Andmeanalüüs II (IFI6082.DT)
space
Õppeaine kood
IFI6082.DT
vana ainekood
IFI6082
Õppeaine nimetus eesti k
Andmeanalüüs II
Õppeaine nimetus inglise k
Data Analysis II
Õppeaine maht EAP
3.0
Kontrollivorm
eksam
2022/2023 sügissemestri õppejõud
Kairi Osula (õpetamise keel: eesti keel)
Kaja Mädamürk (õpetamise keel: eesti keel)
2022/2023 kevadsemestri õppejõud
Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.
Õppeaine eesmärgid
* Luua võimalused erinevuste kirjeldamist ja statistilist usaldusväärsust peegeldava analüüsi läbiviimiseks teoreetiliste teadmiste ja praktiliste oskuste omandamise kaudu.
* Tutvustada tuntud statistikapaketi SPSS võimalusi kirjeldava ja üldistava statistika meetodite kasutamisel.
* Aidata kaasa teadmiste ja oskuste praktilise rakendamiskogemuse kujunemisele, mis võimaldab teha iseseisvalt otsustusi sobiva(te) analüüsimeetodi(te) valikuks ning analüüsi tulemusi korrektselt tõlgendada.
Õppeaine sisu lühikirjeldus
Teemad:
* Kategooriate võrdlemine. Mitmemõõtmelised sagedustabelid. Võrdlevad diagrammid.
* Parameetrilised ja mitteparameetrilised analüüsimeetodid.
* Statistilised olulisustestid.
* T-test
* Ühefaktoriline dispersioonanalüüs. Kruskal-Wallise test
* Hii-ruut test. U-test.

Kursuse korraldus:
* Kursuse sooritamiseks vajalik töö maht on 78 (3x26) tundi. Sellest kontakttundidena toimuvad loengud (14 tundi), praktikumid (14 tundi) ja eksam (6 tundi). Eksam koosneb kahest osast: kirjalikust avatud küsimustega testist ning iseseisvast tööst.

Õppeaine õpiväljundid
Õppeaine edukal läbimisel üliõpilane:
- eristab andmete/tunnuste tüüpe ning valib vastavalt andmete tüübile ning andmete kohta esitatud küsimuse sisule sobivad analüüsi meetodid (käsitletud meetodite piires);
- omab kogemust andmetest lähtuvate ning statistilist kirjeldamist/üldistamist eeldavate küsimuste püstitamiseks;
- mõistab kategooriate võrdlemiseks käsitletud meetodite olemust, teab nende rakendamise tingimusi ning oskab analüüsi tulemusi korrektselt tõlgendada;
- hindab üldkogumi kategooriate erinevusi, kasutades vastavalt lähteülesandele kas parameetrilisi või mitteparameetrilisi meetodeid;
- selgitab näidete põhiselt parameetriliste ja mitteparameetriliste meetodite erinevusi;
- oskab juhendmaterjali abiga kasutada vastavat tarkvara andmetöötluse ja üldistava statistika meetoditel põhineva analüüsi läbiviimiseks.
Õppejõud
Kairi Osula
space