FF:PG22B42 Základy statistiky - Informace o předmětu
PG22B42 Analýza kvantitativních dat
Filozofická fakultajaro 2013
- Rozsah
- 0/2/0. 4 kr. Ukončení: z.
- Vyučující
- doc. Mgr. Martin Sedláček, Ph.D. (cvičící)
- Garance
- prof. PhDr. Milan Pol, CSc.
Ústav pedagogických věd – Filozofická fakulta
Kontaktní osoba: Ivana Klusáková
Dodavatelské pracoviště: Ústav pedagogických věd – Filozofická fakulta - Rozvrh
- Čt 7:30–9:05 L11
- Předpoklady
- Základní znalost ovládání PC a tabulového procesoru např. MS Excel.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 10 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/10, pouze zareg.: 0/10, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/10 - Mateřské obory/plány
- Pedagogika (program FF, M-HS)
- Pedagogika (program FF, M-PD)
- Cíle předmětu
- Cílem kurzu je přiblížit studentům základy statistické analýzy dat získaných v kvantitativním výzkumu (survey). Studenti seznámí především se způsoby práce se statistickými soubory a proměnnými: vytvoření sou-boru, navádění a čištění dat, operace se soubory, transformace dat uložených v jiném tvaru, vytváření nových proměnných, výběr případů a se způsoby základní analýzy dat, konkrétně s: (1) Rozložením kategorizovaných i spojitých dat a s charakteristikami tohoto rozložení - univariační analýza; (2) Porovnáváním rozložení dat a středních hodnot těchto rozložení: t-test, analýza variancí; (3) Základy inferenční statistiky a testování statistických hypotéz; (4) Hledáním vztahů mezi proměnnými a posouzením síly těchto vztahů - bivariační analýza pomocí kontingenčních tabulek, korelační analýzy; (5) Hledáním lineárních vztahů mezi spojitými proměnnými: lineární regrese a scatterplot; (6) Redukcí dat pomocí faktorové analýzy jako pokus identifikovat faktory vysvětlující vyšší korelace mezi určitými proměnnými (základy multivariační analýzy). Absolvent po úspěšném ukončení studia schopen: porozumět základním postupům statistické analýzy dat.
- Osnova
- 0. Základní strategie analýzy: výzkumný problém, výzkumné otázky a proměnné;
- 1. Povaha hromadných dat a logika survey. Práce s hromadnými daty před jejich analýzou (modul files: procedury ), práce s prostředím (moduly edit, view, utilities) a výstupy z analýzy (režim output);
- 2. Rozložení kategorizovaných: základy univariační analýzy (třídění i. Stupně - procedura descriptive statistics - frequencies);
- 3. Rozložení spojitých dat: základy univariační analýzy (procedury descriptive statistics - frequencies, descriptives a explore);
- 4. Umělé proměnné (modul transform, procedury recode, compute, count, rank cases);
- 5. Normální rozložení a základy testování hypotéz. Statistická inference aneb zobecňování výsledků z výběrového na základní soubor;
- 6. Srovnávání skupin na základě středních hodnot jejich kardinálních charakteristik (procedura means). Hypotéza o shodě dvou průměrů pro nezávislá data: t-testy (procedura compare means - means; one-sample t-test; independent-samples t-test);
- 7. Jak testovat nulovou hypotézu o shodě několika populačních průměrů (procedura compare means - one-way anova);
- 8. Základy bivariační analýzy: rozložení dat v kontingenční tabulce - povaha vztahu mezi hodnotami proměnných a porovnávání pozorovaných s očekávanými četnostmi;
- 9. Měření (síly) asociace mezi 2 kategorizovanými proměnnými: koeficienty asociace (procedura crosstabs). Měření (síly) asociace mezi dvěma spojitými proměnnými: korelační koeficienty a grafy - scatterplots (modul graphs - scatter) a korelační matice (procedura correlate - bivariate);
- 10. Jak odhalit vliv třetí proměnné: práce s podsoubory neboli třídění vyšších stupňů a parciální koeficienty (procedura correlate - partial);
- Literatura
- HENDL, Jan. Kvalitativní výzkum : základní metody a aplikace. Vyd. 1. Praha: Portál, 2005, 407 s. ISBN 8073670402. info
- ANDĚL, J. Základy matematické statistiky. Praha: MFF UK, 2005. info
- HENDL, Jan. Přehled statistických metod zpracování dat :analýza a metaanalýza dat. Vyd. 1. Praha: Portál, 2004, 583 s. ISBN 8071788201. info
- SEBEROVÁ, Helena a Martin SEBERA. Počítačové zpracování dat II. 1. vyd. Vyškov: VVŠ PV, 1999, 134 s. ISBN 80-7231-052-6. info
- ZVÁRA, Karel. Biostatistika. 1. vyd. Praha: Karolinum, 1998, 210 s. ISBN 8071847739. info
- Výukové metody
- Kurz je veden v přednáškové i seminární formě. V rámci kurzu studenti pracují na skupinových projektech.
- Metody hodnocení
- písemný test - zpracování statistického problému za použití software (Statistica), interpretace výsledků !!!
- Další komentáře
- Předmět je vyučován každoročně.
- Statistika zápisu (jaro 2013, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/phil/jaro2013/PG22B42