Kvantitativní
výzkum mezinárodní a evropské politiky / Quantitative Research on International
and European Policy
Vyučující / Lecturer: doc. PhDr. Petr Kaniok, Ph.D.
E-mail: kaniok@fss.muni.cz
Kancelář / Office: 446.
Konzultační hodiny / Office hours: Pondělí 10-11, úterý 10-11 (možno také MS Teams).
Monday 10-11, Tuesday 10-11 (possibly through MS Teams).
Anotace: Předmět seznámí studenty s klíčovými
aspekty kvantitativního výzkumu v oblasti mezinárodních vztahů a
politologicky zaměřených evropských studií. Kurs pokrývá hlavní relevantní
koncepty, metody a výzkumné strategie. Na konci kursu bude student schopen
používat vybrané kvantitativní metody, bude rozumět klíčovým konceptům
kvantitativního výzkumu a bude schopen aplikovat tyto metody na své téma
disertačního výzkumu.
V roce 2023 kurz probíhá formou samostudia, samostatného plnění
zadaných úkolů a možnosti konzultací s vyučujícím nad výsledky úkolů (buď
během konzultačních hodin či po domluvě jindy). Úkoly jsou zadávány ve
statistickém softwaru SPSS, který lze instalovat a používat prostřednictvím
univerzitní licence. Nevylučuje se ale jejich plnění v jiném programu,
který dotyčnému studentovi/studentce vyhovuje – R, Jamovi, Stata.
Úkoly je potřeba odevzdat vždy v daný
termín do odevzdávárny v is.muni.cz. Úkoly musí být odevzdávány v podobě, která umožňuje
jejich kontrolu – tj. ideálně vložením souboru s outputem v dokumentu
programu typu MS Word či přímo output file. Úkoly mohou být dodány
v češtině, slovenštině či angličtině.
Smyslem kurzu není vychovat ze studentů a studentek „kované“
kvantitativce či nutit kolegy, jejichž výzkum je legitimně kvalitativně
založený, aby trpěli povinností učit se sofistikované a pokročilé statistické
metody. Na závěr kurzu by ale každý frekventant měl mít znalosti o hlavních
technikách a měl by dokázat přemýšlet o jejich aplikaci ve svém výzkumu.
Annotation:
The course will
acquaint students with key aspects of quantitative research in the field of
international relations and political science oriented European studies. The
course covers the main relevant concepts, methods and research strategies. At
the end of the course, the student will be able to use selected quantitative
methods, will understand the key concepts of quantitative research and will be
able to apply these methods to their dissertation research topic.
In 2023, the course
takes place in the form of self-study, independent fulfillment of assigned
tasks and the possibility of consulting with the teacher over the results of
the tasks (either during consultation hours or by agreement at another time).
Assignments are assigned in the SPSS statistical software, which can be
installed and used through a university license. However, it does not exclude
their fulfillment in another program that suits the student in question – R,
Jama, Stata.
Assignments must
always be submitted on the given date to the submission folder in is.muni.cz.
Tasks must be submitted in a form that allows them to be checked – i.e. ideally
by inserting an output file in an MS Word document or directly output file. The
assignments can be submitted in Czech, Slovak or English.
The purpose of the
course is not to educate students into "forged" quantitatives or to
force colleagues whose research is legitimately qualitatively based to suffer
from the obligation to learn sophisticated and advanced statistical methods. At
the end of the course, however, each trainee should have knowledge of the main
techniques and should be able to think about their application in their research.
Osnova / Outline
1) Klíčové
pojmy kvantitativního výzkumu / Key terms of quantitative research
Agresti, A. – Finlay, B. (2009): Statistical Methods for the Social
Sciences. Upper Sadle: Pearson/Prentice Hall, 1-173.
Field, A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE,
1-60, 61-165 (doporučeno na seznámení se s programem SPSS/to learn the
basics of SPSS).
Úkol/Homework:
Field, A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE, p. 59-60.
Termín/Deadline: 12.
3., 24.00.
2) Korelace
/ Correlation
Field, A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE,
166-196.
Úkol/Homework: Field,
A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE, p. 195-196.
Termín/Deadline: 26.
3., 24.00.
3) Regresní
analýza / Regression
Field, A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE, 197-263.
Úkol/Homework: Field,
A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE, p. 262.
Termín/Deadline: 9. 4.,
24.00.
4) Binární
regrese / Binary regression
Field, A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE, 264-315.
Úkol/Homework: Field,
A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE, p. 313-314.
Termín/Deadline: 23.
4., 24.00.
5) Srovnání
průměrů / Means comparision
Field, A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE, 316-346.
Úkol/Homework: Field,
A. (2009): Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE, p. 346.
Termín/Deadline: 7.
5., 24.00.
Požadavky na ukončení/Requirements:
·
Odevzdání
a přijetí pěti úkolů (70 procent závěrečného hodnocení). Každý úkol je
hodnocený 14 body.
·
Submitting
in and accepting five assignments (70 percent of final assessments, each task
is evaluated with 14 points).
·
Závěrečná
esej, ve které studenti budou demonstrovat, jaké kvantitativní metody a jakým
způsobem mohou využít ve svém disertačním výzkumu (30 procent závěrečného
hodnocení). Pokud povaha projektu dizertačního výzkumu vylučuje použití
kvantitativních metod, úkolem studenta bude tuto skutečnost přesvědčivě ve své
eseji vysvětlit. Esej by měla být v rozmezí 5-10 normostran (9000-18000
znaků celkově), termín odevzdání je 15. 6.
·
A final
essay in which students will demonstrate what quantitative methods and how they
can use in their dissertation research (30 percent of the final assessment). If
the nature of the dissertation research project excludes the use of
quantitative methods, the student's task will be to explain this fact
convincingly in his/her essay. The essay should be in the range of 5-10
standard pages (9000-18000 characters in total), the deadline for submission is
15. 6.
Hodnocení/Grading:
·
A: 100 -
93, B: 92 - 85, C: 84 - 77, D: 76 – 69, E: 68 - 62, F: 61 a méně / and less.