Tantárgy adatlapja

Tárgy neve: Többváltozós elemzési eljárások 2.
Tárgy kódja: BMLSZ14400M
Óraszám: N: 0/0/0, L: 0/10/0
Kreditérték: 3
Az oktatás nyelve: magyar
Követelmény típus: Gyakorlati jegy
Felelős kar: BTK
Felelős szervezeti egység: Szociológiai Intézet
Tárgyfelelős oktató: Dr. Rosta Gergely László
Tárgyleírás:

 

A tantárgy céljának rövid ismertetése:

A kurzus célja a kvantitatív társadalomtudományi (szociológiai, közgazdaságtani) kutatásokban alkalmazott sok-változós adatelemzés különböző módszereinek megismertetése, alkalmazási feltételeinek megértése; a különböző eljárások közötti választás tudásának megszerzése; a sokváltozós módszerek alkalmazásának elsajátítása szociológiai és közgazdasági példák alapján, a számítógépes elemzés eredmények kiértékelése az SPSS, SPSS AMOS programok felhasználásával. Elemzési eljárások: Klaszterelemzés, Főkomponens- és faktorelemzés, Sokdimenziós skálázás, Diszkriminancia-elemzés, Idősorelemzés

 

Elsajátítandó elméleti ismeretanyag:

-

Elsajátítandó gyakorlati ismeretanyag:

A kurzus anyagát képező többváltozós statisztikai elemzési eljárások (Klaszterelemzés, Főkomponens- és faktorelemzés, Sokdimenziós skálázás, Diszkriminancia-elemzés, Idősorelemzés) gyakorlati alkalmazását társadalomtudományi, közgazdasági példákon keresztül, az SPSS, SPSS AMOS programok felhasználásával, az SPSS beépített példaadatbázisainak felhasználásával sajátítják a kurzus résztvevői.

 

A 2-4 legfontosabb kötelező irodalom felsorolása bibliográfiai adatokkal (szerző, cím, kiadás adatai, (esetleg oldalak), ISBN):

Ketskeméty, L., & Izsó, L. (2005). Bevezetés az SPSS programrendszerbe. ELTE Eötvös Kiadó.

Kovács, E. (2003). Többváltozós adatelemzés. Aula.

Székelyi, M., & Barna, I. (2002). Túlélőkészlet az SPSS-hez. Typotex.

A 2-4 legfontosabb ajánlott felsorolása bibliográfiai adatokkal (szerző, cím, kiadás adatai, (esetleg oldalak), ISBN):

Arbuckle, J. L. (2013). IBM SPSS Amos 22 user’s guide. IBM.

Backhaus, K., Erichson, B., Gensler, S., Weiber, R., & Weiber, T. (2021). Multivariate Analysis: An Application-Oriented Introduction. Springer.

Füstös, L., Kovács, E., Meszéna, G., & Simonné Mosolygó, N. (2007). Alakfelismerés: Sokváltozós statisztikai módszerek. Új Mandátum.

Hunyadi, L., & Vita, L. (2005). Statisztika közgazdászoknak. Központi Statisztikai Hivatal.

Sajtos, L., & Mitev, A. (2007). SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv. Alinea Kiadó.

 

Miként járul hozzá a tantárgy a KKK-ban megjelölt kompetenciaelemek megszerzéséhez. Mutassa be a tantárgyleírásban, hogy a KKK-ban megjelölt kompetenciaelemek miként teljesülnek/teljesíthetők:

A többváltozós statisztikai eljárások gyakorlati elsajátítása megismerteti a résztvevőket az is igényes matematikai-statisztikai, ökonometriai, modellezési módszerekkel, kiválasztásuk kritériumaival és azok korlátaival is. A társadalmi és gazdasági életből vett példák felkeltik érdeklődésüket révén azonosítani tudják a gazdálkodásra ható tényezőket. Az önálló és kiscsoportban végzett elemzői munka gyakorlása révén képessé válnak az igényes elemzési, modellezési módszerek alkalmazására, komplex problémák megoldására irányuló stratégiák megtervezésére és kialakítására. Az egyéni elemzések eredményeit az órák során megvitatjuk, ennek révén gyakorolhatják, hogy a saját elemzésen alapuló egyéni álláspontot alakítanak ki és azt vitában is képesek képviselni, mások munkáját képesek kritikusan értékelni. A gyakorlati munka értékeléséhez önálló adatelemzéseket készítenek a résztvevők.

 

 

A tárgy az alábbi képzéseken vehető fel

Master of Business Administration (MBA) JMLG-XMBA mesterképzés (MA/MSc) Levelező magyar 4 félév JÁK
Széchenyi 2020 - Magyarország Kormánya - Európai Unió, Európai Regionális Fejlesztési Alap - Befektetés a Jövőbe