Statistical Data Analysis I - MD360P05

• Title: Statistická analýza dat I
• Czech title: Statistická analýza dat I
• Guaranteed by: Department of Social Geography and Regional Development (31-340)
• Faculty: Faculty of Science
• Actual: from 2023
• Semester: summer
• E-Credits: 4
• Examination process: summer s.:
• Hours per week, examination: summer s.:2/2, C [HT]
• Capacity: 100
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: Czech
• Additional information: https://dl2.cuni.cz/course/view.php?id=672
• Note: enabled for web enrollment; priority enrollment if the course is part of the study plan
• Guarantor: doc. RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D.
• Teacher(s): Mgr. Matěj Korčák; Mgr. Martin Lepič, Ph.D.; doc. RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D.; Mgr. Kristýna Sauerová
• Incompatibility : MZ340R14K
• Is incompatible with: MZ340R14K
• Is pre-requisite for: MZ340R12, MZ340P70

Annotation

English

Last update: doc. RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D. (19.02.2024)

The course introduces the methodological principles of basic methods of statistical data analysis applied to geographical data. Students will learn the key principles of statistical analysis, understand the possibilities and limitations of methods often used in social geographical research and get familiar with practical applications in statistical software SPSS. After completing the course, they will be able to design their own research based on quantitative statistical methodology and interpret the results properly. Thus, students will gain both theoretical and practical knowledge and skills.

Czech

Last update: doc. RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D. (19.02.2024)

Cílem kurzu je seznámit studenty s metodologickými principy základních metod statistické analýzy dat a naučit je aplikovat tyto statistické metody při analýze empirických geografických a demografických dat. V rámci kurzu studenti získají jak teoretické, tak praktické znalosti a dovednosti.
Důraz je v rámci kurzu kladen na to, aby studenti:
1. porozuměli základním principům statistické analýzy dat a jednotlivým statistickým metodám;
2. uměli aplikovat jednotlivé statistické metody na konkrétních datech s využitím statistického softwaru SPSS;
3. řádně interpretovali výsledky statistických analýz.
Po absolvování kurzu studenti dokáží:
- charakterizovat možnosti a omezení použití statistické analýzy dat v geografii a sociálních vědách obecně a vysvětlit možné problémy a zkreslení na příkladu analýz závislostí
- vysvětlit základní statistické pojmy (měřítko proměnné, variabilita, rozdělení proměnné, statistická významnost – p-hodnota, věcná významnost, robustnost, rezistence, reziduum, koeficient determinace, multikolinearita, homoskedasticita) a principy (statistická indukce, testování statistických hypotéz, rozklad variability)
- vysvětlit obecně a na konkrétních příkladech rozdíly mezi kategoriálními a kvantitativními (spojitými) daty, popisnou a inferenční statistikou (statistickou indukcí), odhadováním a testováním hypotéz, nulovou a alternativní hypotézou, nezávislými a závislými výběry, parametrickými a neparametrickými metodami statistické analýzy, statistickou a věcnou významností, volnou statistickou, funkční a kauzální závislostí, nezávislou a závislou proměnnou, validním a reliabilním měřením
- vyjmenovat a popsat statistické míry polohy a rozptýlenosti, druhy statistických testů, metody pro analýzu vztahu dvou proměnných, koeficienty věcné významnosti, způsoby provedení výběru
- vysvětlit cíl a metodologický princip základních statistických metod, uvést jejich předpoklady a diskutovat možnosti jejich aplikace v geografickém výzkumu
- uvést příklady výzkumných otázek, které lze řešit pomocí jednotlivých statistických metod
- k určenému výzkumného problému a charakteru dat vybrat vhodnou statistickou metodu pro analýzu
S využitím softwaru SPSS studenti dokáží:
- připravit datový soubor k analýze, provést výběr z dat, agregovat data do podskupin, vážit data
- popsat data pomocí základních statistických charakteristik a graficky vyhodnotit rozdělení dat
- posoudit normalitu dat
- provést testování střední hodnoty pomocí t-testů, analýzy rozptylu a neparametrických testů včetně posouzení věcné významnosti
- provést analýzu kategoriálních dat pomocí binomického testu, chí kvadrát testu dobré shody, chí kvadrát testu nezávislosti a McNemarova testu včetně posouzení věcné významnosti
- analyzovat vztah dvou kvantitativních proměnných pomocí grafické, korelační a regresní analýzy
- zkonstruovat regresní model (jednoduchý i mnohonásobný), vyhodnotit jeho statistickou kvalitu, posoudit vliv nezávislých proměnných a využít model k predikci
- zhodnotit vliv třetí proměnné pomocí parciální korelace a podmíněných kontingenčních tabulek
- vysvětlit hodnoty uvedené ve výstupech po provedení jednotlivých statistických metod a správně je interpretovat

Literature

Last update: doc. RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D. (19.02.2024)

K úspěšnému absolvování kurzu postačí podkladové materiály k přednáškám a cvičením. Během přípravy k zápočtovému testu můžete využít množství doplňkových elektronických materiálů ke statistickým analýzám v SPSS či následující přehledové publikace:

HENDL, J. (2004): Přehled statistických metod zpracování dat - analýza a metaanalýza dat. Praha, Portál.

MAREŠ, P., RABUŠIC, L., SOUKUP, P. (2015): Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno, Masarykova univerzita.

Requirements to the exam

Last update: doc. RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D. (19.02.2024)

K získání zápočtu je potřeba:

1. průběžně studovat a aktivně se účastnit výuky (případnou absenci na prezenční výuce v rámci cvičení je nutné nahradit splněním všech testů pro kontrolu osvojení látky k danému tématu v zadaném termínu v Moodlu);

2. úspěšně splnit zápočtový test v Moodlu minimálně na 60 %.

Syllabus

Last update: doc. RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D. (19.02.2024)

V rámci kurzu jsou probírány základní metody jednorozměrné statistické analýzy a vybrané metody vícerozměrné statistické analýzy. Na konkrétních příkladech jsou diskutovány jak možnosti, tak omezení týkající se jejich použití v geografickém a demografickém výzkumu. K aplikaci jednotlivých postupů a metod se využívá statistický software SPSS.

Témata přednášek:

Statistické metody v geografii – úvod

Základy popisné a inferenční statistiky

Parametrické testy

Analýza rozptylu

Neparametrické testy

Analýza kategoriálních dat

Korelační a regresní analýza

Analýzy závislostí

Mnohonásobná lineární regrese

Statistické metody v geografii – aplikace

Témata cvičení:

Základy práce v SPSS

Základy popisné a inferenční statistiky v SPSS

Parametrické testy v SPSS

Analýza rozptylu v SPSS

Neparametrické testy v SPSS

Analýza kategoriálních dat v SPSS

Korelační a regresní analýza v SPSS

Analýzy závislostí v SPSS

Mnohonásobná lineární regrese v SPSS

Řešení reálných příkladů v SPSS