Basics of Statistical Data Analysis - YBA064

• Title: Základy statistické analýzy dat
• Form of teaching: seminar
• Guaranteed by: Programme SHV - Social Sciences Module (24-SM)
• Faculty: Faculty of Humanities
• Actual: from 2019
• Duration in semesters: 1
• Semester: both
• E-Credits: 3
• Hours per week, examination: 0/2, MC [HT]
• Capacity: winter:unknown / unknown (25); summer:unknown / unknown (25)
• Maximum number of enrolled students: 25
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: not taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Additional information: http://Účast je povinná
• Repeated enrollment: 1 (2) / 1 / 1 / 1
• Note: course can be enrolled in outside the study plan; enabled for web enrollment; you can enroll for the course in winter and in summer semester
• Guarantor: doc. Ing. Inna Čábelková, Ph.D.
• Pre-requisite : {Podmínkou zapsání předmětu je splnění alespoň jedné z povínných zkouškek (Úvod do psychologie, Úvod do sociologie,Úvod do ekonomie, Úvod do antropologie)}
• Is incompatible with: YBSC173, YBQC043

Annotation

English

This course is designed primarily for second and third year students who are about to start working on their bachelor's thesis or on the methodological part of the comprehensive exam in social sciences. The purpose of the course is to teach students how to use statistical procedures - correlations, regressions, ANOVA, t-tests and others - in their projects. The course offers the students the following: 1. Introductory lectures, which help students gain basic insight to the different types of data and statistical methods. 2. Brief theoretical background of correlations, regressions, methods aimed at the statistical comparison of averages of two and more datasets 3. Examples of papers using these methods 4. Problems, which need to be controlled for 5. Use of dummy variables 6. Help with students´ projects. What one will not find in this course: 1. Methods of data collecting (design of questionnaire, experiments, etc.) 2. Deep understanding of the background math.

Last update: Lukešová Lenka, Bc. (29.08.2012)

Czech

Cílem kurzu je naučit se prakticky používat statistické metody - korelační analýzu, regresní analýzu, statistické porovnání průměrů dvou datových řad - metody, nejčastěji používané v bakalářských pracích.

Last update: Halbichová Lenka, Mgr. (13.06.2013)

Aim of the course

Plánujete psát bakalářskou práci, nebo metodologickou práci ke zkoušce SVIP s použitím kvantitativních metod? Máte již sesbíraná data nebo plánujete používat již existující data? Potřebujete umět spočítat základní statistické modely? V tomto kurzu vás na to připravíme. Cílem kurzu je naučit se prakticky používat statistické metody nejčastěji používané v bakalářských pracích. Výsledkem absolvování tohoto kurzu může být hotová empirická část bakalářské práce nebo empirická část metodologie ke SVIP. Můžete přijít s vlastním tématem nebo bez něj. Můžete přijít s vlastními daty nebo bez nich. Výsledkem kurzu je zpracovaný empirický projekt.

Cílem kurzu je naučit se PRAKTICKY používat statistické metody - korelační analýzu, regresní analýzu, statistické porovnání průměrů dvou datových řad - metody, nejčastěji používané v bakalářských prácích.

 

Co v tomto kurzu najdete:
1.    Úvodní přednášku (přednášky), která poslouží k základní orientaci v typech dat a statistických metodách a problémech které se těmito metodami dají zkoumat.
2.    Teoretická východiska korelační analýzy, regresní analýzy, statistického porovnání průměrů dvou datových řad apod. (velmi zběžně a doufám, nenáročně co se matematického aparátu týče).
3.    Ukázky prácí, ve kterých byly tyto metody použité (neboli na co je to dobré a co se tím dá zkoumat).
4.    Problémy, které mohou vzniknout (odlehlá pozorování, kollinearita, problém třetí proměnné, nedostatky dat, otázka kauzality zjištěných vztahů apod.).
5.    Problematiku binárních proměnných
6.    Praktickou pomoc s vypracováním vlastního projektu (pokud student/ka bude šikovný/á, muže využit vypracovaný projekt jako metodologickou část ke SVIPu nebo bakalářské práce).
7.    Pracujeme s Excelem (pokud student preferuje SPSS muže pracovat i v tomto programu).

Co v tomto kurzu nehledejte:
1.    Problematiku tykající se sběru dat (dotazníky, organizace experimentů, apod.) - pracujeme s již existujícími daty.
2.    Hluboké pochopení matematických zákonitostí.

Last update: Čábelková Inna, doc. Ing., Ph.D. (29.06.2017)

Syllabus

Sylabus

1. Typy dat

1.1 Nominální kategoriální data (kvalitativní)

1.2. Ordinální kategoriální data (kvalitativní)

1.3       Spojitá (Continuous variable)

1.4       Nespojitá (Discrete variable)

1.5       Intervalová (Interval variable)

2. Zobrazení dat, prvotní, druhotné třídění

3. Deskriptivní statistika

3.1 Indikátory středu

3.2 Indikátory rozptylu

4. Formulace a testování hypotéz

5. Testy rovnosti průměru

5.1 Testy rovnosti průměru (1 výběr)

5.2 Testy rovnosti průměrů (2 výběry)

6. CHÍ KVADRÁT

7. Analýza souvislosti

7. 1 Korelační analýza

7.1.a Spearmanova korelace

7.1.b Pearsonova korelace

7.2 Regresní analýza

7.2.1. Problém multikolinearity

7.2.2. Odléhlá pozorování

 

 

Literatura

Hendls J. 2006. Přehled statistických metod zpracování dat. Portál, s.r.o. Praha.

Hindls R., Hronová S., Novák I. 2000. Metody statistické analýzy pro ekonomy. Management Press. Praha.

Hebák, P. a kol. 2004. Vícerozměrné statistické metody. Části 1, 2 a 3 Informatorium. Praha.

Martínek, J. 2004. Statistické metody v hodnocení léčby

 

 

Last update: Čábelková Inna, doc. Ing., Ph.D. (12.10.2010)

Course registration requirements

Předpoklady kurzu

Kurz je přednostně určen pro studenty druhého, třetího a vyšších ročníků. V odůvodněných případech si ho mohou zapsat studenti prvního ročníku pokud není zaplněná kapacita kurzu. Kurz je zvlášť vhodný pro přípravu metodologické části atestu ze společenských věd a empirické části bakalářské práce..

Last update: Novotná Obeidová Dina, Mgr. (18.06.2010)