1 ZURn4108 Deskriptivní analýza kvantitativních dat Výuka: čtvrtek, 10:00-11:40, místnost 5.27 (studio), MS Teams, url: https://bit.ly/3dFvxT0 Vyučující: Mgr. Klára Procházková, email: klara.prochazkova@mail.muni.cz Mgr. Rostislav Zlámal, email: 414591@mail.muni.cz Mgr. et Mgr. Michal Tkaczyk, Ph.D., email: tkaczyk@fss.muni.cz Anotace Kurz se zaměřuje na základní postupy zpracování a deskriptivní analýzy kvantitativních dat. Výuka probíhá formou (online) seminářů a cvičení. Úvodní hodiny uvádí do problematiky kvantitativního výzkumu, přibližují jeho základní koncepty, seznamují posluchače s uživatelským prostředím počítačových programů MS Excel a IBM SPSS Statistics a také s postupy zpracování a přípravy dat před analýzou (vytvoření datové matice, zavádění a čištění dat, exporty a importy dat, operace se soubory, vytváření nových proměnných, selekce případů apod.). V druhé části se kurz zaměří na základní postupy deskriptivní analýzy dat (univariační analýza, základy bivariační analýzy). Závěr kurzu je věnován problematice vytváření zprávy z analýzy a náležitostem grafického zobrazení dat. Cíle kurzu a výstupy z učení Cílem kurzu je seznámit studenty se základy práce s kvantitativními daty a jejich statistické analýzy používané v mediálně-vědním výzkumu za pomoci programů MS Excel a SPSS. Kurz má posluchače vybavit znalostmi, které jim umožní samostatný základní vhled do kvantitativních dat (základní popis a shrnutí vlastností zkoumaného souboru) a také vstupními předpoklady pro pokročilejší analytickou prací s nimi. Po absolvování kurzu studenti budou schopni: • v prostředí programů MS Excel a IBM SPSS Statistics exportovat a importovat data a datové sety, vytvořit datovou matici, čistit a transformovat data • umět používat statistický program IBM SPSS Statistics pro účely základní popisné analýzy kvantitativních dat • prokázat se znalostí základních konceptů a analytických postupů používaných v deskripitivní analýze kvantitativních dat a aplikovat je pro potřeby řešení vlastního analytického úkonu • provést univariační a bivariační analýzu datového souboru a shrnout výsledky formou výzkumné zprávy s použitím odpovídajících grafických prostředků zobrazení dat Podmínky pro ukončení kurzu Kurz je ukončen zápočtem. Nutnými podmínkami pro získání zápočtu jsou: • odevzdání praktického úkolu (možnost jedné opravy) • získání minimálně 60 % bodů v závěrečném testu Praktický úkol Vyčištění datového souboru. Převod matice mezi MS Excel a IBM SPSS Statistics. Vytvoření a transformace proměnných. Vypracování zprávy shrnující výsledky analýzy zahrnující a) univariační analýzu a b) bivariační analýzu. Prezentace výsledků formou zprávy a s použitím odpovídajících prostředků grafického zobrazení dat. Rozsah zprávy: do 1000 slov. Dokument a datový soubor je třeba nahrát do odevzdávárny úkolu, nejpozději 6. června 2020. Podrobné zadání úkolu se nachází ve studijních materiálech předmětu v IS. Závěrečný test Test bude ověřovat znalost a porozumění základním konceptům probíraným v kurzu. 2 OSNOVA KURZU 1. týden (20. února): Úvod – cíle a obsah kurzu Seznámení s obsahem kurzu, výukovými metodami a požadavky na ukončení. 2. týden (27. února): Kvantitativní výzkum a empirická kvantitativní data Tematické okruhy/koncepty/znalosti: logika kvantitativního výzkumu, kauzalita a korelace, hromadná data, popisná (deskriptivní) a inferenční statistika, měření, proměnná, typy proměnných a úrovně měření, zdroje hromadných dat týkajících se médií Povinná literatura: • MAREŠ, Petr, Ladislav RABUŠIC a Petr SOUKUP. 