Teema 9 sanoin

#tilastomooc osa 2: Tilastollinen päättely

"Luulitsä, että tilastotiede on tylsää?
Sulla on väärät tiedot, tuu päivittään!"

https://vimeo.com/137076189 (by VHS)

Teemassa 9 puhutaan p:stä - painavasti.
Anna tsäänsille mahdollisuus: tule testaamaan tietosi!

Ilmoittaudu
5.10.2017 klo 09:00 - 11.12.2017 klo 23:59

Vuorovaikutus

Kasvokkain - sanallisesti ja sanattomasti @ Iso Paja (ma klo 12-14)

Virtuaalisesti MOOC-alustalla 24/7, josta edelleen yhteydet
- VuoLearning-alustalle (kurssimateriaali + chat 24/7)
- DataCamp-alustalle (Data Science -harjoitukset R:llä 24/7)

Aikataulu

HUOM! Kurssin osa 2 (periodilla 2) tulee olemaan eri paikassa ja eri aikaan kuin osa 1. (Ajat ja paikat on ensimmäistä kertaa määritelty "automaagisesti", ja niihin ei voi paljoakaan vaikuttaa.)

PäivämääräAikaOpetuspaikka
Ma 30.10.2017
12:15 - 13:45
Ma 6.11.2017
12:15 - 13:45
Ma 13.11.2017
12:15 - 13:45
Ma 20.11.2017
12:15 - 13:45
Ma 27.11.2017
12:15 - 13:45
Ma 4.12.2017
12:15 - 13:45
Ma 11.12.2017
12:15 - 13:45
Ma 11.12.2017
16:15 - 17:45

Materiaalit

Materiaalit ovat saatavilla kaikille avoimella MOOC-alustalla.

Video

Tervetuloa mukaan, kurssi on AVOIN kaikille!

Kurssin suorittaminen

Syksyn 2017 aikana kurssin voi suorittaa kokonaan tekemällä MOOC-alustalla teemoittain tarjolle tulevia viikkotenttejä. Niihin sisältyy erilaisia kurssimateriaaliin perustuvia tehtäviä, joista saa välittömästi 1) automaattisen, oppimista tukevan palautteen ja 2) pisteet, jotka kerryttävät suoraan kurssin kyseisen osan suorituspisteitä.

Syksyn kurssin aikana hyväksi luettavia lisäpisteitä saa tekemällä MOOC-alustalle teemoittain linkitettyjä DataCamp-tehtäviä, jotka harjaannuttavat tilastollisen R-ohjelmointikielen koodaamiseen ja data-analyysin (Data Science) perustaitoihin. Monissa DataCamp-tehtävissä on myös hyötyä varsinaisen kurssimateriaalin osaamisesta, mutta R-koodaus tuo siihen vielä käytännönläheisemmän näkökulman ("Hands on Data").

Kokonaan toinen tapa suorittaa kurssi on erillinen verkkotentti periodin 2 jälkeen. Verkkotenteissä ei huomioida viikkotenttien pisteitä eikä DataCamp-lisäpisteitä, mutta molempia kannattaa käyttää kurssin asioiden harjoitteluun.

Tarkemmat tiedot MOOC-alustalla (avataan SYYSKUUSSA, kun kurssin osa 1 alkaa).

Kuvaus

Opintojakso on avoin kaikille.

Johdatus yhteiskuntatilastotieteeseen, osa 1 (5 op, VALT-103)

Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää yhteiskuntatieteissä sovellettavan tilastotieteen ja tilastollisen päättelyn merkityksen omien opintojensa, työelämänsä ja tulevaisuutensa kannalta. Hän hallitsee opintojakson sisältöön kuuluvat peruskäsitteet ja osaa arvioida erilaisia käytännön ilmiöihin liittyviä todennäköisyyksiä. Opiskelija ymmärtää tilastollisiin tutkimuksiin liittyviä epävarmuuksia ja osaa kriittisesti arvioida tilastollisia testejä ja luottamusvälejä yhteiskunnallisissa sovelluksissa. Hän osaa myös tulkita lineaarisen regressioanalyysin ja yksisuuntaisen varianssianalyysin perustuloksia sekä arvioida regressiomallin oletusten järkevyyttä graafisen mallidiagnostiikan avulla. Lisäksi opiskelija osaa tilastollisen R-ohjelmoinnin perustaitoja ja tuntee avoimen tieteen periaatteita. Opintojakson asiat ovat monelta osin tärkeitä työelämätaitoja.

2. opintovuosi, 2. periodi

Jakso koostuu viidestä teemasta, joita tarkastellaan tilastollisen päättelyn näkökulmasta:

  • Todennäköisyys ja satunnaisuus
  • Todennäköisyyksien laskentaa
  • Parametrien estimointi ja luottamusvälit
  • Tilastollinen hypoteesin testaus
  • Regressio- ja varianssianalyysi

Opettajan laatima kurssimateriaali, vapaasti saatavilla kurssin verkkoalustalta. Oheislukemistona voi käyttää teosta Vehkalahti (2014) Kyselytutkimuksen mittarit ja menetelmät (FinnLectura).

Asteikolla 0-5 (0 = hylätty, 1 = välttävä, 2 = tyydyttävä, 3 = hyvä, 4 = kiitettävä, 5 = erinomainen)

Kaikille avoin verkkokurssi (MOOC) yhteistyössä Avoimen yliopiston kanssa, sisältää myös lähiopetusta. Olennainen osa viikoittaiset, automaattisesti tarkastettavat tehtävät, joista suoritus kertyy kurssin aikana. Verkkoalustoilla toteutetut tehtävät linkittyvät sekä kurssin teemoihin että Rohjelmointiin.