- Tanár: Szabó Andrea dr. (G3T8DH)
Keresési eredmények: 21527
- Tanár: Antal Attila (AIMOIZ)
- Tanár: Illés Gábor István (FOGKMX)
- Tanár: Török Gábor Dr. (FNO7J5)
- Tanár: Benedek István (D0RANF)
- Tanár: Papházi Viktor (TLR2EV)
- Tanár: Cieger András (N4H54L)
- Tanár: Farkas Luca Ágnes dr. (TJYFXN)
- Tanár: Iloczki Klaudia (CW821Q)
- Tanár: Jeney Petra (GZDD8P)
- Tanár: Kajtár Gábor Dr. (D6QV0R)
- Tanár: Kardos Gábor dr. (I6UGH0)
- Tanár: Kende Tamás Dr. (C2Y7K4)
- Tanár: Koncsik Marcell Igor Dr. (GDJY9S)
- Tanár: Pusztai Dávid Miklós Dr. (AZIID6)
- Tanár: Sonnevend Pál István (WI6XJW)
- Tanár: Sulyok Katalin Dr. (SHXR0E)
- Tanár: Szalay Gergely András Dr. (DCQFFA)
- Tanár: Tóth László Dr. (IU7ERB)
- Tanár: Patkós Veronika (IVSBY6)
A politikai kutatás módszertana II.
ELTE ÁJK Politikatudományi Intézet
Patkós Veronika
Leírás
A kurzus során a hallgatók képessé válnak két-, illetve többváltozós összefüggések statisztikai elemzésére. Az órák gyakorlati jellegűek: rövid elméleti áttekintés után a tárgyalt elemzési feladat gyakorlati megvalósításának mikéntjébe kapnak bevezetést a hallgatók, majd konkrét feladatok önálló végrehajtásán keresztül mélyítik el a szükséges ismereteket.
Az egyes órákhoz házi feladat is kapcsolódik, amit a hallgatók fakultatív jelleggel teljesíthetnek. Minden házi feladat öt pontot ér (összesen 40 pont), és ha egy hallgató a házi feladatokból szerezhető pontok legalább 75%-át teljesíti, akkor 1 plusz jeggyel indít a vizsgán amennyiben azt nem 1-esre teljesíti. A benyújtott házi feladatokat az oktató írásban értékeli.
A félév közepén a hallgatók az addigi elméleti ismeretekből rövid ZH-t írnak, majd a szemeszter utolsó előtti óráján a vizsgára jogosult hallgatók gyakorlati vizsgát tesznek ismereteikből. A félévközi ZH az kétváltozós elemzések alapfogalmainak ismeretét fogja tesztelni. A szemeszter utolsó előtti óráján a vizsgára jogosult hallgatók vizsgát tesznek ismereteikből. A félévvégi vizsga az óraihoz és a házi feladatokhoz hasonló feladatok végrehajtásából áll össze. Az utolsó órán fakultatív jelleggel lehetőség nyílik a vizsga javítására (UV), a vizsga feladatainak átbeszélésére, az esetleges problémák megoldására. Az első félévvégi ZH-lehetőségnél 4-es vagy 5-ös osztályzatot szerző hallgatók, az UV-alkalmon a félévközi ZH-t is újraírhatják, ha azt szükségesnek érzik a jobb osztályzat eléréséhez. A végső osztályzatnál figyelembe vett pontok 30%-a félévközi, 70%-a a félévvégi vizsgából származnak.
Az órai jelenlét – az utolsó fakultatív alkalmat leszámítva - kötelező, háromnál több óra elmulasztása esetén a kurzus nem teljesíthető. Mivel az órák egymásra épülnek, hiányzás esetén a hallgatónak tanácsos bepótolnia az elmaradt alkalom anyagát. Bármilyen kérdés, probléma esetén az oktatót a fenti e-mail címen tudják elérni a hallgatók.
Az SPSS-programcsomaghoz való hozzáférést az egyetem biztosítja, az ehhez szükséges információ az alábbi linken található: https://iig.elte.hu/content/az-spss-programrol.t.17309?m=5810. A telepítéssel kapcsolatos bármilyen problémát az spss@elte.hu e-mail címen lehet jelezni, ahol segítenek a probléma megoldásában. A tárgy teljesítésének feltétele a programhoz való hozzáférés, ennek hiánya a vizsgán nem fogadható el indokként.
II. félév
|
Dátum |
Alkalom |
Óra címe |
|
02.17. |
1. |
Ismétlő óra: Az előző félév legfontosabb fogalmainak és elemzéseinek átismétlése - Változótranszformáció, egyváltozós elemzések, kereszttábla-elemzés |
|
02.24. |
2. |
Korrelációszámítás - Magas mérési szintű változók közötti kapcsolatok vizsgálata. |
|
03.03. |
3. |
Korrelációszámítás II. - Parciális korreláció |
|
03.10. |
4. |
Varianciaanalízis - Alacsony és magas mérési szintű változók kapcsolatának vizsgálata, post-hoc tesztek, feltételek vizsgálata |
|
03.17. |
5. |
Korreláció, varianciaanalízis (gyakorlás) - Gyakorló feladatok a korrelációszámítással és a varianciaanalízissel kapcsolatban |
|
03.24. |
6. |
FÉLÉVKÖZI ZH + A többváltozós elemzések logikája, a lineáris regresszió alapfogalmai - Parciális kapcsolatok, feltételek, elemzési szempontok. |
|
04.31. |
7. |
Lineáris regresszió a gyakorlatban – feltételek vizsgálata - A lineáris regresszió-elemzés feltételeinek ellenőrzése |
|
04.07. |
8. |
Többváltozós lineáris regresszió alacsony mérési szintű változókkal - Változók beléptetése, alacsony mérési szintű változók kezelése |
|
04.14. |
9. |
Lineáris regresszió (gyakorlás) + kitekintés Gyakorló feladatok a lineáris regresszióval kapcsolatban + kitekintés: milyen más regressziós módszerek léteznek. |
|
04.21. |
10. |
Tavaszi szünet |
|
04.28. |
11 |
Vizsgára felkészítő gyakorlóóra |
|
05.05. |
12 |
Vizsga |
|
05.12. |
13 |
UV + problémák megbeszélése (fakultatív) |
Ajánlott olvasmány.
Sajtos László – Mitev Ariel (2007): SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv. Budapest, Aliena Kiadó.
Székelyi Mária – Barna Ildikó (2008): Túlélőkészlet az SPSS-hez. Többváltozós elemzési technikákról társadalomkutatók számára. Budapest, Typotex.
Andy Field (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Sage.
- Tanár: Patkós Veronika (IVSBY6)
- Tanár: Patkós Veronika (IVSBY6)
- Tanár: Plesz Bendegúz (I8EKA6)
- Tanár: Papházi Viktor (TLR2EV)
- Tanár: Antal Attila (AIMOIZ)
- Tanár: Farkas Attila (CNSWG2)
- Tanár: Franczel Richárd Dr. (OCSN9V)
- Tanár: Nyiri Szabolcs (RO6NEQ)
- Tanár: Oláh Márton Richárd (HZYM3X)
- Tanár: Antal Attila (AIMOIZ)
- Tanár: Antal Attila (AIMOIZ)
