Quantitative Data Analysis - YBSC197K

• Title: Kvantitativní analýza dat (kombinovaná forma)
• Guaranteed by: Programme SHV - Social Sciences Module (24-SM)
• Faculty: Faculty of Humanities
• Actual: from 2022 to 2022
• Semester: summer
• E-Credits: 4
• Examination process: summer s.:
• Hours per week, examination: summer s.:0/10, Ex [HS]
• Capacity: unknown / 8 (8)
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: Czech
• Teaching methods: combined
• Teaching methods: combined
• Note: course can be enrolled in outside the study plan; enabled for web enrollment
• Guarantor: Mgr. et Mgr. Ondřej Špaček, Ph.D.
• Teacher(s): Mgr. et Mgr. Ondřej Špaček, Ph.D.
• Pre-requisite : {Kvantitativní metody empirického výzkumu (prezenční/kombinovaná forma)}
• Co-requisite : YBFA004
• Incompatibility : YMH053, YMH153

Annotation

Last update: 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.

Aim of the course

Last update: 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.

Teaching methods

Last update: 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.

Requirements to the exam

Last update: 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.

Syllabus

Last update: 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