up

Статистический анализ данных с использованием свободного программного обеспечения в психологии и смежных науках

13 December 2024 - 31 December 2025 г.
The course has already started
323 days
Before the end of the enrollment
  • Russian

    course language

  • от 7 до 10 недель

    course duration

  • from 1 to 2 hours per week

    needed to educate

  • 1 credit points

    for credit at your university

  • Cost 3 600 Р

    for studying

Современные тенденции психологии и педагогики требуют не только глубоких теоретических знаний и разнообразного инструментария, но развитой способности суждения. С нашим курсом вы научитесь самостоятельно анализировать данные с помощью программ свободно распространяемого ПО JASP и jamovi. 

Не упустите шанс получить ценные знания и навыки, присоединяйтесь к обучению!

Уважаемые слушатели, некоторые материалы данного курса доступны для ознакомительного просмотра. Чтобы получить доступ ко всем материалам курса, необходимо оплатить доступ к материалам. 

About

Курс предназначен для тех, кто хочет научиться анализировать данные с помощью программ JASP и jamovi. Он будет полезен как начинающим специалистам, так и тем, кто уже имеет опыт работы с данными, но хочет расширить свои знания и навыки.

Не упустите шанс получить ценные знания и навыки, присоединяйтесь к обучению!

Format

Форма обучения заочная (дистанционная). Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видеолекций, изучение дополнительных материалов и выполнение тестовых заданий с автоматизированной проверкой результатов, тестирование по пройденному материалу. Для получения сертификата необходимо выполнить все задания, тесты и написать финальный экзамен

Requirements

Обучение на курсе не требует специальной подготовки

Course program

1. Введение
2. Анализ частот (номинальных данных)
3. Анализ количественных переменных. Методы сравнения выборок
4. Корреляции и регрессия
5. Факторный анализ: интерпретация взаимосвязей и сокращение размерности
6. Факторный анализ: формирование шкал и конфирматорный факторный анализ
7. Дисперсионный анализ (ANOVA)

Education directions

Knowledge

  • основных понятий и методов анализа частот номинальных данных;
  • методов сравнения выборок при анализе количественных переменных;
  • принципов корреляционного и регрессионного анализа;
  • основ факторного анализа и его применения для интерпретации взаимосвязей и уменьшения размерности данных;
  • подходов к формированию шкал и проведения конфирматорного факторного анализа;
  • понимания дисперсионного анализа (ANOVA) и его возможностей.

Skills

  • проводить анализ частот номинальных данных и интерпретировать результаты;
  • применять методы сравнения выборок для анализа количественных данных;
  • использовать корреляционный и регрессионный анализ для изучения взаимосвязей между переменными;
  • выполнять факторный анализ для выявления скрытых структур в данных и уменьшения их размерности;
  • формировать шкалы на основе факторного анализа и проводить конфирматорный факторный анализ;
  • анализировать данные с помощью дисперсионного анализа ANOVA.

Abilities

  • работы с данными: сбор, обработка, анализ и интерпретация;
  • использования статистических методов и инструментов для анализа данных;
  • визуализации результатов анализа в виде графиков и таблиц;
  • формулирования выводов и рекомендаций на основе проведённого анализа;
  • критического мышления и оценки качества проведённого исследования.

Наследов Андрей Дмитриевич

Кандидат психологических наук
Position: доцент кафедры педагогики и психологии образования

Астапенко Евгений Евгеньевич


Position: старший преподаватель кафедры эргономики и инженерной психологии

Certificate

It is possible to get a certificate for this course.

The cost of passing the procedures for assessing learning outcomes with personal identification - 3600 Р.

Similar courses