TLÜ ÕIS

Mitmemõõtmeline statistika: meetodid tunnuste ja objektide grupeerimiseks (IFI8005.DT)

Õppeaine kood

IFI8005.DT

vana ainekood

IFI8005

Õppeaine nimetus eesti k

Mitmemõõtmeline statistika: meetodid tunnuste ja objektide grupeerimiseks

Õppeaine nimetus inglise k

Multivariate Statistics: Methods for Classifying Variables and Cases

Õppeaine maht EAP

4.0

Kontrollivorm

eksam

2023/2024 kevadsemestri õppejõud

Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.

2024/2025 sügissemestri õppejõud

Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.

Õppeaine eesmärgid

Luua võimalused andmeanalüüsialaste täiendavate teadmiste omandamiseks neile, kes oma erialast või huvist ja suundumusest tingituna vajavad oskust tõlgendada andmeid koondavate mitmemõõtmelise statistika meetodite tulemusi ning lihtsamaid andmeid grupeerivaid mudeleid ka ise vastava tarkvara abil koostada.

Õppeaine sisu lühikirjeldus

Ülevaade tuntumatest sotsiaal- ja kasvatusteadustes kasutatavatest andmete grupeerimisele suunatud meetoditest: klasteranalüüs, faktoranalüüs, mitmemõõtmeline skaleerimine, diskriminantanalüüs. Lähtudes konkreetsetest andmetest ning uurimistöös kerkivatest probleemidest antakse ülevaade nimetatud statistiliste meetodite teoreetilisest baasist, rakendamise tingimustest ning meetodite rakendamisel saadavate tulemuste interpreteerimisest. Kursus sisaldab praktiliste andmeanalüüsi ülesannete lahendamist, milleks kasutatakse tuntud statistikapaketti SPSS. Kursuse põhiosa koosneb seminari tüüpi loengutest ja praktikumidest, kus üliõpilastelt eeldatakse aktiivset kaasamõtlemist ja –töötamist.

Õppeaine õpiväljundid

Õppeaine edukal läbimisel üliõpilane:
- omab kogemust andmeid koondavate mitmemõõtmeliste statistiliste mudelite koostamist eeldavate küsimuste püstitamiseks;
- mõistab käsitletud mitmemõõtmelise statistika meetodite olemust, teab nende rakendamise tingimusi ning oskab analüüsi tulemusi korrektselt tõlgendada;
- oskab valida vastavalt andmete tüübile ning andmete kohta esitatud küsimuse sisule sobivad analüüsi meetodid (käsitletud meetodite piires);
- oskab juhendmaterjali abiga kasutada vastavat tarkvara lihtsamate mudelite koostamiseks (käsitletud meetodite piires).

Õppejõud

prof Katrin Niglas

Lisainfo

Kontakttundides osalemine on väga soovitav, kuid lubatud on ka täiesti iseseisev aine omandamine eeldusel, et õppija osaleb sissejuhatavas seminaris, kus tutvustatakse aine sooritamise nõudeid. Seega, hindamisele pääsevad kõik ainele registreeritud tudengid vaatamata sellele, kas ja kui palju on nad õppetöö kontakttundides osalenud.
NB! Hindamiseks peab esitama iseseisva töö ja sooritama testi. Nii iseseisvat tööd kui testi võib esitada/sooritada kuni 2016.aasta kevadsemestri vahenädalal toimuva järeleksamini. Kui peale seda tähtaega pole positiivset sooritust, siis tuleb ainet uuesti kuulata (korduskuulamine on tasuta).

Õppekavaversioonid, millesse aine kuulub