PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2022/2023
   Přihlásit přes CAS
Kvantitativní analýza dat (kombinovaná forma) - YBSC197K
Anglický název: Quantitative Data Analysis
Zajišťuje: Program SHV - Společenskovědní modul (24-SM)
Fakulta: Fakulta humanitních studií
Platnost: od 2022 do 2022
Semestr: letní
E-Kredity: 4
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:0/10, Zk [HS]
Počet míst: neurčen / 8 (8)
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Kompetence:  
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: kombinovaný
Způsob výuky: kombinovaný
Úroveň:  
Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán
povolen pro zápis po webu
Garant: Mgr. et Mgr. Ondřej Špaček, Ph.D.
Vyučující: Mgr. et Mgr. Ondřej Špaček, Ph.D.
Prerekvizity : {Kvantitativní metody empirického výzkumu (prezenční/kombinovaná forma)}
Korekvizity : YBFA004
Neslučitelnost : YMH053, YMH153
Anotace
Poslední úprava: Mgr. Hana Gabrielová (16.01.2023)
Kurz je zaměřen na porozumění postupům kvantitativní analýzy dat v kontextu společenských věd. Cílem je porozumění základních postupů statistické analýzy a praktické osvojení dovednostní potřebných pro samostatné kvantitativní zpracování dat. V kurzu bude využíván svobodný a otevřený software pro statistickou analýzu Jamovi.
Cíl předmětu
Poslední úprava: Mgr. Hana Gabrielová (16.01.2023)

Cílem předmětu je porozumět základní logice a principům kvantitativný analýzy dat v kontextu společenskovědního výzkumu (zejména sociologického). Po absolvování kurzu by účastníci měli vědět proč a jak postupovat při přípravě a zpracování dat v kvantitativní výzkumné strategie a měli by se seznámit se základními metodami statistické analýzy dat, s důrazem na jejich praktické využití pro analýzu. Absolventi měli mít dobré vstupní podmínky pro samostatné použití adekvátních metod a softwaru pro vlastní bakalářské či diplomové práce.

Metody výuky
Poslední úprava: Mgr. et Mgr. Ondřej Špaček, Ph.D. (31.01.2023)

Jednotlivé hodiny budou rozděleny do přednáškové části a cvičení. Během cvičení budeme přímo využívat software Jamovi pro praktické vyzkoušení řešených témat. Ke každé hodině budou zadány úlohy k procvičení, které si studující mohou samostatně vyzkoušet. Úlohy k procvičení nebudou odevzdávány a hodnoceny, nicméně ke každé úloze bude připraven prostor v moodle, kde mohou studující sdílet svá řešení, problémy při vypracování či jiné dotazy. Ty budou ze strany vyučující komentovány, popř. poskytovány rady a dovysvětlení.

Podrobné organizační aspekty kurzu budou řešeny přes stránku moodle https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=14509.

Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: Mgr. Hana Gabrielová (16.01.2023)

Zkouška má podobu samostatného písemného zpracování zadaných úloh analýzy dat. Zkouška probíhá prezenčně v počítačové učebně s otevřeným přístupem ke studijním materiálům. Průběžné úlohy k procvičení zadávané během semestru budou vhodnou přípravou pro zkoušku.

Sylabus
Poslední úprava: Mgr. Hana Gabrielová (16.01.2023)

1. Data, proměnné a typy proměnných; software Jamovi, základní seznámení

2. Základy statistického uvažování, intervalové odhady

3. Příprava dat a transformace proměnných

4. Testování hypotéz, příklad t-test

5. ANOVA, párový t-test, jednovýběrový t-test

6. Test dobré shody, kontingenční tabulka

7. Normální rozdělení, neparametrické testy

8. Škály, škálování a faktorová analýza

9. Regresní analýza

10. Shrnutí postupů statistického testování

11. Příprava výstupů kvantitativní analýzy a jejich prezentace

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK