Webinari o organiziranju i analiziranju podataka

Pažljivo i odgovorno upravljanje podacima i ostalim istraživačkim materijalima olakšava ponovnu uporabu tih podataka i materijala. Prilikom prijave istraživačkih projekta sve češće je potrebno priložiti plan upravljanja podacima (eng. data management plan; DMP) ili ga izraditi u prvim fazama projekta (npr. Europska komisija ga zahtijeva, Hrvatska zaklada za znanost najavljuje). Kroz proces upravljanja podacima čuvaju se integritet i autentičnost podataka zajedno sa svim informacijama potrebnim za njihovu interpretaciju, što je ključno za mogućnost reproduciranja rezultata, nove analize ili uključivanje u meta-analize. Sve više časopisa zahtijeva od autora da uz radove prilože i podatke na temelju kojih su napravljene analize objavljene u radu.

Jedan od elemenata upravljanja podacima je dobra organizacija istraživačkih podataka što će biti glavna tema webinara koje ćemo održati 3. 12. 2020.

Kako organizirati podatke u istraživačkom projektu? // 3. 12. 2020. / 10:00 – 11:00

Predavač: Denis Vlašiček, Odsjek za psihologiju, FFZG | Hrvatski arhiv podataka za društvene znanosti (CROSSDA)

Sadržaj:

Svaki istraživački projekt zahtijeva upravljanje raznim vrstama materijala (podacima, upitnicima, rukopisima, izvještajima), čiju organizaciju nije moguće izbjeći. Jer, ne postoji odsustvo organizacije — postoji samo kaos. Ulaganje malo vremena u razmišljanje o organizaciji pomoći će vam da svoje istraživačke projekte učinite reproducibilnijima i lakšima za ponovnu upotrebu. Također, olakšat će vam praćenje dugotrajnih istraživanja, te uštedjeti vrijeme pri započinjanju novih istraživanja. Osim toga, izrada plana upravljanja podacima (eng. data management plan; DMP) postepeno postaje obavezan dio prijave europskih i domaćih znanstvenih projekata.

Ovo izlaganje dat će vam kratak pregled tema vezanih uz organizaciju istraživačkih podataka i drugih materijala. Upoznat ćemo vas s nekim dobrim praksama za upravljanje istraživačkim podacima, te vam na raspolaganje staviti materijale koji bi vam trebali pomoći  da ono o čemu ćemo pričati primijenite u vlastitom radu.

Ključne reference:

CESSDA Training Team (2020). CESSDA Data Management Expert Guide. Bergen, Norway: CESSDA ERIC. https://doi.org/10.5281/zenodo.3820472

Wilson, G., Bryan, J., Cranston, K., Kitzes, J., Nederbragt, L., & Teal, T. K. (2017). Good enough practices in scientific computing. PLoS computational biology, 13(6), e1005510.  https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005510

Rad s tabličnim podacima // 3. 12. 2020. / 11:00 – 12:00

Predavač: Denis Vlašiček, Odsjek za psihologiju, FFZG | Hrvatski arhiv podataka za društvene znanosti (CROSSDA)

Sadržaj:

Ovo izlaganje dublje ulazi u tablične podatke kakvi često nastaju u brojnim istraživačkim područjima. Upoznat ćemo vas s nekim dobrim praksama za organiziranje podataka u tablicama, te ukazati na postupke koji su uobičajeni, ali koji narušavaju kvalitetu podataka. Primjena savjeta koje ćemo dati olakšat će vam statističku obradu podataka, te povećati dugoročnu upotrebljivost podataka.

Ključne reference:

Broman, K. W., & Woo, K. H. (2018). Data organization in spreadsheets. The American Statistician, 72(1), 2-10. https://doi.org/10.1080/00031305.2017.1375989

CESSDA Training Team (2020). CESSDA Data Management Expert Guide. Bergen, Norway: CESSDA ERIC. https://doi.org/10.5281/zenodo.3820472

Popularizacija ponovne upotrebe podataka važna je zadaća arhiva CROSSDA. Česta prepreka pri analizi podataka je nedostupnost skupih komercijalnih programa za statističke analize, što se može prebroditi korištenjem softvera otvorenog koda. Softver jamovi bit će glavna tema webinara koji ćemo održati 4. 12. 2020.

Demonstracija softvera jamovi za statističke analize // 4. 12. 2020. / 11:00 – 12:00

Predavač: Vedran Halamić, Odsjek za sociologiju, FFZG | Hrvatski arhiv podataka za društvene znanosti (CROSSDA)

Sadržaj:

Cilj radionice je upoznati polaznike s osnovnim elementima jamovi-a uz obrazloženje njegovih specifičnosti. Prije same demonstracije programa, prikazat će se dohvaćanje podataka putem sustava Dataverse u arhivu CROSSDA. Na spomenutim podacima prikazat će se osnovne mogućnosti programa, uključujući uređivanje, deskripciju i grafički prikaz podataka. Osim osnovnih mogućnosti, demonstrirat će se i najčešće korištene mogućnosti vezane za inferencijalnu statistiku (t-test, ANOVA, Pearsonov koeficijent korelacije). Također, demonstrirat će se instalacija modula i rad u sintaksi u svrhu njenog izvoza u programski jezik R.

Ključne reference:

Navarro, D. J., & Foxcroft, D. R. (2019). Learning statistics with jamovi: A tutorial for psychology students and other beginners (Version 0.70). https://doi.org/10.24384/hgc3-7p15

Webinari su održani uz pomoć servisa Zoom Meeting. Podršku organizaciji webinara pružio je Arhiv družboslovnih podatkov, Univerza v Ljubljani.