Statistika - informace o kurzu

Cíle kurzu

V tomto kurzu seznámíte se základy statistiky používané v pedagogické praxi a výzkumu a běžném životě. Získáte statistickou gramotnost - porozumění základním prvkům statistiky a dovednost je aktivně i pasivně používat. Naučíte se také definovat základní statistické pojmy, připravit data pro statistické zpracování, stanovit míry centrální tendence a variability, spočítat základní statistiky.
 

 Požadavky pro ukončení kurzu

Úspěšné zvládnutí kurzu předpokládá:

• účast na blokových hodinách
• samostatné studium ze základní literatury, vložené v jednotlivých týdech interaktivní osnovy
• pravidelné plnění týdenních úkolů v interaktivní osnově
• splnění následujících hodnocených aktivit:

Průběžné testy
V průběhu semestru budou zařazeny tři online krátké průběžné testy. V každém bude možné získat 10 bodů. Náhradní termíny pro průběžné testy se poskytují pouze ve velmi výjimečných případech.
 
Seminární práce
Úkolem studentů bude zamyslet se nad způsoby, jakými je statistika využívána a někdy zneužívána v médiích. Studenti si vyhledají v populárních médiích (noviny, časopisy, apod.) článek či zprávu (ideálně s pedagogickým či speciálně-pedagogickým tématem, ale není to nutné), které se opírají o nějaké statistiky. Poté dohledají originální zdroj těchto dat (výzkum, výzkumná zpráva, apod.) a zamyslí se nad způsobem, jakým byla původní data v médiích prezentována a jaké to může mít důsledky.
Práce by měla obsahovat krátké shrnutí článku/zprávy s důrazem na závěry tohoto článku, shrnutí statistických metod použitých v původním výzkumu a úvahu nad tím, co bylo vybráno (případně pozměněno) do článku a jaké důsledky to má pro význam sdělení. V práci by se studenti měli studenti zamyslet nad otázkami jako: Jak dobře shrnuje článek původní výzkumnou zprávu? Nepřehání článek závěry původní studie (příliš zobecňuje, zveličuje, přehnaný optimismus, apod.)? Jsou zmíněny i případné problémy původní studie?
Závazný rozsah práce je 4000 - 5000 znaků vč. mezer.  Za seminární práci je možné získat maximálně 20 bodů. Termín odevzdání práce: 11.12.2016.
 
Zkouška
Kurz je zakončen zkouškou. Zkouška má písemnou podobu a je možné za ni získat 50 bodů.

Podrobné informace o kurzu naleznete v sylabu, umístěném ve studijních materiálech předmětu. V případě dotazů týkajících se látky kurzu využívejte prosím v maximální možné míře předmětové diskuzní fórum. Je pravděpodobné, že odpověď na Váš dotaz by mohla zajímat i Vaše spolužáky.

Co je to statistika a proč ji studovat? + Data, proměnné, škály

Ve druhém studijním týdnu si přečtěte o tom, co je vlastně statistika a proč se vyplatí ji studovat. Hlavním tématem této lekce jsou pak základní pojmy statistiky - data, proměnné, škaly.

 

​Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• data
• proměnná
• konstanta
• nominální škála
• ordinální škála
• intervalová škála
• poměrová škála
• kategorická škála
• pořadová škála
• kardinální škála
• V případě škál byste měli také být schopni uvést příklady proměnných, které můžeme měřit na jednotlivých typech škál. 

Povinná literatura pro tento týden: 

• Hendl, J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Brno: Portál, str. 43 – 46.
• Mareš, P., L. Rabušic a P. Soukup. 2015. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita, str. 11 – 13, 33 – 36.

Doporučená literatura pro tento týden:

• Huff, Darrell. 1954. Jak lhát se statistikou. Praha: Brána, str. 17- 19.

Příklady k procvičování

Kurzem statistiky není možné projít bez pravidelného procvičování příkladů k jednotlivým lekcím. K příkladům dostáváte vždy také správná řešení, neočekává se tedy jejich odevzdávání - procvičování slouží k vašemu lepšímu pochopení  probírané látky. Příklady v průběžných i závěrečném testu však budou těmto přkladům velmi podobné. V případě, že si s řešením některého z příkladů nebudete vědět rady, položte otázku v diskuzním fóru předmětu - učitelé vám na ni zde rádi odpoví.

