Analiza danych statystycznych stanowi jeden z kluczowych etapów pracy badawczej w naukach medycznych i przyrodniczych. Już na etapie planowania badania istotne jest właściwe dobranie schematu eksperymentalnego, zdefiniowanie zmiennych oraz rozpoznanie, jakie testy statystyczne będą adekwatne do uzyskanych danych.
Podczas webinaru uczestnicy zostali wprowadzeni podstawowe zagadnienia związane z analizą badań eksperymentalnych, w tym schematy wewnątrzgrupowe i międzygrupowe, dobór analiz ANOVA, interpretacja wyników oraz zasady ich raportowania w standardzie APA. Spotkanie miało charakter wprowadzający i pozwoli uczestnikom lepiej zrozumieć zakres pełnego szkolenia oraz ocenić, czy odpowiada ono ich potrzebom badawczym i dydaktycznym.
O prowadzącym:
dr Przemysław Tomczyk, doktor nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu. Doktorat obronił w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie (2015). Adiunkt w Katedrze Marketingu Akademii Leona Koźmińskiego.
Specjalizuje się w zakresie roli sztucznej inteligencji w tworzeniu prac naukowych oraz wprowadzaniu automatyzacji do nauki. Autor kilkudziesięciu publikacji naukowych oraz kanału na YouTube „dr Przemek Tomczyk AI”. https://www.youtube.com/@drprzemek
Prowadzi szkolenia z zakresu analizy statystycznej i wykorzystania sztucznej inteligencji w pracy naukowej.
Ostatnio opublikowane teksty na temat wykorzystania nowoczesnych technologii (w tym AI) w pisarstwie naukowym:
- Tomczyk P., Brüggemann P., Paul J. (2024). Variable science mapping as literature review method, Journal of Marketing Analytics, pp. 1-13. https://doi.org/10.1057/s41270-024-00336-9 >>LINK<<
- Tomczyk P., Brüggemann P., Mergner N., Petrescu M. (2024). Exploring AI’s role in literature searching: traditional methods versus AI-based tools in analyzing topical e-commerce themes, in Digital Marketing & eCommerce Conference (pp. 141-148). Springer, Cham. >>LINK<<
- Tomczyk P., Bruggemann P., Doligalski T. (2024). The automation of science? Possibilities and boundaries of AI applications for conducting systematic literature reviews. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 33(06), 2450023. >>LINK<<
- Tomczyk P., Brüggeman P., Vrontis D. (2024). AI Meets Academia: Transforming Systematic Literature Reviews, EuroMed Journal of Business (ahead-of-print). >>LINK<<
- Tomczyk P., Brüggemann P., Mergner N., Petrescu, M. (2024). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 09610006241295802 >>LINK<<