Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Linear mixed effects models in SPSS

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 3201-LST-OC-RM5-OG
Kod Erasmus / ISCED: 14.0 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0310) Nauki społeczne i psychologiczne Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Linear mixed effects models in SPSS
Jednostka: Instytut Lingwistyki Stosowanej
Grupy: Przedmioty ogólnouniwersyteckie Instytutu Lingwistyki Stosowanej
Przedmioty ogólnouniwersyteckie na Uniwersytecie Warszawskim
Przedmioty ogólnouniwersyteckie społeczne
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

ogólnouniwersyteckie

Założenia (opisowo):

(tylko po angielsku) Expectations of the participants (skills, applications, equipment):


1. English proficiency at B2 (upper-intermediate) or higher

2. Software IBM SPSS statistics installed and ready to use (the license is available for staff and students at the University of Warsaw), and practical knowledge of it's functions

3. Knowledge of the following statistical concepts will be assumed:

- The meaning of p values, standard errors, confidence intervals

- The importance of effects sizes and how to obtain them.

- The assumptions of parametric tests: how to check the assumptions and potentially solve problems when the assumptions are not met.

- Test assumptions using residuals, where appropriate (e.g., normality, homogeneity of variance, linearity, collinearity).

- Different types of variable transformations (e.g., log, square root)

- T-tests (independent and dependent), ANOVAs (including interactions; between-subject and repeated measures).

- Linear regression analysis (simple and multiple regression) and their assumptions.

- How to normalise, re-scale (standardize), and center continuous predictors.

- Using model predicted values to generate graphs to visualise results


Note that some of these topics will be reviewed but only briefly. If necessary, the participant is advised to review these topics in more detail at their own time. A working knowledge of these topics will be assumed during the course.

Tryb prowadzenia:

w sali

Skrócony opis: (tylko po angielsku)

Learners will be able to deal multilevel data with different types of outcome variables.

Pełny opis: (tylko po angielsku)

We will learn how to organize data in the long format so it is suitable

for mixed models

2. We will learn what multi-level data is.

3. We will learn the difference between fixed effects and random

effects

4. We will learn how to conduct mixed models using different types of

dependent variables.

5. We will discuss different modelling techniques (and how to steer

clear of p hacking).

6. We will discuss model assumptions, e.g., eBLUPS (Empirical Best

Linear Unbiased Predictions) and Pearson-residual plots.

7. We will visualize the predicted results.

Efekty uczenia się: (tylko po angielsku)

After completing the course, a participant will:

 Have basic knowledge of linear mixed-effects models: theory

 Be able to run simple mixed-effects models

 Be able to diagnose the models

 Be able to visualize results

Metody i kryteria oceniania: (tylko po angielsku)

Work methods (underline the relevant points, or suggest others):

 individual work,

 pairwork,

 teamwork,

 audiovisual material,

 work on case studies,

 presentations,

 brainstorming,

 conceptual exercises,

 group discussions,

 other (specify) ……………..

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-01-26
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin, 12 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Breno Barreto Silva
Prowadzący grup: Breno Barreto Silva
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Konwersatorium - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii.
ul. Pasteura 1, 02-093 tel: +48 22 55 26 230 http://www.chem.uw.edu.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0-7 (2024-10-21)