Výběr vzorku

Ve třetím studijním týdnu se budeme věnovat tématu výběru vzorku. Z technických, finančních či časových důvodů obvykle není možné prozkoumat celou populaci, správný výběr vzorku se tak stává zásadním krokem pro úspěch celého výzkumu a pozdější statistické analýzy dat. V rámci přípravy byste se měli dovědět, proč je tak důležité vzorek vybrat správně, jaké metody výběru vzorku existují a co je u vybraného vzorku nutné zajistit.

​Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• populace
• výzkumný vzorek
• výběrový a základní soubor
• náhodný výběr
• kvótní výběr
• účelový výběr
• anketa
• metoda sněhové koule (snowball)
• reprezentativita
• systematická chyba

Povinná literatura pro tento týden: 

• Disman, Miroslav. 2002. Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum, str. 92 – 117.
• Mareš, P., L. Rabušic a P. Soukup. 2015. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita, str. 28 – 29.

Doporučená literatura pro tento týden:

• Huff, Darrell. 1954. Jak lhát se statistikou. Praha: Brána, str. 21 – 39.

Měření

Chceme-li statisticky analyzovat výzkumná data, musíme je nejprve získat pomocí měření. V tomto týdnu budeme zjišťovat, jak by měl vypadat proces měření, jaké podmínky při měření musíme dodržet. Zjistíme, jaké aspekty jevů je možné změřit a jaké jsou vlastnosti dobrého měření. 

Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• proces měření
• měřící stupnice
• podmínky úspěšného měření
• operacionalizace
• indikátory
• úrovně měření (nominální, odinální, intervalová, poměrová)
• validita měření
• reliabilita měření

Povinná literatura pro tento týden: 

• Chráska, Miroslav. 2007. Metody pedagogického výzkumu: základy kvantitativního výzkumu. Vyd. 1. Praha: Grada, str. 35 – 37.
• Hendl, J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Brno: Portál, str. 46 - 50.
• Mareš, P., L. Rabušic a P. Soukup. 2015. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita, str. 30 – 33.

Četnosti, grafické rozložení četnosti

V pátém studijním týdnu se začneme věnovat krokům, které je třeba udělat při zpracování výzkumných výsledků. Sem patří uspořádání dat a sestavení tabulek četnosti, grafické znázornění naměřených dat, výpočet charakteristik polohy (měr centrální tendence), výpočet charakteristik rozptýlení (měr variability). V tomto týdnu se budeme věnovat prvním dvěma z nich. Na získaných datech nás obvykle zajímá, jaké hodnoty proměnné/ých se v datech vyskytují a kolik kterých hodnot máme. 

​Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• tabulka četnosti (frekvenční tabulka)
• absolutní četnost
• relativní četnost
• kumulativní četnost
• outlier (odlehlá hodnota)
• sloupcový diagram
• sloupcový diagram s tříděním
• koláčový graf
• histogram
• rozdíly mezi sloupcovým diagramem a histogramem
• kdy se používá který graf
• percentil
• kvartil
• tvary rozložení četnosti:
  - Normální (Gaussovo)
  - Uniformní
   Podle počtu vrcholů
  - Unimodální, bimodální, multimodální
  Zešikmení
  - Zešikmené zprava (pozitivně), efekt podlahy
  - Zešikmené zleva (negativně), efekt stropu
  Strmost
   - Leptokurtické
   - Platykurtické

Povinná literatura pro tento týden:

• Chráska, Miroslav. 2007. Metody pedagogického výzkumu: základy kvantitativního výzkumu. Vyd. 1. Praha: Grada, 39-45, 58 – 59
• Hendl, J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Brno: Portál, str. 86 – 92, 99 – 100.

Příklady k procvičování

Kurzem statistiky není možné projít bez pravidelného procvičování příkladů k jednotlivým lekcím. K příkladům dostáváte vždy také správná řešení, neočekává se tedy jejich odevzdávání - procvičování slouží k vašemu lepšímu pochopení  probírané látky. Příklady v průběžných i závěrečném testu však budou těmto příkladům velmi podobné. V případě, že si s řešením některého z příkladů nebudete vědět rady, položte otázku v diskuzním fóru předmětu - učitelé vám na ni zde rádi odpoví.

