SubjectsSubjects(version: 945)
Course, academic year 2023/2024
   Login via CAS
Quantitative Methods of Political Research - JPB283
Title: Kvantitativní metody zkoumání politiky
Guaranteed by: Department of International Relations (23-KMV)
Faculty: Faculty of Social Sciences
Actual: from 2023
Semester: summer
E-Credits: 7
Examination process: summer s.:
Hours per week, examination: summer s.:2/1, Ex [HT]
Capacity: 112 / 112 (112)
Min. number of students: unlimited
4EU+: no
Virtual mobility / capacity: no
State of the course: taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Teaching methods: full-time
Note: course can be enrolled in outside the study plan
enabled for web enrollment
priority enrollment if the course is part of the study plan
Guarantor: Dr. rer. pol. Michal Parízek, M.Sc., Ph.D.
Teacher(s): Mgr. Michael Drašar
Dr. rer. pol. Michal Parízek, M.Sc., Ph.D.
Mgr. Tereza Plíštilová
Class: Courses for LLEP
Is interchangeable with: JPB221
In complex pre-requisite: JPB049, JPB284
Annotation - Czech
Last update: Dr. rer. pol. Michal Parízek, M.Sc., Ph.D. (05.02.2024)
Jedním ze základních kamenů politiky a jejího zkoumání jsou informace. Naše schopnost efektivně a korektně pracovat s informacemi je tak předpokladem pro úspěch jak během studia společenských věd, tak v profesním, odborném i občanském životě. Kurz Kvantitativní metody zkoumání politiky uvádí bakalářské studenty politologie a mezinárodních vztahů do fascinujícího světa informací, kvantitativních dat a jejich statistické analýzy. Jádrem kurzu jsou čtyři tematické bloky: práce s informacemi; data a kvantitativní empirická evidence; pravděpodobnost a statistické usuzování; a základní inferenční (usuzovací) statistika.


Aim of the course - Czech
Last update: Dr. rer. pol. Michal Parízek, M.Sc., Ph.D. (05.02.2024)

O co nám v kurzu půjde? Naším cílem bude především naučit se chápat užitečnost i krásu kvantitativního politického výzkumu, ale také jeho záludnosti. Jak výzkum politiky vlastně prakticky dělat? Jaké techniky k němu používat? Jak studovat politku skrze kvantitativní, numerická data?

Konkrétně je cílem kurzu představit vám:

  • klíčové prvky výzkumného rámce ve společenských vědách a politologii;
  • logiku i aplikaci hlavních kvantitativních (statistických) analytických metod;
  • nejpoužívanější analytický software, MS Excel, a práci s ním.

Výsledkem by tak mělo být, že díky kurzu získáte nebo rozvinete svou schopnost vlastní analytické práce s kvantitativními daty. Jinými slovy, budete na poměrně solidní úrovni umět uchopit (a chápat) politickou realitu pomocí numerických dat. Kromě toho dokážete číst a kriticky hodnotit texty, odborné i obecné, které s kvantitativními daty pracují. Spolu s navazujícím kurzem kvalitativních metod v zimním semestru vám pak tak tento kurz poskytne přehled a pochopení zásadních otázek výzkumu a výzkumného rámce v sociálních vědách.

Course completion requirements - Czech
Last update: Dr. rer. pol. Michal Parízek, M.Sc., Ph.D. (05.02.2024)
  • pravidelně docházet a aktivně se účastnit seminářů; povolena je maximálně 1 absence
  • každý týden pečlivě zpracovat zadané domácí úkoly; 40% výsledné známky
  • napsat mid-term (průběžný) test; 10% výsledné známky (pro pokračování v kurzu a jeho absolvování není stanovena konkrétní bodová hranice z mid-term testu)
  • úspěšně napsat závěrečný test; 50% výsledné známky, přičemž ze závěrečného testu musíte získat alespoň 51% bodů
Literature - Czech
Last update: Dr. rer. pol. Michal Parízek, M.Sc., Ph.D. (05.02.2024)

Jako výchozí podkladovou literaturu budeme používat učební text Gerringa a Christensona (2017):

  • GERRING, John a Dino CHRISTENSON, 2017. Applied Social Science Methodology: An Introductory Guide. Cambridge: Cambridge University Press

Některá témata jsou pojednána v příslušných kapitolách 8 a 9 od Petra Soukupa v Beneš a Drulák (2020). Poměrně detailní přehled různých technik kvantitativní analýzy je k dispozici v Hendlovi (2013).

  • BENEŠ, Vít a Petr DRULÁK, eds., 2020. Metodologie výzkumu politiky. Praha: SLON.
  • HENDL, Jan, 2013. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.

Na každou hodinu budeme číst buď relevantní kapitolu nebo kapitoly z těchto textů, nebo další vhodné materiály v českém a anglickém jazyce. Průběžná každotýdenní práce s touto literaturou je základem úspěšného absolvování kurzu.

Teaching methods
Last update: Dr. rer. pol. Michal Parízek, M.Sc., Ph.D. (05.02.2024)

Kurz sestává z každotýdenních přednášek, ze seminářů konajících se jednou za dva týdny, a online materiálů na Moodle stránce kurzu. Při zápisu se zapište jednak do kurzu jako takového, jednak do konkrétní seminářové paralelky. Moodle stránka kurzuje k dispozici na

https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=7157.

