ZUR565 Statistická analýza dat





Semestr: jaro 2019

Čas a místo: čtvrtek 16.00 – 17:30 v učebně PC54

Vyučující:   Mgr. et Mgr. Hana Macháčková, Ph.D., Mgr. Lenka Dědková, Ph.D., Mgr. et Mgr. Marie
Bedrošová

Kontakty: hmachack@fss.muni.cz (řešení organizačních záležitostí), ldedkova@fss.muni.cz,
marie.bedrosova@mail.muni.cz



Obsah a cíl

Cílem kurzu je seznámit studenty se základy statistické analýzy dat používané v mediálním výzkumu.
Kurz je zaměřen na seznámení se s logikou a základními principy statistické analýzy a interpretace
a prací s programem SPSS. Studenti se seznámí se způsoby práce s datovými soubory a různými typy
proměnných v SPSS (vytvoření souboru, čištění dat, operace se soubory, transformace a vytváření
proměnných, selekce případů apod.) a se způsoby základní analýzy dat (základy inferenční statistiky
a testování statistických hypotéz, univariační a bivariační analýzy).



Požadavky a bodování:

Podmínky udělení zápočtu:


 1. Aktivní participace v hodinách - účast je povinná, dvě absence jsou akceptovány


 2. Vypracování domácích úkolů. Úkoly budou zadávány na každé hodině a vycházet z odpřednášené
látky. Budou mít formu praktického procvičení konkrétních postupů. Úkoly budou vypracovávány
samostatně a musí být vloženy do odevzdávárny den před v pořadí následující hodinou, do 15:00 (tj.
do středy). Úkoly budou hodnoceny na 3 úrovních (nedostatečně – dobře – výborně). První tři úkoly
budou hodnoceny v rozmezí 0-1-2 bodů, další čtyři úkoly vzhledem ke stupňující se obtížnosti body
0-3-6. Maximálně je tak možné získat 30 bodů. Pro udělení zápočtu je nutné získat bodů alespoň 15.



 3. Absolvování závěrečného testu – test bude pokrývat látku z celého předmětu, bude teoretický i
praktický. Maximálně bude možné získat 70 bodů. Pro udělení zápočtu je nutné získat bodů alespoň
42. Závěrečný text je možné při neúspěšném prvním pokusu opakovat.



Celkové hodnocení:


Z: 60 – 100 bodů

NZ: méně než 60 bodů



Povinná literatura:

·        Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS. Sage Publications.







Program seminářů:


                                                1.

                                              21. 2.

Úvod do kurzu. Představení sylabu. Podmínky absolvování. Základní seznámení s programem SPSS.

                                                2.

                                              28. 2.

Logika kvantitativního výzkumu, povaha dat. Typy proměnných a jejich atributy. Práce s daty v SPSS:
tvorba a úprava proměnných

                                                3.

                                               7. 3.

Čistění dat. Rozložení kategorických dat a spojitých dat a jejich charakteristiky.

                                                4.

                                              14. 3.

Transformace a vytváření proměnných, práce s různými typy proměnných

                                                5.

                                              21. 3.

Opakování a cvičení

                                                6.

                                              28. 3.

Normální rozložení, základy testování hypotéz a statistická inference.

                                                7.

                                               4. 4.

Bivariační analýza 1: kategorické proměnné. Kontingenční tabulka.

                                                8.

                                              11. 4.

                                            DEN FAKULTY

                                                9.

                                              18. 4.

Bivariační analýza 2: spojité proměnné. Korelační koeficienty.

                                                10.

                                              25. 4.

Srovnání skupin na základě středních hodnot kardinálních proměnných. Hypotéza o shodě průměrů.

                                                11.

                                               2. 5.

Shluková analýza (cluster analysis)

                                                12.

                                               9. 5.

Další možnosti analýz dat: multivariační analýzy

                                                13.

                                               16.5.

Opakování a procvičování (příprava na závěrečný test) (není povinná přítomnost na hodině, hodina se
nezapočítává do celkové docházky)