Quantitative Data Analysis III. - YMH324

• Title: Analýza kvantitativních dat III. – praktické aplikace vícerozměrných statistických metod
• Guaranteed by: Programme Historical Sociology (24-HS)
• Faculty: Faculty of Humanities
• Actual: from 2019
• Semester: summer
• E-Credits: 2
• Examination process: summer s.:
• Hours per week, examination: summer s.:0/2, C [HT]
• Extent per academic year: 2 [hours]
• Capacity: unknown / unknown (20)
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: not taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Teaching methods: full-time
• Additional information: http://metodykv.wz.cz
• Note: course can be enrolled in outside the study plan; enabled for web enrollment
• Guarantor: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D.

Annotation

Last update: Mgr. Barbora Pincová (20.01.2014)

Kurz seznamuje s možnostmi aplikace pokročilých vícerozměrných statistických metod na základní uživatelské úrovni (lineárně regresní analýza, logistická regrese, strategie budování modelů, analýza reliability a latentních struktur a dal.). Formou dílny budou procvičovány postupy na konkrétních úlohách, pozornost při tom bude věnována komparativnímu přístupu (trendy v čase, mezinárodní srovnání). Cílem kurzu je prohloubit praktické schopnosti vícerozměrné analýzy a složitějších transformací dat a posloužit tak při zpracování kvantitativních dat z vlastních výzkumných projektů realizovaných v rámci diplomové práce. Opora výuky je dostupná na webu http://metodykv.wz.cz.

Literature

Last update: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D. (10.02.2014)

Obligatory:

• Agresti, A. An Introduction to Categorical Data Analysis. 2. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. 2007. (vybrané kapitoly).
• Treiman, D. J. Quantitative Data Analysis: Doing Social Research to Test Ideas. 1. San Francisco: Jossey-Bass/Wiley. 2009. (vybrané kapitoly).

Syllabus

Last update: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D. (10.02.2014)

Osnova semináře:

1.      Transformace dat a pokročilé úpravy dat (agregace dat; vážení souboru)

2.      Redukce dimenzí vztahů mezi proměnnými: faktorová (PCA) a korespondenční analýza

3.      Relační a distanční data: klastrová analýza, multidimenzionální škálování

4.      Konstrukce latentních proměnných: indexy a jejich dimenzionalita a reliabilita

5.      Inferenční statistika (statistická indukce), statistické a sociologické hypotézy, strategie vícerozměrné analýzy

6.      Regresní a korelační analýza, vícerozměrná lineární regrese (OLS)

7.      Regresní analýza - strategie budování modelů, ověření předpokladů, limity lineárních vztahů

8.      Vícerozměrná analýza rozptylu a její obecnější varianty

9.      Logistická regrese (pro diskrétní-kategoriální závislé znaky): předpoklady, aplikace

10.  Modely vztahů a možnosti jejich testování pomocí vícerozměrných metod (interakční efekty, přímé a nepřímé vlivy, kauzální usuzování)

11.  Představení dalších možností pokročilých analýz, např.: víceúrovňová data, úseková analýza (strukturní modelování), imputace chybějících hodnot (bude upřesněno podle průběhu kurzu)

Práce na vlastním projektu studentů pro účely diplomové či disertační práce.

Course completion requirements

Last update: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D. (10.02.2014)

Splnění studijní povinnosti: (1) aktivní participace na seminářích a (2) seminární práce prokazující samostatnou analytickou práci s uplatněním metod vícerozměrné statistické analýzy a sociologické interpretace výsledků.
Seminární práce by měla obsahovat: definici výzkumné otázky (otázek), hypotéz, postup úpravy dat (konstrukce syntetických proměnných, kontrola reliability apod.) a užití vícerozměrné analýzy dat. Podmínkou je uplatnění statistického testování hypotéz a sociologické interpretace výsledků.

Entry requirements

Last update: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D. (10.02.2014)

Kurz navazuje na předmět Analýza kvantitativních dat I. a II. Podmínkou zapsání je základní ovládání software SPSS/PSPP (management dat, jednorozměrná a dvourozměrná popisná statistika, základy statistické inference).