 

Důležité upozornění:

V rámci kurzu budete odevzdávat řadu písemných výstupů a také odpovídat na otázky v rámci domácích úkolů i testů. Ve všech těchto aktivitách důsledně sledujte principy akademické integrity, tj. nepodvádějte, odevzdávejte vždy jen svou práci, vyhýbejte se plagiátorství. Otázky poctivého přístupu a akademické integrity bereme velice vážně a případné prohřešky budeme penalizovat.

Requirements to the exam - Czech
Last update: Dr. rer. pol. Michal Parízek, M.Sc., Ph.D. (06.05.2024)

Mid-term

Mid-term proběhne online formou (Moodle) ve dnech 9. - 12.4. 2024. V těchto dnech si studenti sami zvolí časové okno, ve kterém mid-term napíší. Maximální doba bude 2,5 hodiny, ovšem v praxi bude většina studentů potřebovat výrazně méně. Mid-term pokrývá látku probranou v prvních 6 hodinách kurzu. Sestává z výpočetních i teoretických otázek, otevřených i uzavřených. Instrukce k midtermu se zobrazí na Moodlu kurzu (Hodina 7) před jeho započetím.

Průběh závěrečné zkoušky.

Prosím velice pečlivě si přečtěte všechny následující body. Obsahují klíčové informace pro průběh zkoušky.

  1. Zkouška pokrývá materiál celého semestru.
  2. Materiály ke zkoušce jsou dostupné předem na Moodlu kurzu, včetně možnosti opakování výpočetních úkolů (bez dopadu na známku).
  3. Zkouška samotná bude probíhat v PC místnostech (B229, B230) v termínech uvedených v SISu. Časový limit na zkoušku je 120 minut. V každém zkouškovém termínu proběhnou dvě kola zkoušky, od 8:30 a od 10:45. Mezi tato dvě časová okna jsou na daný den přihlášení studenti rozřazeni náhodně a jsou o svém časovém okně informováni předem. Nicméně pro případné změny by měli počítat s celým časovým úsekem 8:30-13.
  4. Během zkoušky budou PC odpojeny od přístupu k internetu, kromě domény Moodle. Tudíž studenti nebudou moct během zkoušky pracovat ani s internetovými zdroji, ani s nástroji AI. Smyslem tohoto opatření je zajistit, že studentům mohou být relevantně kladeny i teoreticky zaměřené otázky, ověřující jejich chápání látky, přičemž s přístupem k internetu a AI nástrojům by jinak mohlo být poměrně snadné na tyto otázky odpovědět správně, aniž by student látku fakticky chápal.
  5. Ke zkoušce si mohou studenti přinést pro přehrání na pracovní (školní) PC jakékoliv digitální materiály, např. PDF soubory s četbou, své poznámky, excelové sešity s funkcemi, apod. Mohou si také přinést tištěné materiály (např. četba). Digitální materiály si mohou na svůj účet na školním PC nahrát také předem, nicméně doporučuji mít je sebou na přenosném USB disku v den zkoušky. Studenti nebudou mít možnost si v den zkoušky cokoliv stáhnout z internetu

Studenti mají každý individuálně povinnost před zkouškou si ověřit, že mají platný funkční login do PC v laboratořích, že jsou schopni spustit v PC místnostech MS Excel, a že v něm mají instalovaný Data Analasis Toolpak (Analytické nástroje), tj. v záložce Data v Excelu mají aktivované menu Data Analysis (Analýza dat) (aktivace přes Soubor - > Možnosti -> Doplňky -> Doplňky Excelu Přejít - > Analytické nástroje, viz detailní instrukce ke druhé hodině semestru). Přístup do PC je možné ověřit také na PC v knihovně.

Porozumění těmto bodům a potvrzení o přístupu ke školnímu PC je podmínkou přístupu ke zkoušce.

 

Syllabus - Czech
Last update: Dr. rer. pol. Michal Parízek, M.Sc., Ph.D. (19.02.2024)

Blok I: Úvod a práce s informacemi

  • Hodina 1. Úvod: informace jako klíč k chápání sociální a politické reality
  • Hodina 2. Výzkumný rámec I: teorie, hypotézy, a otevřená soutěž myšlenek o povaze a fungování světa
  • Hodina 3. Výzkumný rámec II: Konceptualizace a operacionalizace, aneb od myšlenek a témat ke konkrétním datům

Blok II: Data a empirická evidence

  • Hodina 4. Typy dat a jejich zdroje
  • Hodina 5. Popisná statistika a vizualizace dat

Blok III: Pravděpodobnost a usuzování

  • Hodina 6. Základy pravděpodobnosti
  • Hodina 7. Usuzování, vzorky, průzkumy veřejného mínění

Blok IV: Usuzovací statistika a kauzální analýza

  • Hodina 8. Chí-kvadrát a t-test
  • Hodina 9. Korelace a základ jednoduché regresní analýzy
  • Hodina 10. Jednoduchá regresní analýza a její předpoklady
  • Hodina 11. Vícenásobná regrese
  • Hodina 12. Statistika, kterou jsme nedělali, a na co si dávat (nejen) při usuzovací statistice pozor...

Semináře

  • Seminář 1. Zdroje Informací
  • Seminář 2. Volební průzkumy
  • Seminář 3. Výzkumný design
  • Seminář 4. Práce s daty
  • Seminář 5. Chí-kvadrát a t-test
  • Seminář 6. Regresní analýza

 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html