Andmeanalüüsi meetodite seminar (RAS8005.YK)
Õppeaine kood
RAS8005.YK
vana ainekood
RAS8005
Õppeaine nimetus eesti k
Andmeanalüüsi meetodite seminar
Õppeaine nimetus inglise k
Seminar on Statistical Data Analysis Methods
Õppeaine maht EAP
6.0
Orienteeruv kontakttundide maht
24
Õpetamise semester
kevad
Kontrollivorm
eksam
2018/2019 kevadsemestri õppejõud
Ellu Saar (eesti keel)
2019/2020 sügissemestri õppejõud
õppejõud määramata
Õppeaine eesmärgid
Kursuse eesmärgiks on tutvustada erinevaid andmeanalüüsimeetodeid ning nende rakendamist sotsiaalteaduslikus uurimistöös.
Õppeaine sisu lühikirjeldus
Kursus koosneb viiest moodulist ja iga moodul omakorda neljast loengust-praktikumist, mis kõik toimuvad arvutiklassis. Kohtumiste loengute osas vaadeldakse, millist tüüpi hüpoteeside kontrollimiseks saab antud meetodit kasutada ning kuidas saadud tulemusi interpreteerida. Näidetena kasutatakse publitseeritud artikleid. Praktikumi osa keskendub konkreetse analüüsi teostamisele reaalsete andmetega. Tööks kasutatakse SPSS andmetöötluspaketti.

Esimeses, sissejuhatavas, moodulis keskendutakse kirjeldava ja järeldava analüüsi põhimõistetele. Kesksed käsitletavad teemad siin on ühe-ja kahemõõtmeline ning muutuste ja stabiilsuse analüüs indiviidi ja grupi tasandil. Teine moodul on pühendatud mõjutegurite analüüsile lineaarse regressioonanalüüsi abil. Kolmandas osas on vaatluse all logistiline regressioonanalüüs. Neljas moodul keskendub mitme-tasandilisele regressioonanalüüsile. Viiendas moodulis käsitletakse faktoranalüüsi ning selle rakendamise võimalusi analüüsis.

Kogu kursuse raames vaadeldakse ning praktiseeritakse jooksvalt erinevaid andmete korraldamise viise, andmeteisendusi (tunnuste ümberkodeerimine, uute tunnuse moodustamine, jne) ning andmete ettevalmistust analüüsiks.

Kursuse läbimiseks tuleb teha neli kodutööd (etteantud hüpoteesi kontroll käsitletud statistilise analüüsi meetodi abil).
Iseseisev töö
Kursuse läbimiseks tuleb teha neli kodutööd (etteantud hüpoteesi kontroll käsitletud statistilise analüüsi meetodi abil).
Õppeaine õpiväljundid
Üliõpilane
* lähtudes ülesandest oskab valida sobiva andmeanalüüsi meetodi;
* oskab vastavat meetodit SPSS andmetöötlusprogrammis kasutada;
* oskab saadud tulemusi interpreteerida ja esitada.
Hindamismeetodid
Eristav hindamine. Neli kodutööd, mille tulemuste keskmiste põhjal kujuneb kursuse lõpuhinne.
Õppejõud
Prof Ellu Saar, CSc, Triin Roosalu
Kohustuslik kirjandus
Longituudne analüüs
Jensen, C. (2011). Capitalist Systems, Deindustrialization, and the Politics of Public Education. Comparative Political Studies, 44(4), 412-435


Lineaare regressioon
Toomse, M. (2004): Koolist tööle: millistelt positsioonidelt alustavad noored oma tööteed. Vöörmann, R. (toim.), Noorte siirdumine tööturule: probleemid, vastuolud, kitsaskohad. Tallinn: TPÜ RASI.

Bonke, J., Esping-Andersen, G. (2011). Family Investments in Children: Productivities, Preferences, and Parental Child Care. European Sociological Review, 27(1), 43-55.

LOgistiline regression
Kazjulja, M. (2002): Kuidas saada hea töö: sidemete olulisus sajandilõpu tööturul. Saar, E. (toim.), Trepist alla ja üles: edukad ja ebaedukad postsotsialistlikus Eestis. Tallinn: Teaduste Akadeemia Kirjastus

Mood, C. (2010). Logistic regression: Why we cannot do what we think we can do, and what we can do about it. European Sociological Review, 26(1), 67-82

Põder, K., Lauri, T. (2014)
Asenduskirjandus
Kirjeldava ja järeldava statistika põhimõisted – risttabelid, seosekordajad
The basics of descriptive and inferential statistics - Cross-tabs, association tests.

Treiman, D. (2009). Quantitative Data Analysis: Doing Social Research to Test Ideas. Jossey-Bass, San Francisco. Peatükid 1.-3. (pp. 1 – 64)

Regressioonanalüüs – eeldused, põhiteemad
Regression analysis
Miles, M., Shevlin, M. (2001) Applying Regression & correlation: A Guide for Students and Researchers. Sage: London. Peatükid 1.-4. (pp. 1-135)

Mitte-lineaarne ja logistiline regressioon
Non-linear regression and logistic regression
Miles, M., Shevlin, M. (2001) Applying Regression & correlation: A Guide for Students and Researchers. Sage: London. Peatükid 6.-7. (pp. 136-191)

Faktoranalüüs
Factor analysis

Pett, M.A., Lackey, N.M., Sullivan, J.J. (2003) Making sense of factor analysis: The use of factor analysis for instrument development in health care research.Thousand Oaks, London, New Dehli: SAGE.

Mitmetasandiline analüüs
Multilevel analysis


Hox, J.J. (2010) Multilevel Analysis. Techniques and Applications. 2nd Ed. Routledge: New York and Hove. Peatükid 1 – 3.

Heck, R.H., Thomas, S.L., Tabata, L.N. (2011). Mulitlevel and longitudinal modeling with IBM SPSS. New York, London: Routledge. Peatükis 1 – 4.