|
|
|
||
|
Anotace předmětu :
V tomto kurzu se studenti ponoří do aplikace statistických metodologií v oblasti psychologie. Počínaje přehledem toho, proč statistika hraje klíčovou roli v psychologickém výzkumu, a rozčleněním základních pojmů, kurikulum postupuje přes deskriptivní statistiku, což studentům zajišťuje, aby pochopili klíčová měřítka centrální tendence a rozptylu. Jsou prozkoumány teoretické konstrukty, včetně teorie pravděpodobnosti a normálního rozdělení, což připravuje cestu pro pochopení testování hypotéz a inferenční statistiky.
Studenti se stanou zběhlými v různých statistických testech, od t-testů a ANOVA po chí-kvadrát a neparametrické testy, což jim umožní vybrat a aplikovat vhodný test v různých výzkumných scénářích. Pokročilá témata, jako je faktorová analýza, objasňují základní struktury v komplexních souborech dat, zatímco diskuse o spolehlivosti a validitě zdůrazňují důležitost robustních psychologických měření. Kurz vrcholí pokročilými statistickými technikami, postupy metaanalýzy a vpádem do etických dimenzí statistické analýzy v psychologickém výzkumu.
Cíle předmětu :
• Deskriptivní statistika
• Pravděpodobnost a rozdělení
• Inferenční statistika
• ANOVA
• Korelace a regrese
• Pokročilé analytické techniky
• Kvalita měření
• Etika a současné problémy
Last update: Prikrylová Katarína, Mgr. (29.11.2023)
|
|
||
|
1. Docházka a práce ve třídě (20 %) · Body se udělují za účast. · Zahrnuje aktivity ve třídě, diskuze a cvičení. · Kritéria: Pravidelná docházka, aktivní účast, plnění úkolů ve třídě a zapojení do diskusí.
2. Průběžné hodnotící testy (20 %) · Krátké testy po každém hlavním tématu pro zajištění porozumění. · Kritéria: Pochopení tématu, správnost odpovědí a vyplnění.
3. Skupinový projekt (20 %) · Reálná aplikace statistických metod v psychologickém výzkumu. · Délka: 4 týdny (5.–8. týden) – prezentace 30.11 – 20 min · Kritéria: Relevance a srozumitelnost tématu, aplikace vhodných statistických metod, důkladná analýza, jasná prezentace zjištění a týmová práce.
4. Závěrečná práce (20 %) · Pokrývá pokročilá témata a současné problémy. · Délka: 4 týdny (9.–12. týden). – rozsah 3-5 stran, APA formát, deadline 21.12 · Kritéria: Hloubka a šířka zkoumání tématu, aplikace příslušných statistických pojmů, srozumitelnost a organizace, důkladnost analýzy a kvalita psaní.
5. Závěrečná zkouška (20 %) · Komplexní závěrečná zkouška ze všech témat. · Formát: krátké odpovědi a výpočtové otázky. · Kritéria: Celkové porozumění materiálu kurzu, přesnost odpovědí, dokončení a dovednosti při řešení problémů. Skupinový projekt (prezentace 30.11 + zpráva 3 strany APA formát).: 1) Zkoumání psychologické hypotézy: · Formulujte psychologickou hypotézu. · Navrhněte malý experiment nebo pozorovací studii, abyste ověřili hypotézu. · Analyzujte shromážděná data a interpretujte zjištění.
Kritéria hodnocení skupinového projektu: · Jasné vysvětlení a zdůvodnění zvoleného tématu. · Vhodné použití a aplikace statistických metod. · Komplexní analýza dat. · Logická interpretace nálezů. · Efektivní prezentace projektu (písemná zpráva a/nebo prezentace).