2019. Analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). Brno: Masarykova univerzita. Kapitoly: Hromadná data, Soubory a způsoby výběru jednotek, Měření (str. 24-40). • FIELD, Andy P. 2018. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Los Angeles: Sage. Kapitoly: Collecting data: measurement (str. 9-16), Collecting data: research design (str. 16-22). Doporučená literatura: • BABBIE, Earl R. 2013. The practice of social research. Australia: Wadsworth Cengage Learning. Kapitoly: Levels of Measurement (str. 180-184). • POSPÍŠILOVÁ, Marie. 2019. Česká a mezinárodní kvantitativní data týkající se sledování médií – zdroje a jejich využitelnost. Mediální studia, 13(2), 193-202. • TRAMPOTA, Tomáš. 2014. „Statistika ve studiu mediální komunikace“ (pp. 255- 266) in HENDL, Jan (ed.) Statistika v aplikacích. Portál: Praha. 3. týden (5. března): Základy práce s daty v MS Excel Tematické okruhy/koncepty/znalosti: prostředí MS Excel, matice dat, operace na buňkách, jednoduché výpočty, zabudované funkce, import a export dat Povinná literatura: • PECINOVSKÝ, Josef. 2010. Excel a Access 2010 - efektivní zpracování dat na počítači. Praha: Grada. Kapitoly: Práce s tabulkami v Excelu, Řazení a filtrování tabulky, Zpracování souhrnných údajů (str. 17-72). 4. týden (12. března): Výuka se nekonala 5. týden (19. března): Základy práce v IBM SPSS Statistics Tematické okruhy/koncepty/znalosti: prostředí IBM SPSS Statistics, matice dat, tvorba a úprava proměnných, nastavení parametrů proměnných, slučování datových souborů, výběr případů, import a export dat Povinná literatura: 3 • MAREŠ, Petr, Ladislav RABUŠIC a Petr SOUKUP. 2019. Analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). Brno: Masarykova univerzita. Kapitola: Práce s hromadnými daty před analýzou (str. 51-73). Doporučená literatura • FIELD, Andy P. 2018. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Los Angeles: Sage. Kapitola: The IBM SPSS Statistic environment (str. 136-171). 6. týden (26. března): Základy univariační analýzy Tematické okruhy/koncepty/znalosti: čištění dat, rozložení kategorických a spojitých dat, míry centrální tendence a míry variability, popisné ukazatele - percentily, decily, kvartily, intervaly, modus, medián, průměr, normální rozložení, histogram, boxplot, koláčový graf, sloupcový graf Povinná literatura: • MAREŠ, Petr, Ladislav RABUŠIC a Petr SOUKUP. 2019. Analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). Brno: Masarykova univerzita. Kapitola: Základy jednorozměrné analýzy (str. 75-122). Doporučená literatura: • FIELD, Andy P. 2018. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Los Angeles: Sage. Kapitola: Analysing data (str. 22-40) • BABBIE, Earl R. 2013. The practice of social research. Australia: Wadsworth Cengage Learning. Kapitola: Univariate analysis (str. 418-426). • GIBLISCO, Stan. 2009. Statistika bez předchozích znalostí. Brno: Computer press. Kapitoly: Základní pojmy (str. 35-55), Popisné ukazatele (str. 81-100). • HENDL, Jan. 2015. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál. Kapitoly: Organizace dat a jejich kontrola, scházející údaje (str. 81-85), Grafický a číselný popis rozložení dat (str. 91-119). • BERKMAN, Elliot T. a Steven Paul REISE. 2012. A conceptual guide to statistics using SPSS. Los Angeles: Sage. Kapitola: Descriptive statistics (str. 5-18). 