Seminar to Statistics 2 in SPSS - ASG100120

• Title: Seminář ke Statistice 2 v SPSS
• Guaranteed by: Department of Sociology (21-KSOC)
• Faculty: Faculty of Arts
• Actual: from 2023
• Semester: winter
• Points: 0
• E-Credits: 3
• Examination process: winter s.:
• Hours per week, examination: winter s.:0/2, C [HT]
• Capacity: unknown / 40 (unknown)
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Teaching methods: full-time
• Note: course can be enrolled in outside the study plan; enabled for web enrollment
• Guarantor: Mgr. Zuzana Podaná, Ph.D.
• Teacher(s): Mgr. Ondřej Novotný; Mgr. Markéta Spitzerová; PhDr. Jiří Šafr, Ph.D.
• Is co-requisite for: ASG100119

Annotation

English

Last update: Mgr. Zuzana Podaná, Ph.D. (21.09.2022)

The aim of the course is to develop students' data analysis skills in the SPSS software package, closely mirroring the Statistics 2 course and the problems discussed therein. Emphasis is placed on the fundamentals of inferential statistics, including concepts of statistical significance and effect size, and on the analysis of the relationships between two variables. Students' ability to appropriately choose a method due to the nature of the data and to critically interpret the results are also developed.
One repeated enrollment is possible.

Czech

Last update: Mgr. Zuzana Podaná, Ph.D. (21.09.2022)

Cílem kurzu je rozvíjet dovednosti studentů v oblasti analýzy dat v SPSS, a to v těsné návaznosti na kurzu Statistika 2 a v něm probíranou látku. Důraz je kladen na základy inferenční statistiky vč. konceptů statistické významnosti a velikosti účinku a na analýzu vztahů mezi dvěma proměnnými. Rozvíjeny jsou také schopnosti studentů vhodně zvolit metodu vzhledem k povaze dat a kriticky interpretovat výsledky.
Předmět je možno si jednou opakovaně zapsat.

Course completion requirements

Last update: Mgr. Zuzana Podaná, Ph.D. (21.09.2022)

POŽADAVKY K ZÁPOČTU:

Zápočet je udělen po splnění následujících 2 povinností.

1. Účast na seminářích a domácí úkoly

Podmínkou získání zápočtu je získání alespoň 10 bodů za následující aktivity:

- účast na semináři (1 bod za každý seminář)

- vypracování a včasné odevzdání dobrovolných domácích úkolů (0-1 bod za každý úkol, body dle kvality zpracování); domácích úkolů bude zadáno minimálně 7

 

2. Zápočtová práce

Na vlastních sebraných nebo jinde získaných datech provedete následující analýzy:

o   Otestujete závislost dvou kategoriálních znaků a vhodně je zobrazíte.

o   Otestujete závislost kardinální proměnné na kategoriální a opět vhodně zobrazíte.

o   Otestujete vztah dvou kardinálních znaků a vhodně je zobrazíte.

o   Ke všem úlohám přiložíte vykopírovanou syntax, odevzdává se i původní datový soubor.

o   Výsledky všech analýz stručně (v několika málo větách) interpretujete, vč. velikosti účinku, okomentování předpokladů a srozumitelného závěru pro laiky.

Zápočtovou práci odevzdávejte přes Moodle.

Zápočtová práce se odevzdává do stanoveného termínu:
Odevzdání první verze do 31. 1., odevzdání opravy (pokud bude požadována) do 28. 2.

Poznámka: Data odevzdání se vztahují k akademickému roku, v němž má student/ka předmět zapsán.

Literature

Last update: Mgr. Zuzana Podaná, Ph.D. (31.08.2020)

Doporučená literatura:

RABUŠIC, Ladislav, Petr SOUKUP a Petr MAREŠ. Statistická analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). 2., přepracované vydání. Brno: Masarykova univerzita, 2019. ISBN 978-80-210-9247-1.

MAREŠ, Petr, Ladislav RABUŠIC a Petr SOUKUP. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova universita, 2015. ISBN 978-80-210-6362-4.

HENDL, Jan, Jakub SIEGL a Martin MOLDAN. Základy matematiky, logiky a statistiky pro sociologii a ostatní společenské vědy v příkladech. Praha: Univerzita Karlova, nakladatelství Karolinum, 2019. ISBN 978-80-246-4305-2.

HENDL, Jan. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Páté, rozšířené vydání. Praha: Portál, 2015. ISBN 978-80-262-0981-2.

Teaching methods

Last update: Mgr. Zuzana Podaná, Ph.D. (21.09.2022)

Realizace kursu v případě Distanční výuky

Výuka bude probíhat on-line dle rozvrhu zveřejněného na stánkách Katedry sociologie

Platforma on-line výuky: MS Teams

Studijní materiály: Moodle (https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=10277).

Podmínky splnění: stejné, jako za běžných podmínek

Způsob atestace: stejné, jako za běžných podmínek

Syllabus

Last update: Mgr. Zuzana Podaná, Ph.D. (31.08.2021)

Náplň výuky:

– opakování – transformace dat, deskriptivní statistika, vizualizace dat

– principy statistické inference a testování hypotéz – statistická významnost VS velikost účinku

– jednovýběrové, dvouvýběrové a párové testy parametrické (t-testy), jejich využití

– ANOVA jednoduchého třídění, předpoklady, post hoc testy

– ověření normality, neparametrické alternativy testů (Wilcoxonovy testy, Kruskallův-Wallisův test)

– vztah korelace a  kauzality, korelační koeficienty

– kontingenční tabulky, chí-kvadrát test dobré shody a míry asociace kategoriálních proměnných

– jednoduchá regrese a její předpoklady