Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N1)
specjalność: Rachunkowość i finanse w jednostkach gospodarczych
Sylabus przedmiotu Badania sondażowe i wizualizacja danych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Ekonomia | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | licencjat | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Badania sondażowe i wizualizacja danych | ||
Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Iwona Bąk <Iwona.Bak@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wymagania w zakresie wiedzy: znajomość statystyki opisowej i podstaw informatyki oraz posiadanie ogólnej wiedzy ekonomicznej. |
W-2 | Wymagania w zakresie umiejętności: posługiwanie się arkuszem kalkulacyjnym oraz wybranymi pakietami statystycznymi. |
W-3 | Wymagania w zakresie kompetencji: gotowość do pracy w grupie i gotowość do samodzielnego opracowania informacji na wskazany temat. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Nabycie podstawowej wiedzy z zakresu badań sondażowych i wizualizacji danych ekonomicznych. |
C-2 | Umiejętność zaprojektowania, przeprowadzenia badania oraz dokonania analizy uzyskanych wyników badań sondażowych. |
C-3 | Umiejętności analizy, oceny i diagnozy informacji ekonomicznej na podstawie graficznej prezentacji. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Proces projektowania badania opinii. | 2 |
T-L-2 | Ustalanie wielkości próby w badaniach. | 2 |
T-L-3 | Formułowanie pytań otwartych i zamkniętych w kwestoinariuszach ankiety. | 2 |
T-L-4 | Prezentacja kwestionariusza ankiety przygotowanego przez studenta na zaliczenie przedmiotu. | 2 |
T-L-5 | Wprowadzenie do wizualizacji danych. Praktyczne przykłady wykorzystania techniki wizualizacji w zastosowaniach ekonomicznych. Propozycje stosowanych narzędzi do obrazowego przedstawienia informacji. | 2 |
T-L-6 | Tworzenie grafiki informacyjnej. Znaczenie, przygotowanie i realizacja infografiki. | 1 |
T-L-7 | Klasyfikacja obrazów graficznych ze względu na rodzaj zastosowanej metody wizualizacji. | 1 |
T-L-8 | Dobór formy wizualizacji do kategorii danych. Zasady poprawnego i skutecznego przedstawiania informacji ekonomicznej. | 1 |
T-L-9 | Wizualizacja jako narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji. Analiza, ocena i diagnoza danych ekonomicznych na podstawie graficznej prezentacji wyników. | 1 |
T-L-10 | Prezentacja pracy zaliczeniowej dotyczącej wizualizacji danych. | 1 |
15 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Historia badań sondażowych. Cele i zakres badań. Proces projektowania badania opinii. | 2 |
T-W-2 | Wybór odpowiedniej skali oceny pytań ankietowych. Konstrukcja kwestionariusza ankiety. | 2 |
T-W-3 | Metody i techniki badań sondażowych. | 1 |
T-W-4 | Wyznaczanie niezbędnej liczebności próby. | 1 |
T-W-5 | Instytucje prowadzące badania sondażowe w Polsce i na świecie. | 1 |
T-W-6 | Przyklady projektowania i organizacji badań sondażowych. | 1 |
T-W-7 | Zaliczenie | 1 |
9 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 15 |
A-L-2 | Przegląd literatury przedmiotu. | 20 |
A-L-3 | Przygotowanie pracy zaliczeniowej. | 15 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 9 |
A-W-2 | Studiowanie literatury przedmiotu. | 10 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 6 |
25 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej z przykładami i pytaniami kontrolnymi. |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego i wybranych programów komputerowych. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie z wykładów w formie pracy pisemnej (test) zawierającej zagadnienia teoretyczne. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen wynikających z przedstawionych prezentacji. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_1A_D1/4.2_W01 Student zna i rozumie procedury, metody i techniki prowadzenia badań sondażowych. | E_1A_W03, E_1A_W01, E_1A_W06 | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
E_1A_D1/4.2_W02 Student zna i rozumie zasady oraz techniki poprawnej i skutecznej wizualizacji danych ekonomicznych. | E_1A_W03, E_1A_W01, E_1A_W06 | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_1A_D1/4.2_U01 Student potrafi zaprojektować i wykonać kwestionariusz ankietowy oraz praktycznie wykorzystać techniki wizualizacji danych. | E_1A_U01, E_1A_U02, E_1A_U04 | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10 | M-2 | S-2 |
E_1A_D1/4.2_U02 Student potrafi wykorzystać wybrane narzędzia komputerowe. | E_1A_U01, E_1A_U02, E_1A_U04 | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10 | M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_1A_D1/4.2_K01 Student jest gotów do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych. | E_1A_K01 | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_1A_D1/4.2_W01 Student zna i rozumie procedury, metody i techniki prowadzenia badań sondażowych. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie procedur, metod i technik prowadzenia badań sondażowych. |
3,0 | Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie procedury, metody i techniki prowadzenia badań sondażowych. | |
3,5 | Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie procedury, metody i techniki prowadzenia badań sondażowych. | |
4,0 | Student w stopniu dobrym zna i rozumie procedury, metody i techniki prowadzenia badań sondażowych. | |
4,5 | Student w stopniu więcej niż dobrym zna i rozumie procedury, metody i techniki prowadzenia badań sondażowych. | |
5,0 | Student w stopniu bardzo dobrym zna i rozumie procedury, metody i techniki prowadzenia badań sondażowych. | |
E_1A_D1/4.2_W02 Student zna i rozumie zasady oraz techniki poprawnej i skutecznej wizualizacji danych ekonomicznych. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie zasad oraz technik poprawnej i skutecznej wizualizacji danych ekonomicznych. |
3,0 | Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie zasady oraz techniki poprawnej i skutecznej wizualizacji danych ekonomicznych. | |
3,5 | Student w stopniu więcej niż dostatecznym zna i rozumie zasady oraz techniki poprawnej i skutecznej wizualizacji danych ekonomicznych. | |
4,0 | Student w stopniu dobrym zna i rozumie zasady oraz techniki poprawnej i skutecznej wizualizacji danych ekonomicznych. | |
4,5 | Student w stopniu więcej niż dobrym zna i rozumie zasady oraz techniki poprawnej i skutecznej wizualizacji danych ekonomicznych. | |
5,0 | Student w stopniu bardzo dobrym zna i rozumie zasady oraz techniki poprawnej i skutecznej wizualizacji danych ekonomicznych. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_1A_D1/4.2_U01 Student potrafi zaprojektować i wykonać kwestionariusz ankietowy oraz praktycznie wykorzystać techniki wizualizacji danych. | 2,0 | Student nie potrafi zaprojektować i wykonać kwestionariusza ankietowego oraz praktycznie wykorzystać techniki wizualizacji danych. |
3,0 | Student w stopniu dostatecznym potrafi zaprojektować i wykonać kwestionariusz ankietowy oraz praktycznie wykorzystać techniki wizualizacji danych. | |
3,5 | Student w stopniu więcej niż dostatecznym potrafi zaprojektować i wykonać kwestionariusz ankietowy oraz praktycznie wykorzystać techniki wizualizacji danych. | |
4,0 | Student w stopniu dobrym potrafi zaprojektować i wykonać kwestionariusz ankietowy oraz praktycznie wykorzystać techniki wizualizacji danych. | |
4,5 | Student w stopniu więcej niż dobrym potrafi zaprojektować i wykonać kwestionariusz ankietowy oraz praktycznie wykorzystać techniki wizualizacji danych. | |
5,0 | Student w stopniu bardzo dobrym potrafi zaprojektować i wykonać kwestionariusz ankietowy oraz praktycznie wykorzystać techniki wizualizacji danych. | |
E_1A_D1/4.2_U02 Student potrafi wykorzystać wybrane narzędzia komputerowe. | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystać wybranych narzędzi komputerowych. |
3,0 | Student w stopniu dostatecznym potrafi wykorzystać wybrane narzędzia komputerowe. | |
3,5 | Student w stopniu więcej niż dostatecznym potrafi wykorzystać wybrane narzędzia komputerowe. | |
4,0 | Student w stopniu dobrym potrafi wykorzystać wybrane narzędzia komputerowe. | |
4,5 | Student w stopniu więcej niż dobrym potrafi wykorzystać wybrane narzędzia komputerowe. | |
5,0 | Student w stopniu bardzo dobrym potrafi wykorzystać wybrane narzędzia komputerowe. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_1A_D1/4.2_K01 Student jest gotów do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych. | 2,0 | Student nie jest gotów do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych. |
3,0 | Student jest gotów w stopniu dostatecznym opanować zasady samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych. | |
3,5 | Student jest gotów w stopniu więcej niż dostatecznym opanować zasady samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych. | |
4,0 | Student jest gotów w stopniu dobrym opanować zasady samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych. | |
4,5 | Student jest gotów w stopniu więcej niż dobrym opanować zasady samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych. | |
5,0 | Student jest gotów w stopniu bardzo dobrym opanować zasady samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych. |
Literatura podstawowa
- Stupnicki R., Analiza i prezentacja danych ankietowych, AWF, Warszawa, 2003
- Szreder M., Metody i techniki sondażowych badań opinii, PWE, Warszawa, 2004
- Kaczmarczyk S., Badania maeketingowe. Podstawy metodyczne, PWE, Warszawa, 2011
- Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Statystyka opisowa. Przykłady i zadania, CeDeWu, Warszawa, 2020
- Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Statystyka matematyczna. Przykłady i zadania, CeDeWu, Warszawa, 2020
- Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Formulas and Tables. Statistical and econometric methods, CeDeWu, Warszawa, 2021
- Altkorn J., Wizualizacja firm, Instytut Marketingu, Kraków, 1999
- Dudycz H., Wizualizacja danych jako narzędzie wspomagania zarządzania przedsiębiorstwem, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 1998
- Hindle T., Poradnik menedżera: Sztuka prezentacji, Wyd. Wiedza i Życie, Warszawa, 2000
- Wilke C.O., Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów, Hellion, 2020
- Smiciklas M., Infografiki. Praktyczne zastosowanie w biznesie, Onepress, 2012
- Murray S., Interaktywna wizualizacja danych, Hellion, 2013
- Brown D. S., Statistics and Data Visualization Using R: The Art and Practice of Data Analysis, Sage Publications Inc, 2021
- Schwabish J., Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks, Columbia University Press, New York, USA, 2021
Literatura dodatkowa
- Ostasiewicz W. (red.), Ocena i analiza jakości życia, Wydawnictwo AE im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław, 2004
- Kopczewska K., Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R CRAN, Wyd. CeDeWu, Warszawa, 2010
- Kopertowska M., Grafika menedżerska i prezentacyjna, Wyd. MIKOM, Warszawa, 2004
- Miszczak W., Statystyczne metody analizy danych. Materiały do ćwiczeń., Wyd. AE we Wrocławiu, Wrocław, 1999
- Rószkiewicz M., Zarys metod Statystyki wielowymiarowej z wykorzystaniem programów komputerowych STATGRAPHICS wersja 6 oraz SPSS wersja 5, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa, 1998
- Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z wykorzystaniem programu STATISTICA PL, Statsoft, Kraków, 2000