Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit


MATH2871

Data Management for Statistical Analysis

2022

 

Course Description

The course covers the use of database and spreadsheet tools to organise and query statistical       data, programming in an advanced statistical package for file management, data manipulation and cleaning; methods for data screening, cleaning, graphical displays and data analysis using a range of statistical procedures; creation of data analysis reports using modern statistical and graphical      methods. The course is based around Microsoft Access and Excel as well as the SAS statistical     analysis system and programming tools. Knowledge and skills developed will be generic and          applicable to a range of modern statistical software tools.

 

Course Aims

The course, which a collaborative venture of the School of Mathematics and Statistics with SAS, aims to provide a practical introduction to the management and analysis of data. Large data sets are found widely in business, finance, bioinformatics, government, intelligence, etc. Skills in         querying, cleaning, managing, displaying and analysing data, which is widely sought, will be        developed in this course.

 

The course will provide you the opportunity to take the SAS certification in Base Programming.      There is a fee to sit this SAS exam and will stated later. SAS runs this certification at UNSW. After the course, SAS operates a work experience placement program. Please consult SAS webpage    for further information.

 

Assessment and Deadlines

 

Assessment

Week

Weighting %

Course Learning Outcome (CLO)

Quiz

Quiz 1 (5%)

Week 3

20%

CLO1  CLO10

Quiz 2 (5%)

Week 5

Quiz 3 (5%)

Week 7

Quiz 4 (5%)

Week 9

Group Assignment

Due Week 10

20%

CLO1  CLO10

Final Exam

Exam Period

60%

CLO1  CLO10

 

Late Submission of Assessment Tasks

No late submissions will be accepted. (Where "late" in this context means after any extensions granted for Special Consideration or Equitable Learning Provisions.)

 

Course Learning Outcomes (CLO)

CLO1  Demonstrate a familiarity with Programming Basics, SAS windows environment, files used by SAS, SAS data libraries.

CLO2  Demonstrate knowledge of SAS programs: Components, running programs, diagnosing errors.

CLO3  Produce List Reports: PRINT procedure, sequencing and grouping observations, identifying observations.

CLO4  Create and Read SAS datasets: Read raw and Excel data files, examine errors, assign and change variable attributes, read SAS datasets, concatenate and merge datasets.

CLO5  Produce Summary Reports: Basic reports, accumulating totals.

CLO6  Control Input and Output: Output multiple observations, write to multiple datasets, select variables and observations.

CLO7  Transform data: Manipulate character and numeric values.

CLO8  Do iterative Processing: DO loops, arrays.

CLO9  Be able to combine Datasets.

CLO10 Demonstrate introductory knowledge of Graphics: Bar charts, pie charts, scatterplots.

 

Course Schedule

The course will include material taken from some of the following topics. This is should only serve as a guide as it is not an extensive list of the material to be covered and the timings are                 approximate. The course content is ultimately defined by the material covered in lectures.


Weeks

Topic

1

Introduction: Programming basics, SAS windows environment, files of SAS, SAS

data libraries

2

SAS programs: Components, running programs, diagnosing errors

3

Producing List Reports: PRINT procedure, sequencing and group observations,

identifying observations

4

Creating and Reading SAS datasets: Read raw data file, error awareness,

variable attributes, concatenating and merging dataset

5

Producing Summary Reports: Basic reports, accumulating totals

7

Controlling Input and Outputs: Displaying multiple observations, writing to multiple

datasets, variable selection

8

Data Transformation: Manipulating character and numeric values

9

Iterative Processing: DO loops, arrays

10

Combining Datasets and Introduction to Graphics

 

Textbooks

There is no set textbook in this course.

 

Moodle

Log in to Moodle to find announcements, general information, notes, lecture slide, classroom tutorial and assessments etc.

https://moodle.telt.unsw.edu.au

 

School and UNSW Policies

The School of Mathematics and Statistics has adopted a number of policies relating to enrolment,   attendance, assessment, plagiarism, cheating, special consideration etc. These are in addition to the Policies of The University of New South Wales. Individual courses may also adopt other         policies in addition to or replacing some of the School ones. These will be clearly notified in the    Course Initial Handout and on the Course Home Pages on the Maths Stats website.

 

Students in courses run by the School of Mathematics and Statistics should be aware of the School and Course policies by reading the appropriate pages on the Maths Stats web site starting at:

https://www.maths.unsw.edu.au/currentstudents/assessment-policies

 

The School of Mathematics and Statistics will assume that all its students have read and              understood the School policies on the above pages and any individual course policies on the      Course Initial Handout and Course Home Page. Lack of knowledge about a policy will not be an excuse for failing to follow the procedure in it.

 

Academic Integrity and Plagiarism

UNSW has an ongoing commitment to fostering a culture of learning informed by academic

integrity. All UNSW staff and students have a responsibility to adhere to this principle of academic

integrity. Plagiarism undermines academic integrity and is not tolerated at UNSW. Plagiarism at

UNSWis defined as using the words or ideas of others and passing them offas your own.

The UNSW Student Code provides a framework for the standard of conduct expected of UNSW  students with respect to their academic integrity and behaviour. It outlines the primary obligations of students and directs staff and students to the Code and related procedures.

In addition, it is important that students understand that it is not permissible to buy essay/writing  services from third parties as the use of such services constitutes plagiarism because it involves using the words or ideas of others and passing them off as your own. Nor is it permissible to sell copies of lecture or tutorial notes as students do not own the rights to this intellectual property.

If a student breaches the Student Code with respect to academic integrity, the University may take disciplinary action under the Student Misconduct Procedure.

The UNSW Student Code and the Student Misconduct Procedure can be found at:

https://student.unsw.edu.au/plagiarism