SOC902 Statistická analýza dat

Fakulta sociálních studií
podzim 2004
Rozsah
0/0. 12 kr. Ukončení: z.
Vyučující
prof. PhDr. Petr Mareš, CSc. (přednášející)
prof. PhDr. Ladislav Rabušic, CSc. (přednášející)
Garance
prof. PhDr. Petr Mareš, CSc.
Katedra sociologie – Fakulta sociálních studií
Kontaktní osoba: Ing. Soňa Enenkelová
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Jde o vyrovnávací předmět pro ty, kdo se neseznámili s analýzou statistických dat v bakalářském a magisterském studiu. Práce je individuální, lze se však účastnit přednášek a cvičení v bakalářském kursu SOC108 (každý podzimní semestr) a návazně v magisterském kursu SOC434 Analýza dat - multivariační statistické metody (každý jarní semestr). Kurs je ukončen zápočtem, při kterém se prověřuje znalost základních procedur univariační a bivariační analýzy a testování hromadných dat (SPSS). Optimální je zápis v druhém roce studia.
Osnova
  • 0. Základní strategie analýzy: výzkumný problém, výzkumné otázky a proměnné; 1. Povaha hromadných dat a logika survey. Práce s hromadnými daty před jejich analýzou (modul files: procedury ), práce s prostředím (moduly edit, view, utilities) a výstupy z analýzy (režim output); 2. Rozložení kategorizovaných: základy univariační analýzy (třídění i. Stupně - procedura descriptive statistics - frequencies); 3. Rozložení spojitých dat: základy univariační analýzy (procedury descriptive statistics - frequencies, descriptives a explore); 4. Umělé proměnné (modul transform, procedury recode, compute, count, rank cases); 5. Normální rozložení a základy testování hypotéz. Statistická inference aneb zobecňování výsledků z výběrového na základní soubor; 6. Srovnávání skupin na základě středních hodnot jejich kardinálních charakteristik (procedura means). Hypotéza o shodě dvou průměrů pro nezávislá data: t-testy (procedura compare means - means; one-sample t-test; independent-samples t-test); 7. Jak testovat nulovou hypotézu o shodě několika populačních průměrů (procedura compare means - one-way anova); 8. Základy bivariační analýzy: rozložení dat v kontingenční tabulce - povaha vztahu mezi hodnotami proměnných a porovnávání pozorovaných s očekávanými četnostmi; 9. Měření (síly) asociace mezi 2 kategorizovanými proměnnými: koeficienty asociace (procedura crosstabs). Měření (síly) asociace mezi dvěma spojitými proměnnými: korelační koeficienty a grafy - scatterplots (modul graphs - scatter) a korelační matice (procedura correlate - bivariate); 10. Jak odhalit vliv třetí proměnné: práce s podsoubory neboli třídění vyšších stupňů a parciální koeficienty (procedura correlate - partial); 11. Základy lineární regrese - vztah spojitých proměnných (procedura regression -linear); 12. Faktorová analýza - redukce dat a vstup do multivariační analýzy (procedura data reduction - factor analysis).
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2000, podzim 2002, podzim 2003, podzim 2005.