FSS:SOC108 Data Analysis with SPSS - Course Information
SOC108 Quantitative Data Analysis (with the use of SPSS)
Faculty of Social StudiesAutumn 2007
- Extent and Intensity
- 2/1/0. 6 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
- Teacher(s)
- prof. PhDr. Petr Mareš, CSc. (lecturer)
Mgr. Jiří Bláha (seminar tutor)
Mgr. Petr Fučík, PhD. (seminar tutor)
doc. Mgr. Jaroslav Hrdina, Ph.D. (seminar tutor)
Mgr. Kamil Mareš (seminar tutor)
Mgr. Kateřina Škařupová, Ph.D. (seminar tutor)
Lucie Táborská (seminar tutor)
Mgr. Lucie Táborská (seminar tutor) - Guaranteed by
- prof. PhDr. Petr Mareš, CSc.
Department of Sociology – Faculty of Social Studies
Contact Person: Ing. Soňa Enenkelová - Timetable
- Wed 10:00–11:40 P51 Posluchárna V. Čermáka
- Timetable of Seminar Groups:
SOC108/B: Wed 16:00–16:45 PC25, J. Bláha, P. Mareš
SOC108/C: Thu 8:00–8:45 PC25, K. Mareš, P. Mareš
SOC108/D: Thu 8:55–9:40 PC25, P. Fučík, P. Mareš
SOC108/E: Thu 10:00–10:45 PC25, P. Fučík, P. Mareš
SOC108/F: Thu 11:00–11:45 PC25, K. Škařupová - Prerequisites (in Czech)
- SOC106 Methodology of Social Sciences || SOC706 Methodology of social sciences || SPP118 Methodology of Research || SPP315 Methodology of Science
- Course Enrolment Limitations
- The course is only offered to the students of the study fields the course is directly associated with.
- fields of study / plans the course is directly associated with
- there are 24 fields of study the course is directly associated with, display
- Course objectives (in Czech)
- Kurs je určen pro studenty bakalářského studia FSS. Naučí studenty základy statistické analýzy dat získaných v kvantitativním sociologickém výzkumu (survey) za pomoci speciálního programu pro statistické zpracování hromadných dat (SPSS - Statistical Packet for Social Sciences). V kursu se studenti seznámí především se způsoby práce se statistickými soubory a proměnnými: vytvoření sou-boru, navádění a čištění dat, operace se soubory, transformace dat uložených v jiném tvaru, vytváření nových proměnných, výběr případů a se způsoby základní analýzy dat, jmenovitě s: (1) Rozložením kategorizovaných i spojitých dat a s charakteristikami tohoto rozložení - univariační analýza; (2) Porovnáváním rozložení dat a středních hodnot těchto rozložení: t-test, analýza variancí; (3) Základy inferenční statistiky a testování statistických hypotéz; (4) Hledáním vztahů mezi proměnnými a posouzením síly těchto vztahů - bivariační analýza pomocí kontingenčních tabulek, korelační analýzy; (5) Hledáním lineárních vztahů mezi spojitými proměnnými: lineární regrese a scatterplot; (6) Redukcí dat pomocí faktorové analýzy jako pokus identifikovat faktory vysvětlující vyšší korelace mezi určitými proměnnými (základy multivariační analýzy).
- Syllabus (in Czech)
- 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).
- Assessment methods (in Czech)
- Přednáška (hromadně základní seznámení se základy vybraných statistických procedur) a cvičení na PC v seminárních skupinách (výpočty pomocí programů SPSS). Průběžné domácí řešení zadaných (na každý týden semestru) výpočtů. Zkouška: písemná sestávající ze dvou částí: 1. zkouška ze znalosti základních statistických pojmů; 2. výpočet příkladů na PC za pomoci programu SPSS.
- Language of instruction
- Czech
- Follow-Up Courses
- Further comments (probably available only in Czech)
- The course is taught annually.
- Listed among pre-requisites of other courses
- Enrolment Statistics (Autumn 2007, recent)
- Permalink: https://is.muni.cz/course/fss/autumn2007/SOC108