|
|
|
||
|
Last update: prof. PhDr. Michal Miovský, Ph.D. (28.10.2019)
Cílem předmětu je poskytnout studentům komplexnější představu o statistických metodách a modelech biomedicínské statistiky s akcentem na vybrané nadstavbové aplikace použitelné v adiktologii. Koncepty dvou hlavních přehledových přednášek reprezentují kvalifikované vstupy zejména do problematiky analýzy vícerozměrných spojitých dat (na úrovni dvou a více komparovatelných skupin statisticky závislých i nezávislých proměnných). Na praktických cvičeních bude kladen důraz na osvojení širších dovedností aplikovat představené statistické metodiky na datech uložených v Excelu, SW Statistica nebo IBM SPSS (licence 1.LF UK Praha). Znalosti, praktické dovednosti a kompetence (Adiktologie – Statistika II): Po absolvování kurzu bude absolvent umět: 1/ sesadit a systematicky strukturovat data pro komplexnější statistickou analýzu v Excelu a v rámci profesionálního statistického SW (Statistica resp. IBM SPSS); 2/ zorientovat se v základních konceptech vícerozměrné statistické analýzy, možnostech (a limitech statistických předpokladů) testování složitějších statistických hypotéz pro komparace více skupin respondentů nebo případů (pro ANOVA s fixními nebo opakovanými faktory, korelační matice, regresní modely; pro kategoriální data s vyšším počtem tříd); 3/ správně interpretovat základní tabulkové a grafické prezentace vzešlé z aplikací profesionálního statistického SW na formálně složitějších statistických modelech (vícerozměrná ANCOVA, multivariátní regrese, tabulky post-hoc testů, adjustovaných reziduí apod.); 4/ kvalifikovat výpovědní schopnost jím navrženého nebo formálně analyzovaného souboru proměnných (např. z anketního šetření) z hlediska vnitřní konzistence (reliability) použitých ukazatelů (nebo baterií otázek) a schopnosti jimi použité formální metody adekvátním způsobem reprezentovat data (fit modelu); 5/ formálně kvalifikovaněji posoudit míru přesnosti a postačitelnosti pilotně (anebo v předchozích výzkumech již dříve) použitého markeru z hlediska postačitelnosti rozsahu výběru (chyby 2. druhu beta resp. síly testu při zamítnutí některé z jednodušších aktuálně testovaných hypotéz). |
|
||
|
Last update: prof. PhDr. Michal Miovský, Ph.D. (28.10.2019)
Black T. (1999). Doing Quantitative Research in Social Sciences. An Integrated Approach to Research Design,Measurement and Statistics. London: Sage. Lavine M (2007). Introduction to Statistical Thought, zdarma na internetových stránkách Centra adiktologie nebo na: http://www.math.umass.edu/~lavine/Book/book.html Loether Herman J. and Donald G. McTavish. 1988. Descriptive and Inferential Statistics. An Introduction. Boston: Allyn and Bacon. Swoboda Helmut. 1977. Moderní statistika. Praha: Svoboda. Pallant, Julie, SPSS Survival Manual 3rd edition (2007). A step by step guide to data analysis using SPSS for Windows (Version 15). Open University Press. Řehák J., Řeháková, B. 1986. Analýza kategorizovaných dat v sociologii. Praha: Academia. Williamson J. B., David A. Karp, John R. Dalphin and Paul S. Gray. 1982. The Research Craft. An Introduction to Social Research Methods. Boston: Little, Brown and Company. |
|
||
|
Last update: prof. PhDr. Michal Miovský, Ph.D. (28.10.2019)
Absolvování studijního předmětu Statistika I. |