Április - 2019
H K S C P S V
01 02 03 04 05 06 07
08 09 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
23 24 25 26 27 28
29 30  

Tantárgy adatlap

Kvantitatív elemzési módszerek

Tantárgy adatlap letöltése: Letöltés

A tantárgy kódja: 4KO03LBK86M
A tantárgy megnevezése (magyarul): Kvantitatív elemzési módszerek
A tantárgy neve (angolul): Quantitative research methods
A tanóra száma (Előadás + szeminárium + gyakorlat + egyéb): 
Kreditérték: 6
A tantárgy meghirdetésének gyakorisága: tavaszi félv
Az oktatás nyelve: magyar
Előtanulmányi kötelezettségek: nincs
A tantárgy típusa: kötelező
Tantárgyfelelős tanszék: Közgazdálkodás és Közpolitika Tanszék
A tantárgyfelelős neve: Hajnal György

A tantárgy szakmai tartalma: A tantárgy célja, hogy a hallgatókat képessé tegye a legfontosabb empirikus társadalomtudományi kutatási és elemzési módszerek megértésére és önálló alkalmazására. A társadalomtudományi kutatás konceptuális alapkérdései, a különböző kutatási „műfajokkal” kapcsolatos korlátok és előfeltevések exponálása mellett a fő hangsúly az adatfelvételi és elemzési eszközök gyakorlati, a valóságoshoz hasonló körülmények közötti gyakorlati, készség szintű alkalmazására történő képessé tevésen van. A kurzus gyakorlat orientált, a hallgatók a géptermi gyakorlatok során megismerik az SPSS programcsomag alapjait és a kvantitatív adatelemzés főbb módszereit.


Témák
1. rész:
A kurzus célja és felépítése. Bevezetés a kérdőíves kutatási módszerekbe. Adatfelvételi módszerek formái, előnyei és hátrányai. Önkitöltős és kérdezőbiztossal történő kérdőívfelvétel. Személyes és telefonos interjúk. CAPI, CATI és CASI módszerek. A kérdőívtervezés alapszabályai. A kutatási céloknak megfelelő lényegi kérdések azonosítása. Szűrő és kizáró jellegű kérdések alkalmazási lehetőségei. Kérdéstípusok.
Értékelő skálák. Kiegyensúlyozott és nem kiegyensúlyozott skálák. Attitűdskálák. Vizális segédeszközök a kérdőívekben. Demográfiai és szenzitív kérdések a kérdővekben. A kérdések megfogalmazása.

2. rész:
Az SPSS felépítése. Adatfájlok szerkezete, tulajdonságai (változótípusok, labelek, missing stb). Adatrögzítés, adatimportálás (CH01-03). Adatmanipuláció: recode, calculate, select, sort (Ch04). Egyváltozós elemzések (Ch06-07): Freq, Desc Kétváltozós elemzések I.: nominális-nominális. (Crosstab; Row vs. Col%) Kétváltozós elemzések II.: nominális vs. skála (paired-sample t-test, 1-way ANOVA – Ch1/11, 12). Kétváltozós elemzések III.: skála vs. skála (bivariate corr.) Egyváltozós regresszió (Ch15)

Évközi tanulmányi követelmények: A csoportos házi feladatok elvégzése (40 pont)
4-5 fős csoportokban találjanak ki egy kutatási kérdést tetszőleges témában, ami kérdőíves felméréssel megválaszolható.
Tervezzenek egy saját kérdőívet és készítsék el egy szabadon választott online kérdőívezési felületen.
Nagyjából 15-20 perces ppt-vel kísért előadásban mutassák be a kutatásukat és a kérdőívet

Évközi SPSS mini tesztek (20 pont)
A félév során öt alkalommal, az előző óra tananyagára épülő SPSS feladatok megoldása.
Alkalmanként 5 pont érhető el, a hallgatók a legjobb négy teszt eredménye alapján kapnak pontot

Vizsgakövetelmény: A tantárgyi tematikában foglalt fogalmi ismeretek és elemzési készségek elsajátítása.

Az értékelés módszere: - Csoportos házi feladatok 40%
- Évközi SPSS tesztek 20%
- Félév végi vizsga 40%

Tananyag leírása: 

Órarendi beosztás: 

Kompetencia leírása: 

Félévközi ellenőrzések: 

A hallgató egyéni munkával megoldandó feladatai: 

Szak neve: 

Irodalomjegyzék:
Kötelező irodalom:

  • Darren George – Paul Mallery: SPSS for Windows Step by Step, 8th Edition, Pearson, 2008

Ajánlott irodalom:

Ajánlott irodalmak:
Kötelező irodalmak:

 
A tantárgy oktatói:

Dr. Brodszky Valentin Péter, Dr. Rencz Fanni

Utolsó módosítás: 2018-12-11 18:02:23

Kurzusok

Kurzus kódTipusFélévOktatói
GGyakorlat2018/19/2Dr. Brodszky Valentin Péter, Dr. Rencz Fanni


A "Tantárgyfelelős tanszék", a tantárgyfelelős neve a tantárgy oktatói és a kurzusinformációk automatikusan frissülnek a tanulmányi rendszerünk alapján.