Vyjasnění kódů předmětu

Kvůli překreditování se změnil kód předmětu na PSYb2521. Obsah předmětu se nemění kromě přechodu ze SPSS na JASP. Studující opakující předmět mají možnost si zvolit, zda budou chtít zkoušku a průběžné úkoly zpracovávat v SPSS či JASP. V ostatních ohledech pro ně platí tato interaktivní osnova. Studijní materiály PSYb2521 a PSYb2520 jsou společné.

 Předmět je realizován také na LF pod kódy MYST0322p a MYST0322c. I pro ně je platná tato interaktivní osnova.

Cíle předmětu

Statistická analýza dat II. navazuje na PSYb1170 a rozšiřuje statistické znalosti a dovednosti studentů tak, aby byli schopni:

1. realizovat vlastní analýzu dat s využitím statistického software (aktuálne JASP),

2.  uvažovat ve svých analýzách i modely s více než dvěma proměnnými

Ad 1. Statistický software výrazně zrychluje výpočty. To bohužel ale neznamená, že analýza je rychleji hotová. Zatímco při ručně počítané analýze je člověk motivován k veškerým možným zjednodušením ve smyslu složitosti použitého modelu (či srovnání) , množství zohledněných, potenciálně intervenujících proměnných, a důslednosti v kontrole naplnění předpokladů použitých postupů, statistický software nám umožňuje se soustředit na dosažení co nejvyšší statistické validity. To znamená snahu o nalezení právě té statistiky či o  testování přesně té hypotézy, která je nejlepší, nejméně zkreslenou a nejpřesnější odpovědí na naši výzkumnou otázku. S tím je pak následně spojena otázka, jak takový proces a jeho výsledky popsat - reportovat ve zprávě o analýze - typicky v sekcích Výsledky , Metoda a Diskuze ve struktuře IMRaD. S tím je spojena řada konvencí, které si mají studující za úkol v tomto předmětu osvojit. Díky reportovacím konvencím čtenář analýze snadněji porozumí, může jí více důvěřovat a má menší potřebu se ptát. Znalost výše uvedeného je samozřejmě užitečná i v roli čtenáře empirických výzkumů v psychologii.

Ad 2. I velmi jednoduché výzkumné otázky v psychologii je obvykle těžké zredukovat na pouhé dvě proměnné (např. závislou a nezávislou). Proto patří do základů statistické analýzy dat i regresní modely s více prediktory spolu se znalostí toho, jaké role mohou v modelu různé prediktory hrát a jak pak výsledky interpretovat. To zahrnuje i schopnost pracovat s různými typy prediktorů, nejen se spojitými, ale i kategorickým. A protože i závislé proměnné mohou být více typů, zahrnuje předmět také logistickou regresi jako nejjednoduššího zástupce modelů pro závislé proměnné, které nejsou spojité. I zde platí, že předpokládané využití bude častěji pasivní, tj. při čtení výzkumných článků. 

Časový harmonogram

Předmět se skládá ze 6 tematických bloků. S každým se pojí jedna přednáška a seminář. Přednáška představuje analytické postupy a modely včetně postupu v JASP. Na konci přednášky je zadán seminární úkol pro skupinové zpracování. Semináře budou věnovány zpětné vazbě na seminární úkoly a nápravě nejproblematičtějších prvků.

Průběžný semestrální test proběhne na  začátku 2. přednášky. Náhradní termín bude v čase posledního přednáškového termínu.  

Přednášky

Aby bylo možné do přednáškového času dostat i praktické ukázky analýzy, poskytují přednášky pouze základní teoretické prvky probíraných statistických modelů. Proto se hodně odkazují do [F]. Jednotlivé kapitoly této interaktivní osnovy poskytují také vodítka pro práci s učebnicí. Analýza předvedená na přednášce bude východiskem pro zpracování seminárního úkolu. 

Semináře

Na seminářích budeme společně diskutovat seminární analýzy. Nepředpokládáme, že odevzdané verze analýz budou perfektní, ale měly by být pokusem o co nejlepší analýzu. Čím méně se budeme zabývat základními prvky, trivialitami, tím více času budeme mít na ty skutečně obtížně, nebo často pomíjené prvky. S ohledem na to jsou seminární práce hodnoceny pouze na stupnici přijato-nepřijato - jako nepřijaté budou hodnoceny pouze práce, které nezvládly základní prvky úlohy a nemělo by smysl je na semináři diskutovat. 

