Data-analyysi, kevät 2012

Tilastotieteen sivuaineopiskelijoista etusijalla ovat valtiotieteellisen tiedekunnan opiskelijat.

Luennoitsija ja harjoitusten ohjaajat

Kimmo Vehkalahti, VTT, dosentti
Jadwiga Buchwald, valtiot.yo
Otso Peräkylä, fil.yo

Laajuus

78116 Data-analyysi (osa 1), 5 op

78132 Data-analyysi (osa 2), 5 op

Tyyppi

Perusopintoja. Katso tutkintovaatimukset (2011-2012) tilastotieteen sivuaineopiskelijalle tai tilastotieteen pääaineopiskelijalle.

Tavoitteet

Tavoitteena on oppia data-analyysin perusteet ja jonkin tilastollisen tietojenkäsittelyjärjestelmän itsenäinen käyttötaito.

Ohjelmistot

Tällä kurssilla käytössä ovat lähinnä Survo (tai Muste) ja SPSS. Periaatteessa myös R tai SAS käyvät, mutta ne edellyttävät tässä yhteydessä huomattavasti enemmän omatoimisuutta. Huomaa, että tarjolla on myös kurssi Data-analyysi R-ohjelmistolla.

Aineistot

Kurssilla analysoidaan mm. yhteiskuntatieteellisen tietoarkiston aineistoja.

Toteutustapa

Kurssi koostuu kahdesta osasta. Halutessaan voi osallistua vain osaan 1. Periodilla IV järjestettävä osa 2 on verkkokurssi, joka perustuu enimmäkseen itsenäiseen työskentelyyn. Tarkemmat tiedot molemmista osista alempana.

(Oheis)kirjallisuutta (soveltuvin osin kurssin molempiin osiin)

• Alkula, Tapani & Pöntinen, Seppo & Ylöstalo, Pekka (1994). Sosiaalitutkimuksen kvantitatiiviset menetelmät. WSOY.
• Boslaugh, Sarah (2005). An Intermediate Guide to SPSS Programming: Using Syntax for Data Management. Sage.
• Kuusela, Vesa (2000). Tilastografiikan perusteet. Edita.
• Marsh, Catherine & Elliott, Jane (2008). Exploring Data: An Introduction to Data Analysis for Social Scientists, Second Edition. Polity Press.
• Mustonen, Seppo (1992). Survo, An Integrated Environment for Statistical Computing and Related Areas. Survo Systems.
• Mustonen, Seppo (1996). Survo ja minä. Survo Systems.
• Robbins, Naomi B. (2005). Creating More Effective Graphs. Wiley.
• Valtari, Maarit (2006). SPSS-perusteet, SPSS:n versio 14. Helsingin yliopisto, Valtiotieteellinen tiedekunta, Tieto- ja viestintätekniikka.
• Vehkalahti, Kimmo (2008). Kyselytutkimuksen mittarit ja menetelmät. Tammi.
• Wild, Christopher J. & Seber, George A. F. (2000). Chance Encounters: a First Course in Data Analysis and Inference. Wiley.

78116 Data-analyysi (osa 1), 5 op

Kurssin osa 1 järjestetään periodilla III.

Esitietovaatimukset

Tilastotieteen johdantokurssi tai vastaavat tiedot (ks. Teemat 1-10).

Aikataulu

Viikkoaikataulussa pysyminen on välttämätöntä. Kaiken A ja O on Aktiivinen Osallistuminen opetustilaisuuksiin, mutta myös omatoimiseen työskentelyyn ja raportointiin on varattava riittävästi aikaa. (Mikä on "riittävästi"? Joillekin 2-4h/viikko, toisille enemmän.) Lisäksi aikaa on viikoittain varattava työraporttien itse- ja vertaisarviointeihin.

• periodi III (viikot 3-9):
  • luento ti 8-10 (Unioninkatu 37, luentosali)
  • harjoitus ti 10-12 tai ti 12-14 tai ke 8-10 (Aleksandria, K131)

Ensimmäisellä luennolla (17.1.2012 klo 8:15) selostetaan kaikki kurssin käytännöt:

• luennot, harjoitukset ja harjoitusryhmät
• ohjelmistot ja aineistot
• viikkoaikataulu
• verkkoalue (ohjeet)
• itse- ja vertaisarviointi

Sisältö

• Ohjelmistot ja dokumentointi
  • dokumentoiva työskentelytapa (ei pelkät valikot)
• Aineiston perustaminen
  • oman harjoitusaineiston perustaminen
  • aineiston hallinta ja dokumentointi
  • aineistoon tutustuminen
• Aineiston esikäsittely
  • yhden muuttujan jakaumat, tunnusluvut ja kuvat
  • muunnokset, luokittelut ja muokkaukset
  • kahden muuttujan taulukot ja kuvat
• Analysointi ja testaus
  • riippuvuuksien tutkiminen ristiintaulukosta
  • hajontakuva, korrelaatio ja regressiosuora
  • regressioanalyysi ja t-testi

Suoritus

• viikoittaiset, hyvin dokumentoidut ja ajallaan tehdyt työraportit
• viikoittaiset itse- ja vertaisarvioinnit sanallisesti ja asteikolla 0-5

Ilmoittaudu osaan 1 (erikseen luentokurssille JA yhteen harjoitusryhmään)

Ilmoittautumisaika on päättynyt ja kurssi on täynnä. Ilmoittautuneet ovat saaneet sähköpostitse kutsun verkkoalueelle (BSCW), joka on avattu jo ennakkoon 13.1.2012.

78132 Data-analyysi (osa 2), 5 op

Kurssin osa 2 järjestetään periodilla IV. Kyseessä on verkkokurssi, joka perustuu enimmäkseen itsenäiseen työskentelyyn.

Esitietovaatimukset

Esitietovaatimuksena on kurssin osa 1 (ks. edellä). Suosituksena on vähintään hyvä arvosana (3) osasta 1.

Aikataulu

Tarkemmat tiedot ja aikataulu tulevat osan 2 BSCW-alueelle, joka avataan IV periodin alussa.

Sisältö

• Osassa 1 opitun itsenäinen soveltaminen uusien aineistojen analysointiin.

Suoritus

• itsenäisesti tehty harjoitustyö, joka arvioidaan asteikolla 0-5

Ilmoittaudu osaan 2

(Osan 2 ilmoittautuminen tapahtuu vasta lähempänä periodia IV.)