← Powrót do strony głównej

Analizy danych do pracy naukowej

Część I – Podstawy statystyki dla badaczy z praktyką w PQStat i wsparciem AI
⏱️ 15h / 20h +AI
🛠️ PQStat + MS Excel
🎓 Certyfikat U-smile Stats
🏛️ Mikropoświadczenia (dla uczelni)

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