SPSS და AI მონაცემთა ანალიზი

სასწავლო კურსის სილაბუსი

კურსის სახელი: SPSS და AI - მონაცემთა ანალიზი / SPSS & AI Data Analysis

პროგრამის ორგანიზატორი:
საქართველოს საზოგადოებრივ საქმეთა ინსტიტუტის (GIPA) ტრენინგებისა და კონსულტაციების ცენტრი

სასწავლო კურსის მიზანი:
კურსის მიზანია, მონაწილეებს შეასწავლოს მონაცემთა ანალიზი SPSS-ის გამოყენებით, ტრადიციული და თანამედროვე, ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული მეთოდებით. კურსის განმავლობაში მონაწილეები დაეუფლებიან მონაცემთა აღრიცხვის, ანალიზისა და ვიზუალიზაციის ტექნიკებს, რაც მათ მისცემს საშუალებას, მნიშვნელოვნად შეამცირონ დრო და ენერგია სტატისტიკური გამოთვლებისას.

სამიზნე ჯგუფი: რაოდენობრივ კვლევაზე მომუშავე სტუდენტები ან/და პროფესიონალები

სასწავლო კურსის ამოცანები:

SPSS-ის ძირითად მახასიათებლებისა და ინტერფეისის შესწავლა
აღწერითი სტატისტიკის გამოყენება მონაცემთა ანალიზში
დასკვნითი სტატისტიკის გამოყენება ჰიპოთეზების შესამოწმებლად
AI-ს ინსტრუმენტების გამოყენება მონაცემთა სწრაფი ანალიზისა და სინტაქსის ავტომატიზაციისთვის
დამოუკიდებელი მონაცემთა ანალიზის პრაქტიკული დავალებების შესრულება
მონაცემთა ვიზუალიზაციისა და ანგარიშგების წარმოება APA-7 სტანდარტის გამოყენებით.

სასწავლო კურსის შედეგები:
კურსის დასრულების შემდეგ მონაწილეები შეძლებენ:

SPSS-ის საშუალებით მონაცემთა ბაზის შექმნას, გაწმენდასა და დამუშავებას
აღწერითი და დასკვნითი სტატისტიკური მეთოდების სწორად გამოყენებას
კვლევის მონაცემების საფუძველზე დასაბუთებული ჰიპოთეზების შემოწმებას
SPSS-ის სინტაქსის ავტომატიზაციის და AI ინსტრუმენტების ეფექტურად გამოყენებას
სტატისტიკური შედეგების წარდგენას APA-ს სტანდარტების მიხედვით

შეხვედრების რაოდენობა და თემატიკა

N	თემა	ქვეთემები
1	შესავალი მონაცემთა ანალიზში და SPSS-ის ინტერფეისი	რაოდენობრივი კვლევის ძირითადი პრინციპები, მონაცემთა ტიპები, კითხვარების ფორმატი, მონაცემების გადატანა SPSS-ში google forms-იდან, ცვლადების შექმნა (Labels, Values), მონაცემების შეყვანა, ცვლადების ტიპების განსაზღვრა (Measure, Type).
2	ცვლადების მანიპულირება	ცვლადების ავტომატური რეკოდირება და გადაკოდირება (Automatic recode, recode into same variables, recode into different variables), სკალის საერთო ქულის დათვლა (Compute)
3	აღწერითი სტატისტიკა	, სიხშირეთა განაწილება (Frequencies), ცენტრალური ტენდენციისა და ცვალებადობის საზომები (Mean, Median, Mode, SD)ვიზუალიზაცია (Graphs), მონაცემების შერჩევა (Select Cases), მონაცემების გახლეჩა (Split File)
4	მონაცემთა გაწმენდა და ნორმალური განაწილების შემოწმება	მონაცემთა გასუფთავება, უკიდურესი მნიშვნელობების (Outliers) იდენტიფიკაცია, ნორმალურობის ტესტები (Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk)
5	ინსტრუმენტების შინაგანი შეთანხმებულობა და სკალის ფაქტორული სტრუქტურის შემოწმება	Cronbach’s Alpha, შინაგანი შეთანხმებულობა, ფაქტორული ანალიზი (PCA, EFA)
6	ურთიერთკავშირები მონაცემებში	კორელაციური ანალიზი (Pearson, Spearman Correlation), მარტივი და მრავლობითი წრფივი რეგრესია (Simple Linear Regression), Multiple Linear Regression)
7	პარამეტრული ტესტები I	t-ტესტი დამოუკიდებელი და დამოკიდებული შერჩევისთვის (Independent samples t-test, Paired samples t-test)
8	პარამეტრული ტესტები II	ერთფაქტორიანი დისპერსიული ანალიზი (One-Way ANOVA), ერთფაქტორიანი განმეორებითი დისპერსიული ანალიზი (Repeated-Measures ANOVA)
9	არაპარამეტრული ტესტები I	χ² (Chi-Square), Mann-Whitney U, Wilcoxon Signed-Rank Test
10	არაპარამეტრული ტესტები II	Kruskal-Wallis, Friedman Test
11	შემაჯამებელი შეხვედრა	განვილი საკითხების გადამეორება, კურსის მონაწილეები ატარებენ სრულ ანალიზს რეალურ მონაცემებზე დაყრდნობით დამოუკიდებლად AI-ს გამოყენებით.
12	საბოლოო პროექტის პრეზენტაცია და შეფასება	კურსის მონაწილეები წარადგენენ შედეგების პრეზენტაციას APA სტანდარტის დაცვით.