Seminární úkoly a úlohy k procvičování plní důležitou roli tréninku a získávání zkušeností. I když rozumím tomu, jak tu kterou analýzu udělat, její realizace je spojena se spoustou kroků a možných zádrhelů.  To je potřebné natrénovat a získat zkušenosti s řešením různých praktických problémů. Seminární úkoly budete zpracovávat v čtyřčlenných skupinách. Důvod pro skupinky je dvojí. Jednak bychom nedokázali poskytovat zpětnou vazbu na 120 analýz. Důležitější je ale to, že ve skupině se můžete doplňovat a sdílet své znalosti a dovednosti. Není dobré si ale práci dělit - dělení práce přirozeně dělí i zkušenosti. Ideální je řešit to společně, jak jen to vaše odlišné rozvrhy dovolí.  

Rozpis pracovních skupin na semináře je  zde

S ohledem na diskuzní charakter seminář je žádoucí si udělat reflexi toho, čím jste si při řešení nebyli listí, co bylo problematické, a zeptat se na to, pokud se na to samo v diskuzi nedostane. Předpokládáme zároveň, že všichni členové v pracovní skupině budou ve své analýze zorientovaní, aby ji  byli schopni diskutovat či stručně prezentovat.     

Je dobrý nápad si nosit svůj notebook a pracovat na něm, protože nás bude na semináři opravdu hodně. (Počítejte ale prosím s tím, že závěrečná zkouška bude na počítačích v PC25/26).

Semináře jsou povinnou součástí výuky. Toleruje se jedna neúčast. Případnou neúčast na semináři omlouvejte prosím standardně podle SZŘ. 

Software

Budeme pracovat se statistickým software JASP. JASP je volně dostupný na https://jasp-stats.org/. Aktuální verze je 0.95, ale z toho, že z jarní verze 0.19 skočili rovnou na 0.95 lze usuzovat, že na podzim vypustí 1.0. Sledovat vývoj verzí je důležité, protože závěrečná zkouška se odehraje v PC25/26, kde bude patrně v době zkoušky aktuální verze. 

Literatura

Základní učebnicí pro tento předmět je Field, van Doorn, Wagenmakers (dále jen [F]). Jde o klon šestého vydání Fieldovy klasické učebnice.  Website knihy s užitečnými materiály naleznete na https://discoverjasp.com/ Původní vydání pro SPSS je použitelné - JASP je ve většině ohledů intuitivní a věcně je obsah učebnic velmi podobný. 

Field, A., van Doorn, J., & Wagenmakers J.-E.: Discoverings statistics using JASP. Sage, 2025. [F]

Pro komunikaci výsledků ve zprávách, nebo sekcích "Výsledky" v článcích nebo diplomkách je důležité se držet konvencí a doporučení uvedených v následujících publikacích:

Morgan, S. E., Reichert, T., Harrison, T. R.: From numbers to words. Reporting statistical results for the social sciences. Allyn & Bacon, 2017. [MRH]

American Psychological Association:. Publication manual of the American Psychological Association : the official guide to APA style , 7th Ed.  Washington, DC, 2020. [APA]

Hodnocení

Pro úspěšné zvládnutí předmětu bude potřeba:

• Mít přijaty všechny seminární úkoly. Ty jsou hodnoceny pouze na škále přijato/nepřijato. Dostáváte na ně zpětnou vazbu souhrnně na semináři. Je možná oprava jednoho nepřijatého seminárního úkolu.  
• Absolvovat průběžný semestrální test v první třetině semestru - maximum je 20b. Obsahem průběžného testu jsou témata statistické inference a lineární regrese, jak jsou ve [F] pokryty v kapitolách 2 (SPINE) a 3 (EMBERS) a úvodní části kapitoly 6 - 6.2 (descent into statistics hell). Jde z větší části opakování základů z minulého semestru, na kterých budeme tento semestr stavět. 
• Absolvovat zkoušku. Zkouška má teoretickou a praktickou část, každá za 30b. Teoretická i praktická část testují znalosti z celého semestru. Obě části zkoušky mají stanovené minimum - 15b. Při nedosažení minima ve kterékoli části zkoušky je nutné celou zkoušku opakovat.