FSS928 Přípravný kurz - kvantitativní výzkum (jaro 2016) Vyučující Mgr. Stanislav Ježek, PhD. – garance kurzu, přednášky, semináře jezek@fss.muni.cz, 549494616, konzultační hodiny: středa 13 – 15, FSS 2.47 Charakteristika kurzu Cílem kurzu je obnovit, upevnit či získat statistické poznatky, které jsou předpokladem pro absolvování pokročilých statistických kurzů. Vedle praktických analytických dovedností s použitím SPSS se zaměřuje na porozumění základním klíčovým pojmům a myšlenkám popisné a induktivní statistiky, primárně v kontextu regresní analýzy, analýzy rozptylu a faktorové analýzy. Kurz počítá s různou úrovní vstupních znalostí a analytických zkušeností. Předpokladem je schopnost studia v angličtině a přístup k počítači se SPSS (nejlépe svému). Ačkoli to není nutnost, je velkou výhodou pracovat v kurzu na vlastních datech, či na datech souvisejících s disertačním projektem. Individuální studium Kurz má charakter individuálního studia s konzultacemi. V případě výrazných mezer v základech lze doporučit absolvování paralelně běžícího kurzu PSY117. Požadavky na ukončení kurzu Úkolem studenta bude zpracovat a předložit během semestru 3 analýzy. Zadání analýz bude upřesněno v průběhu semestru a může být individuální. Analýzy lze zpracovat v jedné zprávě. Na analýzy dostanou studenti individuální zpětnou vazbu. Analýzy budou hodnoceny na škále přijata-nepřijata. Výchozí program 0) Základy Popisné statistiky, korelace. Základy statistického usuzování: intervaly spolehlivosti, statistické testování, síla testu a velikost účinku. 1) Regresní analýza Mnohonásobná regrese, pojmy model a parametr, regresní koeficienty b,b, směrodatná chyba regresního koeficientu, mnohonásobný korelační koeficient R, koeficient determinace R^2, hierarchická regrese, indikátorové proměnné, multikolinearita, supresory, problémy spojené s množstvím prediktorů, grafická kontrola splnění předpokladů regrese, rezidua, odlehlé a vlivné případy. Mediace, moderace. Logistická regrese. 2) Faktoriální analýza rozptylu a analýza kovariance Faktoriální analýza rozptylu, model a parametry, fixované a náhodné faktory, hlavní efekty a interakce faktorů, výhody vyváženého designu, kontrasty a post-hoc testy. Analýza kovariance. ANOVA pro opakovaná měření. MANOVA. 3) Faktorová analýza a latentní proměnné Analýza hlavních komponent, explorační faktorová analýza a latentní proměnné. Pravidla pro určení počtu faktorů. Rotace ortogonální a šikmé. Ověření předpokladů FA. Shoda faktorového modelu s daty. Interpretace faktorových matic. Vnitřní konzistence škál a položková analýza. Podmínky ukončení Kurz je ukončen zápočtem. Zápočet je udělen, jsou-li všechny tři analýzy hodnoceny jako přijaté. Literatura Field, A.: Discovering statistics using SPSS, 4^th Ed. Sage, 2013. Další literatura bude doplněna podle potřeb kurzu.