7. týden (2. dubna): Samostudium Samostatná práce na úkolech (viz studijní materiály předmětu v IS) 8. týden (9. dubna): Transformace a vytváření proměnných, práce s různými typy proměnných Tematické okruhy/koncepty/znalosti: změna kódovacího schématu proměnné, přetočení stupnice, vytváření nových proměnných ze stávajících proměnných, vážení souboru Povinná literatura: • MAREŠ, Petr, Ladislav RABUŠIC a Petr SOUKUP. 2019. Analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). Brno: Masarykova univerzita. Kapitoly: Procedura Recode, Vytvoření nové proměnné (str. 177-201). Doporučená literatura: 4 • HENDL, Jan. 2015. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál. Kapitola: Transformace dat, standardizace (str. 110-113). • MAREŠ, Petr, Ladislav RABUŠIC a Petr SOUKUP. 2019. Analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). Brno: Masarykova univerzita. Kapitola: Vychýlený výběr a co s ním (str. 201-206). 9. týden (16. dubna): Základy bivariační analýzy Tematické okruhy/koncepty/znalosti: srovnávání podskupin, kontingenční tabulka, korelace, grafické zobrazení sloupcový graf, scatter plot, spojnicový graf Povinná literatura: • BABBIE, Earl R. 2013. The practice of social research. Australia: Wadsworth Cengage Learning. Kapitoly: Subgroup comparisons (str. 426-427), Bivariate analysis (str. 430-434). • MAREŠ, Petr, Ladislav RABUŠIC a Petr SOUKUP. 2019. Analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). Brno: Masarykova univerzita. Kapitola: Základy dvourozměrné analýzy kategoriálních proměnných (str. 249-274). Doporučená literatura: • HENDL, Jan. 2015. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál. Kapitola: Závislost kategoriálních proměnných (str. 315-334). • BERKMAN, Elliot T. a Steven Paul REISE. 2012. A conceptual guide to statistics using SPSS. Los Angeles: Sage. Kapitola: The Chi-Squared Test for Contingency Tables (str. 19-32). 10. týden (23. dubna): Děkanské volno: den fakulty Výuka se nekoná. 11. týden (30. dubna): Opakování a cvičení Vyučující budou studentům k dispozici online pro jejich dotazy. Možnost konzultace úkolů v rámci online třídy. 12. týden (7. května): Vytváření zprávy z popisné analýzy: grafické výstupy, tabulky a textové reporty Tematické okruhy/koncepty/znalosti: náležitosti odborného stylu a slovního projevu ve výzkumné zprávě, náležitosti tabulek, náležitosti korektního grafického zobrazení dat Povinná literatura: • Publication manual of the American Psychological Association. Washington, DC: American Psychological Association. Kapitoly: Writing clearly and concisely (str. 65- 83), Tables (str. 128-150). • FIELD, Andy P. 2018. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Los Angeles: Sage. Kapitoly: Reporting data (str. 40-44), Exploring data with graphs (str. 178-221). Doporučená literatura: 5 • ABELSON, Robert Paul. 1995. Statistics as principled argument. Hillsdale, N.J.: L. Erlbaum Associates. Kapitola: Making claims with statistics (str. 1-16). • GIBLISCO, Stan. 2009. Statistika bez předchozích znalostí. Brno: Computer press. Kapitoly: Jednoduché grafy, Modelování, trendy, korelace (str. 26-32). • HENDL, Jan. 2014. Statistika v aplikacích. Portál: Praha. Kapitoly: Tabulky (str. 36- 41), Statistické grafy (str. 41-52). • KALOUS, Jaroslav. 2014. „Interpretace výsledků statistiky“ (pp. 133-142) In HENDL, Jan. 2014. Statistika v aplikacích. Portál: Praha. • LSE. 2010. FAQ 36: How do I report my quantitative data? 13. týden (15. května): Opakování a procvičování Vyučující budou studentům k dispozici online pro jejich dotazy. Možnost konzultace úkolů v rámci online třídy.