Ovladavanje spoznajama o statističkoj analizi primarnih i sekundarnih podataka. Izgradnja sposobnosti prepoznavanja istraživačkog problema, pravilnog odabira statističke metodologije, samostalnog izračunavanja te interpretacije statističkih pokazatelja i parametara uz uporabu programske podrške (IBM SPSS Statistics). Razviti statistički i analitički način razmišljanja.
1. Upoznavanje podataka. Orijentacija u SPSS-u. Struktura podataka. Osnove statističkog istraživanja. Istraživački problem. Izgradnja datoteke. Deskriptivna statistika uz programsku podršku. Standardizirana varijabla. Normalna distribucija. Grafičko prikazivanje i uređivanje podataka. Prilagodba podataka.
2. Inferencijalna statistika. Metoda uzoraka. Pojam uzorka s izabranim nacrtima uzoraka. Odabir uzorka. Veličina uzorka. G*power. Sampling distribucije. Procjenitelj parametra (pojam, odabrana teorijska svojstva). Procjenjivanje parametara i testiranje hipoteza. Procjenjivanje brojem i intervalom aritmetičke sredine, totala i proporcije jedne populacije. Testiranje hipoteza. Pogreške tipa I. i tipa II. Snaga testa. p-vrijednost. Parametrijske statističke procedure. Testiranje hipoteze o pretpostavljenoj aritmetičkoj sredini i proporciji populacije. Testiranje hipoteze o razlici aritmetičkih sredina i proporcija dviju populacija. ANOVA testiranje hipoteza o sredinama triju ili više populacija. Neparametrijske statističke metode. Testovi o obliku distribucija. Hi-kvadrat test.
Nakon završenog kolegija student će moći:
1. Razlikovati vrste varijabla i razine njihova mjerenja u analizi istraživane pojave
2. Analizirati statističke pokazatelje i parametre deskriptivnih statističkih metoda
3. Opisati temeljne pojmove inferencijalne statistike
4. Koristiti prikladnu statističku metodologiju u testiranju postavljenih hipoteza
5. Formulirati zaključke o analiziranoj pojavi temeljem provedenih statističkih metoda
6. Primijeniti statističko analitički računalni program (IBM SPSS Statistics)