První přednáškový blok
 

Tento týden se nebudeme věnovat žádnému novému tématu. V sobotu 29.10. nás čeká první osobní setkání. V první části setkání (7:30 - 10:30) proběhne přednáška Mgr. Zuzany Lenhartové k jednotlivým tématům, kterým byly věnovány předcházející lekce. Druhá část setkání (11:00 - 14:40) bude praktická. S doc. Karlem Pančochou se přesuneme do počítačové učebny č. 28 a budeme se učit, jak nám při počítání statistik může pomoci program Excel. Prosíme studenty, kteří mají možnost přinést si počítač, aby tak učinili (v učebně je omezený počet počítačů). 

Na setkání se budeme věnovat také vysvětlení nejasností a otázek k látce a příkladům. Vzhledem k omezenému času, který máme, prosíme, abyste své dotazy předem položili do předmětového diskuzního fóra předmětu.
Otázky položené na fóru budou mít přednost před dotazy, položenými až na hodině. 

 

Rozložení četnosti, míry špičatosti a šikmosti

V sedmém studijním týdnu budeme pokračovat v tématu četností. Zaměříme se zejména na tvar rozložení hodnot proměnné. Ke studiu a procvičování můžete využít literaturu a příklady předepsané pro lekci č. 5.

 

 Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• Tvary rozložení četnosti:

- Normální (Gaussovo)
- Uniformní
 Podle počtu vrcholů
- Unimodální, bimodální, multimodální

• Zešikmení

- Zešikmené zprava (pozitivně), efekt podlahy
- Zešikmené zleva (negativně), efekt stropu

• Strmost

 - Leptokurtické
 - Platykurtické

Povinná literatura pro tento týden:

• Chráska, Miroslav. 2007. Metody pedagogického výzkumu: základy kvantitativního výzkumu. Vyd. 1. Praha: Grada, 39-45, 58 – 59
• Hendl, J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Brno: Portál, str. 86 – 92, 99 – 100.

Příklady k procvičování

Kurzem statistiky není možné projít bez pravidelného procvičování příkladů k jednotlivým lekcím. K příkladům dostáváte vždy také správná řešení, neočekává se tedy jejich odevzdávání - procvičování slouží k vašemu lepšímu pochopení  probírané látky. Příklady v průběžných i závěrečném testu však budou těmto příkladům velmi podobné. V případě, že si s řešením některého z příkladů nebudete vědět rady, položte otázku v diskuzním fóru předmětu - učitelé vám na ni zde rádi odpoví.

Míry centrální tendence a variability
 

V osmém týdnu se budeme věnovat popisným statistikám - středním hodnotám a variabilitě. Ty nám spolu se šikmostí a špičatostí rozdělení dat umožňují úsporně popsat rozložení proměnných skrze jednoho ukazatele, tedy vyjádřit je jedním jediným číslem. Tato úspornost je pro nás samozřejmě velmi výhodná, je však potřeba znát možnosti a také nevýhody použití jednotlivých ukazatelů. 
Náhodně proměnlivé údaje však nestačí charakterizovat jen střední hodnotou, neboť mohou mít různou rozptýlenost. Velikost proměnlivosti dat proto zachycujeme pomocí vhodně vybrané míry rozptýlenosti dat. 

Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• ukazatel centrální tendence
• modus
• medián
• aritmetický průměr
• vlastnosti jednotlivých ukazatelů středních hodnot
• použitelnost jednotlivých ukazatelů středních hodnot u různých typů dat (nominální, ordinální atd.)
• variabilita
• entropie
• použití ukazatelů variability v závislosti na typu škály
• entropie
• variační rozpětí
• interkvartilové rozpětí
• rozptyl
• směrodatná odchylka

Povinná literatura pro tento týden:

Hendl, J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Brno: Portál, str. 93 - 99.
Mareš, P., L. Rabušic a P. Soukup. 2015. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita, str. 101 - 112.
Disman, Miroslav. 2002. Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum, str. 185 - 195.