Témata závěrečných prací: 1) Hloubková analýza statistického konceptu: · Vyberte statistický koncept zahrnutý ve třídě (např. Faktorová analýza). · Prozkoumejte jeho aplikaci, předpoklady a interpretace v psychologickém výzkumu. 2) Kritika statistických metod v publikovaném výzkumu: · Vyberte publikovanou psychologickou studii. · Kriticky analyzovat a vyhodnocovat statistické metody použité ve studii. 3) Etické aspekty statistické analýzy: · Prozkoumejte etické úvahy spojené se shromažďováním a analýzou psychologických dat. · Diskutujte o důsledcích neetických praktik a navrhněte strategie pro analýzu etických dat.
Kritéria hodnocení závěrečné práce: · Komplexní porozumění a prozkoumání zvoleného tématu. · Efektivní aplikace nebo kritika relevantních statistických konceptů a metod. · Logická organizace a prezentace. · Jasné, stručné a souvislé psaní. · Dodržování akademických standardů a odkazování. Last update: Prikrylová Katarína, Mgr. (01.01.2024)
|
|
||
|
Sylabus: 1.Statistické modely lineární a nelineární, průměr jako statistický model, shoda modelu s daty 2.Odhad parametrů, standardní chyba, výběrové rozdělení, výběrový rozptyl, interval spolehlivosti, jejich výpočet, interpretace a grafické znázornění 3.Testování nulových hypotéz, Fisherova p-hodnota, testová statistika, jednostranné a oboustranné testy, chyba 1. a 2. druhu a jejich pravděpodobnost, statistická síla testu, odhad velikosti vzorku 4.Problémy související s testováním nulových hypotéz a možná východiska (předregistrace studie, odhady velikosti efektu /R2, Cohenovo d, poměr šancí/, metaanalýza, Bayesiánská statistika) 5.Seznámení se statistickým programem IBM SPSS (editor, vkládání a nahrávání dat, definování proměnných, prohlížeč, okno pro syntax, nástroj PROCESS, plugin Essentials for R for Statistics, balíček WRS2) 6.Vizuální explorace dat (histogram, krabicový graf, sloupcový graf, spojnicový graf, bodový graf) 7.Praktické opakování společným řešením příkladů k tématu 6 8.Systematická odchylka (bias); odlehlé hodnoty a jejich identifikace (vizuální – histogram, krabicový graf; pomocí z-skórů a mediánové absolutní odchylky), vlivné body 9.Praktické opakování společným řešením příkladů k tématu 8 10.Předpoklady statistických testů a jejich ověřování (aditivnost a linearita, normální rozdělení, homogenita rozptylů, nezávislost) – vizuálně a pomocí statistických testů 11.Praktické opakování společným řešením příkladů k tématu 10 12.Minimalizace systematické odchylky – trimming, winsorizing, transformace dat 13.Praktické opakování společným řešením příkladů k tématu 12 14.Závěrečné opakování společným řešením příkladů ke zvoleným typům analýz
Povinná literatura: CUMMING, G. (2012). Understanding The New Statistics: Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis. New York: Routledge. ISBN: 978-0415879682. (vybrané kapitoly) FERGUSON, C. J. (2009). An Effect Size Primer: A Guide for Clinicians and Researchers. Professional Psychology- Research and Practice, 40(5): 532-538. RABUŠIC, L., SOUKUP, P., MAREŠ, P. (2019). Statistická analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). Brno: Masarykova Univerzita. 978-80-210-9248-8. (vybrané kapitoly)
Doporučená literatura: HENDL, J. a kol. (2022). Základy matematiky, logiky a statistiky pro sociologii a ostatní společenské vědy v příkladech. Praha: Karolinum. 978-80-246-5400-3 LEPŠ, J. (2016). Biostatistika. České Budějovice: Episteme. 978-8073945879 Last update: Prikrylová Katarína, Mgr. (03.12.2023)
|
|
||
|
Kurz je určen výhradně studujícím 1. ročníku studijního programu TVP, a není proto možné si jej zapsat po webu. Last update: Prikrylová Katarína, Mgr. (01.01.2024)
|