SubjectsSubjects(version: 978)
Course, academic year 2025/2026
   Login via CAS
   
Statistics in Psychological Research I. - YMPP004
Title: Statistika v psychologickém výzkumu I.
Guaranteed by: Programme Theoretical and Research Psychology (24-TVP)
Faculty: Faculty of Humanities
Actual: from 2025
Semester: winter
E-Credits: 4
Examination process: winter s.:
Hours per week, examination: winter s.:0/2, Ex [HT]
Capacity: unknown / unknown (unknown)
Min. number of students: unlimited
4EU+: no
Virtual mobility / capacity: no
Key competences:  
State of the course: taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Level:  
Is provided by: YMPP021
Guarantor: Martina Sebalo Vňuková, M.Sc., Ph.D.
Teacher(s): Martina Sebalo Vňuková, M.Sc., Ph.D.
Co-requisite : YMPP002, YMPP019
Incompatibility : YTVP005
Interchangeability : YTVP005
Is incompatible with: YMPP021, YTVP005
Is interchangeable with: YMPP021, YTVP005
Annotation - Czech
Předmět má dva základní cíle. Prvním z nich je osvojení si teorie potřebné pro zvládnutí kvantitativních analýz v psychologickém výzkumu, druhým pak příprava dat pro vlastní statistickou analýzu. Předmět Statistika v psychologickém výzkumu I. pokrývá teoretické základy kvantitativní analýzy, zejména exploraci dat, intervaly spolehlivosti, velikost efektu, testování nulových hypotéz a statistickou signifikanci. Příprava dat bude prováděna v programu SPSS a bude zahrnovat vizuální exploraci dat, zjišťování odlehlých hodnot a vlivných bodů, ověřování předpokladů testů (aditivnost, linearita, normální rozdělení, homogenita rozptylů, nezávislost) a způsoby, jak minimalizovat systematické odchylky (bias). Teoreticky zaměřené hodiny vztahující se k práci s daty budou prokládány hodinami zacílenými na řešení konkrétních ukázkových příkladů. Důraz je kladen také na slovní popis výsledků a na schopnost porozumět výsledkům v empirických kvantitativních studiích. Studenti budou průběžně seznamováni s anglickou i českou statistickou terminologií.
Last update: Prikrylová Katarína, Mgr. (29.11.2023)
Course completion requirements - Czech

 

Last update: Prikrylová Katarína, Mgr. (01.01.2024)
Literature - Czech

Povinná:

  • Vybrané kapitoly. . In Cumming, Geoff. Understanding the new statistics : effect sizes, confidence intervals, and meta-analysis . New York: Routledge, 2012, s. -. ISBN 978-0-415-87968-2..
  • Ferguson, Christopher J. An effect size primer: A guide for clinicians and researchers. In Professional Psychology: Research and Practice. 40 (2009): 532-538.
  • Vybrané kapitoly. . In Rabušic, Ladislav; Soukup, Petr a Mareš, Petr. Statistická analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS) . Brno: Masarykova univerzita, 2019, s. -. ISBN 978-80-210-9248-8..

Doporučená:

  • Hendl, Jan. Základy matematiky, logiky a statistiky pro sociologii a ostatní společenské vědy v příkladech. Praha: Karolinum, 2022, 570 s. ISBN 978-80-246-5400-3.
  • Lepš, Jan. Biostatistika. České Budějovice: Episteme, 2016, 440 s. ISBN 9788073945879.

Last update: Prikrylová Katarína, Mgr. (09.01.2024)
Syllabus - Czech

Témata:

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

Last update: Prikrylová Katarína, Mgr. (01.01.2024)
Entry requirements - Czech

 

Last update: Prikrylová Katarína, Mgr. (01.01.2024)
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html