Příklady k procvičování

Kurzem statistiky není možné projít bez pravidelného procvičování příkladů k jednotlivým lekcím. K příkladům dostáváte vždy také správná řešení, neočekává se tedy jejich odevzdávání - procvičování slouží k vašemu lepšímu pochopení  probírané látky. Příklady v průběžných i závěrečném testu však budou těmto příkladům velmi podobné. V případě, že si s řešením některého z příkladů nebudete vědět rady, položte otázku v diskuzním fóru předmětu - učitelé vám na ni zde rádi odpoví.

Pravděpodobnost

 

 Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• pravděpodobnost jevu
• jistý jev
• nemožný jev
• vzorec pro výpočet pravděpodobnosti jevu 
• subjektivní a četnostní (statistické) pojetí pravděpodobnosti
• jev
• pole jevů
• náhodný pokus
• výpočet součtu jevů P (AUB) = P (A) + P (B) – P (A∩B)
• výpočet součinu jevů P (A∩B) = P (A) . P (B) 
• šance
• výpočet šance P(A) / 1 - P(A)
• podmíněná pravděpodobnost  (+ její výpočet) P (A|B) = P (A∩B) / P (B)
• Bayesův teorém (+ výpočet) 

Povinná literatura pro tento týden:

Hendl, J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Brno: Portál, str. 115-124.

 1. průběžný test

Příklady k procvičování

Kurzem statistiky není možné projít bez pravidelného procvičování příkladů k jednotlivým lekcím. K příkladům dostáváte vždy také správná řešení, neočekává se tedy jejich odevzdávání - procvičování slouží k vašemu lepšímu pochopení  probírané látky. Příklady v průběžných i závěrečném testu však budou těmto přkladům velmi podobné. V případě, že si s řešením některého z příkladů nebudete vědět rady, položte otázku v diskuzním fóru předmětu - učitelé vám na ni zde rádi odpoví.

Zobrazení dvourozměrných dat, korelační koeficient

 

Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• statistická závislost
• nezávislá proměnná
• závislá proměnná
• intervenující proměnná
• kontingenční tabulka (+ její využití)
• bodový graf (scatterplot) a jeho využití
• koincidence
• lineární vztah (korelace)
• těsnost vztahu
• korelace (standardizovaný sdílený rozptyl)
• Pearsonův součinový, momentový koeficient korelace - definice, využití
• Kendallův koeficient pořadové korelace
• výpočet korelace

Povinná literatura pro tento týden:

• Hendl, J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Brno: Portál, str. 237 – 247, 259 – 262.
• Mareš, P., L. Rabušic a P. Soukup. 2015. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita, str. 265 – 266, 280 – 282.

Příklady k procvičování

Kurzem statistiky není možné projít bez pravidelného procvičování příkladů k jednotlivým lekcím. K příkladům dostáváte vždy také správná řešení, neočekává se tedy jejich odevzdávání - procvičování slouží k vašemu lepšímu pochopení  probírané látky. Příklady v průběžných i závěrečném testu však budou těmto přkladům velmi podobné. V případě, že si s řešením některého z příkladů nebudete vědět rady, položte otázku v diskuzním fóru předmětu - učitelé vám na ni zde rádi odpoví.

Čtecí týden + druhý průběžný test

Tento týden již nebude probíráno žádné další téma, máte tedy prostor dostudovat literaturu a příklady z dosavadních lekcí. Případné otázky a nejasnosti prosím napište do diskuzního fóra, abychom se jim mohli společně věnovat buď tam, nebo přímo na následujícím osobním setkání.  

 

2. průběžný test

Test bude dostupný po celou neděli 4.12. (od půlnoci do půlnoci). Na vypracování testu máte 90 minut. Po otevření odpovědníku je tedy třeba test vyplnit, jinak se po 90 minutách zavře a již nebude možné odpovědi měnit. Výsledky testu budou zveřejněny do 7 pracovních dnů.

Test bude postaven prakticky, podobně jako příklady, které jste procvičovali na osobním setkání s doc. Pančochou. Ve studijních materiálech, v sekci Odpovědníky, budete mít excelový soubor s daty, získanými v jedné inkluzivní třídě, s názvem Prubezny_test2. Na těchto datech budete pomocí funkcí v softwaru Microsoft Excel počítat různé statistiky, na které se vás budou ptát otázky v testu. Tento excelový soubor si prosím stáhněte do svého počítače a přejmenujte jej na své vlastní jméno. Např: jana_novakova.xlsx

Po spočítání statistik, potřebných pro zodpovězení testu, a uložení odpovědí, soubor pod novým jménem nahrajte zpět do ISu, do sekce Odevzdávárny a složky Průběžný test 2_spočítané. Soubory nám budou sloužit pro kontrolu, že jste statistiky skutečně spočítali sami. Soubor můžete vložit kdykoli během dne 4.12., poté již to nebude možné. Odevzdání souboru, ve kterém jste statistiky spočítali, je povinné. V případě neodevzdání souboru vám nebudou body z testu započítány.

