SOCn6206 Pokročilé metody mnohorozměrné analýzy

Fakulta sociálních studií
jaro 2022

Předmět se v období jaro 2022 nevypisuje.

Rozsah
1/1/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
prof. Martin Kreidl, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Martin Kreidl, Ph.D.
Katedra sociologie – Fakulta sociálních studií
Kontaktní osoba: Ing. Soňa Enenkelová
Dodavatelské pracoviště: Katedra sociologie – Fakulta sociálních studií
Předpoklady
! SOC561 Regresní modely pro kateg.
Zkušenost s vícerozměrnou analýzou dat (OLS regrese atp.) a zkušenost se softwarem pro zpracování a anlaýzu kvantitativních dat (např. STATA). Předchozí absolvování kurzu SOC662, nebo SOC660 (kvantitativní verze), nebo SOC591. Solidní znalost angličtiny - vybrané přednášky/cvičení může vést anglicky mluvící host; literatura je jen v AJ.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 5 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/5, pouze zareg.: 0/5
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Kurz prezentuje vybrané techniky pro vícerozměrnou analýzu kvantitativních dat, zejména techniky zobecňující aplikace OLS regrese na kvalitativní (binární, polynomické) závisle proměnné.
Výstupy z učení
Studenti budou schopni samostatně a kreativně aplikovat modely s kvalitativní závisle proměnnou v kontextu vlastního, teoreticky motivovaného sociologického bádání. Budou schopni správně identifikovat vhodnou analytickou metodu pro danou badatelskou úlohu/dostupná data, připravit data do podoby vhodné pro analýzu, analýzu provést, zhodnotit, prezentovat a věcně interpretovat.
Osnova
  • binární logistická regrese a její aplikace
  • - model školních tranzic
  • - model přežití v diskrétním čase
  • - analýza vzorků stratifikovaných podle závisle proměnné
  • - logitový model pro kontingenční tabulky
  • - logitový model pro bloková data
  • model diskrétní volby
  • ordinální logistická regrese a její aplikace (model sousedních kategorií)
  • multinomiální logistická regrese
  • logitová analýza pro longitudinální a jiná shlukově uspořádaná data
Literatura
    povinná literatura
  • LONG, J. Scott a Jeremy FREESE. Regression models for categorical dependent variables using Stata. 3rd ed. College Station, TX: Stata press, 2014, xxiii, 589. ISBN 9781597181112. info
  • TREIMAN, Donald J. Quantitative data analysis : doing social research to test ideas. Edited by Deirdre D. Johnston - Thomas J. Grites. San Francisco: Jossey-Bass, 2008, xxxii, 443. ISBN 9780470380031. info
    doporučená literatura
  • ACOCK, Alan C. A gentle introduction to Stata. 6th edition. College Station, Texas: A Stata press publication, StataCorp LLC, 2018, xl, 570. ISBN 9781597182690. info
  • CLEVES, Mario Alberto, William GOULD a Yulia V. MARCHENKO. An introduction to survival analysis using Stata. Revised third edition. College Station, Texas: Stata Press, 2016, xxx, 428. ISBN 9781597181747. info
  • RABE-HESKETH, Sophia a Anders SKRONDAL. Multilevel and longitudinal modeling using stata. 3rd ed. College Station: Stata Press, 2012, xxii, 501-. ISBN 9781597181044. info
  • RABE-HESKETH, Sophia a Anders SKRONDAL. Multilevel and longitudinal modeling using stata. 3rd ed. College Station: Stata Press, 2012, xxx, 497. ISBN 9781597181037. info
  • LONG, J. Scott. The workflow of data analysis using stata. 1st ed. Texas: Stata Press, 2009, xxvii, 379. ISBN 9781597180474. info
  • RABE-HESKETH, Sophia. A handbook of statistical analyses using Stata. Edited by Brian Everitt. 4th ed. Boca Raton, Fla.: Chapman & Hall/CRC, 2007, ix, 342. ISBN 1584887567. info
Výukové metody
přednášky, cvičení v PC laboratoři, samostatná práce, průběžné domácí úkoly, závěrečná práce
Metody hodnocení
průběžná práce (domácí úkoly), závěrečná analytická práce
Další komentáře
Předmět je vyučován jednou za dva roky.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2024.