MAS10c Aplikovaná statistika I - cvičení pro antropology

Přírodovědecká fakulta
podzim 2022
Rozsah
0/2/0. 2 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: z.
Vyučující
Mgr. Jan Ševčík (cvičící)
Garance
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
MAS10c/01: Po 8:00–9:50 MP2,01014a, J. Ševčík
MAS10c/02: Po 10:00–11:50 MP2,01014a, J. Ševčík
Předpoklady
NOW( MAS01 Aplikovaná statistika I )
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 20 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 2/20, pouze zareg.: 0/20
Mateřské obory/plány
předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Statistické vyhodnocení výsledků je neodmyslitelnou součástí antropologických výzkumů. Ve cvičeních si studenti na reálných příkladech ujasní principy základních statistických metod. Poznají situace, kdy lze jednotlivé statistické metody v praxi použít, a budou umět za daných okolností vybrat metodu nejvhodnější. Procvičí si početní dovednosti nutné pro statistické testování hypotéz a zpřehlednění datového souboru. Naučí se pracovat se statistickým softwarem R a na konci kurzu v něm budou schopni základní statistické testy provést.
Výstupy z učení
Po absolvování tohoto kurzu:
- student je schopen provádět exploratorní analýzu dat;
- student ovládá jednodušší metody induktivní statistiky;
- student umí interpretovat výstupy ze statistického software.
Osnova
  • 1) Úvod do softwaru R
  • 2) Popisná statistika, absolutní četnosti, relativní četnosti, podmíněné relativní četnosti
  • 3) Základní číselné charakteristiky: průměr, rozptyl, směrodatná odchylka, medián, kvantily, koeficient šikmosti a špičatosti, korelační koeficienty
  • 4) Diskrétní náhodné veličiny, alternativní rozdělení, binomické rozdělení, Poissonovo rozdělení
  • 5) Spojité náhodné veličiny, normální rozdělení, dvourozměrné normální rozdělení
  • 6) Bodové a intervalové odhady
  • 7) Úvod do testování hypotéz, testy jednorozměrné normality, test dvourozměrné normality, test symetrie
  • 8) Jednorozměrné parametrické testy: t-test, F-test, test o pravděpodobnosti, test o korelačním koeficientu
  • 9) Dvourozměrné parametrické testy: dvouvýběrový t-test, F-test, test o rozdílu dvou pravděpodobností, test o rozdílu dvou korelačních koeficientů
  • 10) Neparametrické testy: Znaménkový test, Wilcoxonův test, Spearmanův test
  • 11) Závislost v kontingenčních tabulkách: Pearsonův chi kvadrátový test, Fisherův přesný test, test podílem šancí
Literatura
    doporučená literatura
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
    neurčeno
  • HENDL, Jan. Kvalitativní výzkum : základní teorie, metody a aplikace. 3. vyd. Praha: Portál, 2012, 407 s. ISBN 9788026202196. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Popisná statistika. 4. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2007, 52 s. ISBN 978-80-210-4246-9. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info
Výukové metody
Cvičení, 2 hodiny týdně. Prezenční výuka. V případě zhoršení epidemiologické situace bude prezenční výuka nahrazena sledováním výukových videí a online konzultacemi přes MS Teams v době cvičení.
Metody hodnocení
Docházka (povolené jsou dvě absence), dva písemné testy, z každého je třeba získat alespoň 75% bodů. Absenci na cvičení je možné nahradit vypracováním cvičení pomocí výukových videí a on-line odevzdáním. Toto platí i při on-line výuce.
Informace učitele
Překročí-li zájem výrazně kapacitu předmětu, budou vytvořeny dvě seminární skupiny o celkové kapacitě 30 studentů.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět by si neměli zapisovat studenti matematických studijních oborů.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2012, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2023, podzim 2024.