თითოეული საკითხი განხილული იქნება, როგორც ტრადიციული მეთოდებით ისე, SPSS სინტაქსის ავტომატიზაციით, OpenAI-ის ფასიანი ვერსიის გამოყენებით, თითოეული შეხვედრა დასრულდება დამოუკიდებელი პრაქტიკული სამუშაოთი.

სწავლის ხანგრძლივობა:

ინტენსიური მოკლევადიანი კურსი (1 თვე/12 შეხვედრა)
საათობრივი დატვირთვა 36 საათი
ლექციები ჩატარდება კვირაში სამჯერ, 19:00-22:00

სწავლების ენა: ქართული/ინგლისური

სერტიფიკატის აღების წინაპირობა:

კურსის ბოლოს მონაწილეები ატარებენ სრულ ანალიზს რეალურ მონაცემებზე დაყრდნობით, წერენ კვლევით ანგარიშს და ატარებენ პრეზენტაციას.

სალომე დუმბაძე

პროგრამის ღირებულება: 800 ლარი

გადახდის გრაფიკი: თანხის გადახდა ხდება 2 ეტაპად

I ეტაპი – 500 ლარი

II ეტაპი – 300 ლარი

ფასდაკლების სისტემა

პროგრამა მოიცავს ინდივიდუალურ და კორპორაციულ ფასდაკლებებს.

ინდივიდუალური ფასდაკლება:

1. GIPA – ს კურსდამთავრებულთათვის – 10%

2. ოჯახის წევრების ერთ კურსზე ერთდროულად სწავლის შემთხვევაში – 10%

კორპორატიული ფასდაკლება:

იმ შემთხვევაში თუ ორგანიზაცია ფარავს თანამშრომლების განვითარების ხარჯებს, მოქმედებს შემდეგი ფასდაკლებები:

1. ორი ან სამი თანამშრომელი – 10%

2. ოთხი თანამშრომელი – 15%

3. ხუთი ან მეტი თანამშრომელი – 20%

*მონაწილეს შეუძლია ისარგებლოს ფასდაკლების მხოლოდ ერთი ვერსიით.

გადახდა:

გადახდა უნდა განხორციელდეს ორგანიზაციის ანგარიშზე. პირადი ნომერი და პროგრამის დასახელება უნდა მიეთითოს საგადახდო დავალებაში.

საბანკო რეკვიზიტები:

სს „ თიბისი ბანკი“
საბანკო კოდი (მფო): TBCB GE 22
მიმღების დასახელება - ააიპ საქართველოს საზოგადოებრივ საქმეთა ინსტიტუტი

ანგარიშის ნომერი - GE84TB1100000110700419 / GEL

სასერტიფიკატო პროგრამით დაინტერესებულმა პირებმა უნდა შეავსონ სარეგისტრაციო ფორმა.

რეგისტრაციის ბოლო ვადა არის 2025 წლის 28 მარტი. რეგისტრაციის დასრულების შემდეგ, ჩატარდება გასაუბრება მიმღებ კომისიასთან.

სწავლა დაიწყება 2025 წლის 1 აპრილს.

შერჩევის კრიტერიუმები:

მოტივაცია
კომუნიკაციის უნარი

*სასურველია: ინგლისური Intermediate Level

ელენე რამიშვილი

კოორდინატორი

ტრენინგებისა და კონსულტაციების ცენტრი

მის: მარი ბროსეს 2, თბილისი, 0108

ელ-ფოსტა: e.ramishvili@gipa.ge
მობ: (+995) 514 45 44 88