לוגו של האוניברסיטה העברית בירושלים

סילבוס

סטטיסטיקה ושיטות כמותיות - 59827
English
הדפסה
 
סגור סגירה חלון
גרסת PDF
תאריך עדכון אחרון 03-10-2013
נקודות זכות באוניברסיטה העברית: 2

תואר: מוסמך

היחידה האקדמית שאחראית על הקורס: מדיניות ציבורית

סמסטר: סמסטר א'

שפת ההוראה: עברית

קמפוס:

מורה אחראי על הקורס (רכז):

דוא"ל של המורה האחראי על הקורס:

שעות קבלה של רכז הקורס:

מורי הקורס:
ד"ר שאול ציונית

תאור כללי של הקורס:
הקורס מקנה מושגי יסוד בסטטיסטיקה לצד מיומנויות מעשיות בניתוח נתונים באמצעות תוכנה סטטיסטית.

מטרות הקורס:
1. לסקור רעיונות יסוד בסטטיסטיקה.
2. להקנות מיומנויות בסיסיות בניתוח נתונים באמצעות תוכנה סטטיסטית.
3. לפתח יכולת הערכה-ביקורתית של תוצרי ניתוחים סטטיסטיים.

תוצרי למידה :
בסיומו של קורס זה, סטודנטים יהיו מסוגלים:

1. להבין תוצרים של ניתוחים סטטיסטיים.
2. להריץ ניתוחים סטטיסטיים באמצעות תוכנה.
3. להעריך באופן ביקורתי תוצאות של ניתוחים סטטיסטיים.

דרישות נוכחות (%):

שיטת ההוראה בקורס: 1. במסגרת ההוראה והתרגול יעשה שימוש בתוכנה הסטטיסטית SPSS. כל שיעורי הקורס ילמדו בחוות המחשבים.
2. התלמידים יתנסו באופן מעשי בתוכנת SPSS.
3. יושם דגש על ניתוח פלטים.

רשימת נושאים / תכנית הלימודים בקורס:
1. סטטיסטיקה תיאורית.
2. מבוא לתורת ההסתברות.
3. מושגי יסוד בהסקה סטטיסטית.
4. אמידה ורווחי-סמך.
5. בדיקת השערות.
6. מודלים סטטיסטיים.

חומר חובה לקריאה:
אייזנבך ר, (1990), סטטיסטיקה ללא סטטיסטיקאים, אקדמון, ירושלים.
בייט-מרום ר, (1977), מבוא לסטטיסטיקה, תל-אביב, עם עובד.
האוניברסיטה הפתוחה, מבוא לסטטיסטיקה ולהסתברות א, יחידות 1-8, תל-אביב.
האוניברסיטה הפתוחה, מבוא לסטטיסטיקה ולהסתברות ב, יחידות 11-14, תל-אביב.
האוניברסיטה הפתוחה, שיטות מחקר במדעי החברה ב': רגרסיה וניתוח שונות, יחידה 15, תל-אביב.
שפיגל מ ר, (1971), סטטיסטיקה – סדרת שאום, סטימצקי, תל-אביב.
Gibra, Probability and Statistical Inference for Scientists and Engineers, Prentice Hall.
Hogg and Tanis, Probability and Statistical Inference, McMillan.
Mood Graybill and Bues, Introduction to the Theory of Statistics.
Sall J & Lehman A & Creighton, L, (2001), JMP Start Statistics, SAS Institute Inc, Duxbury, Canada.

חומר לקריאה נוספת:

הערכת הקורס - הרכב הציון הסופי :
מבחן מסכם בכתב/בחינה בעל פה 100 %
הרצאה0 %
השתתפות 0 %
הגשת עבודה 0 %
הגשת תרגילים 0 %
הגשת דו"חות 0 %
פרויקט מחקר 0 %
בחנים 0 %
אחר 0 %

מידע נוסף / הערות:
תיאור המפגשים

1. היכרות עם קובץ הנתונים שילווה את הקורס ועם תוכנת SPSS [תיאורית].
2. מתאם ורגרסיה לינארית פשוטה [תיאורית, מודלים, הנחות].
3. ניתוח שונות [הסתברות, הסקה, אמידה, השערות, הנחות].
4. רגרסיה לינארית מרובה.
5. רגרסיה פולינומית, רגרסיה עם גורמים בדידים, רגרסיה מעריכית, רגרסיה לוגיסטית.
6. מבוא למודלים מעורבים, ניתוח סדרות עתיות, ניתוח נתונים מרחביים. [מצטיינים בלבד].
7. חזרה.
 
אם הינך זקוק/ה להתאמות מיוחדות בשל לקות מתועדת כלשהי עמה את/ה מתמודד/ת, אנא פנה/י ליחידה לאבחון לקויות למידה או ליחידת הנגישות בהקדם האפשרי לקבלת מידע וייעוץ אודות זכאותך להתאמות על סמך תעוד מתאים.
למידע נוסף אנא בקר/י באתר דיקנט הסטודנטים.
הדפסה