Kompleksowe wprowadzenie do statystycznego opracowywania danych w badaniach naukowych. Uczestnicy zdobywają praktyczne umiejętności – od przygotowania bazy danych, przez wybór i wykonanie testów w PQStat, aż po interpretację wyników.

Wersja kursu	Czas trwania	Cena dla grup do 5 os.	Cena dla grup 6-15 os.
📊 Wersja klasyczna Bez wsparcia AI	15h	3 000 zł	4 000 zł
🤖 Wersja wsparta AI Rozszerzenie o sztuczną inteligencję (duże modele językowe)	20h	4 000 zł	5 000 zł

Co daje wersja z AI? Wsparcie dużych modeli językowych w interpretacji wyników, automatyzacji raportowania i przygotowaniu opisów statystycznych do publikacji.

1 Program kursu ▼

Podstawy statystyki

Próba i populacja
Miejsce statystyki w opisie pracy naukowej
Przygotowanie bazy do analizy statystycznej
Statystyki opisowe
Tabele liczności
Rozkłady danych i prawdopodobieństwo
Formułowanie i zasady weryfikacji hipotez statystycznych

Testy – 1 grupa badana

t-Studenta dla jednej próby
Chi-kwadrat wariancji pojedynczej próby
Rangowanych znaków Wilcoxona
Chi-kwadrat zgodności
Dla jednej proporcji
Normalności rozkładu

Testy – dwukrotne badanie jednej grupy

t-Studenta dla grup zależnych
Kolejności par Wilcoxona
McNemara
Wewnętrznej symetrii Bowkera
Dla dwóch zależnych proporcji

Testy – 2 grupy badane

t-Studenta dla grup niezależnych
Korekta Cochrana-Coxa testu t-Studenta
Fisher-Snedecor
Manna-Whitneya
wariancji rang Conovera
Chi-kwadrat dla trendu dla tabel R×2 i 2×R
Chi-kwadrat dla tabel R×C
Fishera-Freemana-Haltona dla tabel R×C
Chi-kwadrat dla tabel 2×2 + poprawki + OR i RR
Dla dwóch niezależnych proporcji

Korelacja

Współczynniki korelacji liniowej Pearsona
Istotność wsp. korelacji
Istotność wsp. nachylenia prostej
Porównanie wsp. korelacji
Porównanie nachylenia prostych regresji
Współczynnik Spearmana i jego istotność
Współczynnik tau Kendalla i jego istotność
Współczynnik Q-Yulea i jego istotność
Współczynnik phi i jego istotność
Współczynnik V-Cramera i jego istotność
Współczynnik W-Cohena i jego istotność
Współczynnik C-Pearsona i jego istotność

Wielokrotne porównania

Korekty porównań wielokrotnych

2 Efekty uczenia się ▼

Po ukończeniu kursu uczestnik:

Wiedza

Definiuje podstawowe pojęcia statystyki, takie jak próba i populacja.
Wyjaśnia miejsce i znaczenie analizy statystycznej w procesie przygotowania i publikacji pracy naukowej.
Charakteryzuje rodzaje rozkładów danych i zasady wnioskowania probabilistycznego.
Wymienia i opisuje założenia dla wybranych testów statystycznych dla jednej, dwóch grup zależnych i niezależnych.
Definiuje pojęcie korelacji i wymienia jej rodzaje.

Umiejętności

Przygotowuje bazę danych do analizy statystycznej w programie PQStat, zapewniając jej poprawność merytoryczną i techniczną.
Oblicza i interpretuje podstawowe statystyki opisowe oraz tworzy tabele liczności dla badanych zmiennych.
Formułuje hipotezy statystyczne (zerową i alternatywną) oraz dobiera odpowiednie testy do ich weryfikacji.
Przeprowadza w PQStat testy statystyczne dla jednej grupy badanej (m.in. t-Studenta, testy chi-kwadrat, test Wilcoxona).
Przeprowadza w PQStat testy statystyczne dla dwóch pomiarów w tej samej grupie (m.in. t-Studenta dla grup zależnych, testy McNemara i Bowkera).
Przeprowadza w PQStat testy statystyczne dla dwóch grup niezależnych (m.in. t-Studenta, test Manna-Whitneya, testy chi-kwadrat dla tabel).
Oblicza i interpretuje wybrane współczynniki korelacji (Pearsona, Spearmana, Kendalla, Q-Yulea, phi, V-Cramera) oraz ocenia ich istotność statystyczną.
Stosuje korekty do porównań wielokrotnych w celu kontroli błędu I rodzaju.

Kompetencje społeczne (postawy)

Jest świadomy odpowiedzialności za prawidłowe przygotowanie danych i dobór testów statystycznych.
Rozumie konieczność krytycznej oceny wyników analiz oraz ich poprawnej interpretacji w kontekście naukowym.
Docenia rolę narzędzi statystycznych (PQStat) w zapewnieniu rzetelności badań naukowych.

3 Dla kogo przeznaczony jest kurs? ▼

Dla studentów przygotowujących prace licencjackie, magisterskie i doktorskie.
Dla pracowników naukowych i badaczy, którzy chcą podnieść swoje kompetencje w zakresie analizy danych.
Dla analityków i specjalistów ds. badań, którzy potrzebują praktycznych umiejętności statystycznych.
Dla wszystkich, którzy chcą samodzielnie przeprowadzać analizy statystyczne w programie PQStat.

                    Forma zajęć: Kurs może być realizowany w formie stacjonarnej (w siedzibie Uczelni) lub zdalnej (synchronicznej) – w zależności od potrzeb i preferencji zamawiającego.
                

4 Certyfikacja i mikropoświadczenia ▼

Każdy uczestnik, który ukończy kurs, otrzymuje certyfikat U-smile Stats potwierdzający zdobyte kompetencje.

                    🏛️ Dla uczelni: W ramach współpracy kurs może kończyć się wydawaniem mikropoświadczeń (micro-credentials), które są cennym elementem akademickiego CV i potwierdzają zdobycie konkretnych, wąskich kompetencji analitycznych.
                

Certyfikat oraz mikropoświadczenia dokumentują umiejętności w zakresie:

Przygotowania danych do analizy statystycznej
Doboru i wykonania testów statystycznych w PQStat
Interpretacji wyników analiz
Stosowania korekt do porównań wielokrotnych

📧 usmilestats@gmail.com

📞 +48 661 280 640

🏛️ U-smile Stats – partner w edukacji statystycznej

✉️ Skontaktuj się z nami

FAQ | Polityka prywatności | Kontakt