FSS:ZUR357 Statistical data analysis - Course Information
ZUR357 Statistical data analysis
Faculty of Social StudiesSpring 2017
- Extent and Intensity
- 0/1/0. 4 credit(s). Type of Completion: z (credit).
- Teacher(s)
- Mgr. Kateřina Škařupová, Ph.D. (seminar tutor)
Mgr. et Mgr. Marína Urbániková, Ph.D. (seminar tutor) - Guaranteed by
- prof. PhDr. Jiří Pavelka, CSc.
Department of Media Studies and Journalism – Faculty of Social Studies
Contact Person: Ing. Bc. Pavlína Brabcová
Supplier department: Department of Media Studies and Journalism – Faculty of Social Studies - Timetable
- Mon 18:45–20:15 PC54
- Course Enrolment Limitations
- The course is only offered to the students of the study fields the course is directly associated with.
The capacity limit for the course is 10 student(s).
Current registration and enrolment status: enrolled: 0/10, only registered: 0/10 - fields of study / plans the course is directly associated with
- there are 9 fields of study the course is directly associated with, display
- Course objectives (in Czech)
- V průběhu kurzu se studenti seznámí se základy statistické analýzy dat používané v mediálním výzkumu. Studenti se naučí pracovat s datovými soubory a proměnnými (vytvoření souboru, čištění dat, operace se soubory, transformace dat uložených v jiném tvaru, vytváření nových proměnných, selekce případů apod.) a se základními analytickými procedurami (univariační analýza, základy inferenční statistiky a testování statistických hypotéz, porovnávání rozložení dat a středních hodnot těchto rozložení, t-testy, analýza rozptylu, kontingenční tabulky, korelační analýzy). Studenti se k základním výpočtům a manipulaci s daty naučí používat statistický software IBM SPSS.
- Syllabus (in Czech)
- 1. Úvod do kurzu. Představení sylabu. Podmínky absolvování. 2. Logika kvantitativního výzkumu, povaha hromadných dat. Typy proměnných. Práce s hromadnými daty v prostředí programu. Konstrukce datové matice. Editace dat. 3. Čistění dat. Rozložení kategorizovaných dat. Rozložení spojitých dat a jejich charakteristiky. 4. Transformace a vytváření umělých proměnných a multiple response setů. 5. Průběžný test. 6. Normální rozložení, základy testování hypotéz a statistická inference. 7. Bivariační analýza. Kontingenční tabulka. Standardizovaný reziduál. 8. Měření (síly) asociace mezi dvěma proměnnými. Korelační koeficienty. 9. Velikonoční pondělí 10. Srovnání skupin na základě středních hodnot jejich kardinálních charakteristik a hypotéza o shodě dvou průměrů pro nezávislá data. Testování nulové hypotézy o shodě několika populačních průměrů. 11. Svátek práce 12. Den osvobození od fašismu 13. Závěrečný test.
- Language of instruction
- Czech
- Further Comments
- Study Materials
- Enrolment Statistics (Spring 2017, recent)
- Permalink: https://is.muni.cz/course/fss/spring2017/ZUR357