Níže naleznete odpovědník s názvem 2. průběžný test. Po otevření testu máte 90 minut na spočítání a zodpovězení otázek.  V testu je celkem 10 otázek, většina z nich se ptá právě na různé statistiky, vypočitatelné z dat ve výše uvedeném excelovém souboru.
Ve většině otázek se očekává, že vepíšete pouze dané číslo. U otázek je vždy uvedeno, na kolik desetinných míst čísla zaokrouhlovat – prosím, dodržujte předepsaný počet desetinných míst, jinak odpovědník vyhodnotí odpověď jako nesprávnou. V případě slovní odpovědi se snažte být co nejvíce struční a výstižní.

Shrnutí postupu u vyplňování testu:

1. Ve chvíli, kdy chcete vyplnit test, si stáhnete excelový soubor ze studijních materiálů, sekce Odpovědníky a přejmenujete jej na své jméno.

2. Přes interaktivní osnovu či studijní materiály, sekci Odpovědníky si otevřete testový odpovědník s názvem 2. průběžný test.

3. V excelovém souboru si vypočítáte odpovědi na otázky z odpovědníku.

4. Zadáte odpovědi do testu.

5. Uložíte test.

6. Uložíte excelový soubor pod svým jménem a nahrajete jej do studijních materiálů, sekce Odevzdávárny, složka Průběžný test 2_spočítané.

7.  Hotovo :)

V případě dotazů a nejasností prosím napište do diskuzního fóra. V případě technických problémů při vyplňování testu napište e-mail Mgr. Lenhartové, pokusíme se problém během dne vyřešit, případně vymyslíme náhradní plnění testu.

  Odevzdávárna pro seminární práce

Druhý přednáškový blok

V pátek 9.12. nás čeká druhé osobní setkání. To bude koncipováno jako přednáška k jednotlivým tématům, kterým byly věnovány předcházející lekce. 
Na setkání se budeme věnovat také vysvětlení nejasností a otázek k látce, příkladům a seminární práci. Vzhledem k omezenému času, který máme, prosíme, abyste své dotazy předem položili do předmětového diskuzního fóra předmětu.
Otázky položené na fóru budou mít přednost před dotazy, položenými až na hodině. 

Odevzdání seminární práce

V tomto týdnu již nebude probírána žádná další látka.
Pro ty, kteří se z nějakého důvodu nemohli zúčastnit některého z průběžných testů, připomínáme, že 11.12. je termín odevzdání seminární práce. 

Zadání seminární práce: 

Úkolem studentů bude zamyslet se nad způsoby, jakými je statistika využívána a někdy zneužívána v médiích. Studenti si vyhledají v populárních médiích (noviny, časopisy, apod.) článek či zprávu (ideálně s pedagogickým či speciálně-pedagogickým tématem, ale není to nutné), které se opírají o nějaké statistiky. Poté dohledají originální zdroj těchto dat (výzkum, výzkumná zpráva, apod.) a zamyslí se nad způsobem, jakým byla původní data v médiích prezentována a jaké to může mít důsledky. Práce by měla obsahovat krátké shrnutí článku/zprávy s důrazem na závěry tohoto článku, shrnutí statistických metod použitých v původním výzkumu a úvahu nad tím, co bylo vybráno (případně pozměněno) do článku a jaké důsledky to má pro význam sdělení. V práci by se studenti měli studenti zamyslet nad otázkami jako: Jak dobře shrnuje článek původní výzkumnou zprávu? Nepřehání článek závěry původní studie (příliš zobecňuje, zveličuje, přehnaný optimismus, apod.)? Jsou zmíněny i případné problémy původní studie?

Závazný rozsah práce je 4000 - 5000 znaků vč. mezer. Za seminární práci je možné získat maximálně 20 bodů.