Foundations of statistical data analysis - PKIN273N

• Title: Základy statistického zpracování dat
• Guaranteed by: Department of Social Sciences Foundation in Kinanthropology (51-300000)
• Faculty: Faculty of Physical Education and Sport
• Actual: from 2022
• Semester: winter
• Points: 0
• E-Credits: 6
• Examination process: winter s.:
• Hours per week, examination: winter s.:1/1, C+Ex [HT]
• Capacity: 20 / 20 (unknown)
• 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: Mgr. Martin Komarc, Ph.D.
• Teacher(s): Mgr. Martin Komarc, Ph.D.

Annotation

Last update: Mgr. Martin Komarc, Ph.D. (28.09.2022)

Cílem tohoto kurzu je představit studentům základní statistické koncepty a nabídnout jim prostor pro osvojení dovedností potřebných pro elementární analýzu dat v oblasti Kinantropologie. V rámci přednášek bude diskutováno teoretické pozadí vybraných statistických metod, kterých použití bude dále demonstrováno na cvičeních (praktických seminářích). Cvičení budou vedena na počítačích za využití programů MS Excel a R commander.

Literature

Last update: Mgr. Dominika Krupková (01.11.2019)

Hendl, J. (2015). Přehled statistických metod zpracování dat. Portál: Praha

Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. Sage: London.

Mareš, P., Rabušic, L., Soukup. P. (2015). Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Munipress: Brno

Requirements to the exam

Last update: Mgr. Martin Komarc, Ph.D. (28.09.2022)

Z:

Aktivní účast ve cvičeních (75%). Vypracování všech úkolů v rámci cvičení.

ZK:

Zkouška se skládá ze dvou částí:

a) Praktická část: řešení zadaného příkladu pomocí počítače – provedení potřebných postupů a výpočtů, popis postupu, či interpretace výsledků.

b) Ústní část: teoretické znalosti, statistická teorie.

Syllabus

Last update: Mgr. Dominika Krupková (01.11.2019)

1.Základní informace k předmětu, K čemu slouží statistika

2.Základní pojmy, vizualizace rozložení dat (frekvenční tabulka, histogram)

3.Deskriptivní statistika (míry centrální tendence a variability)

4.Deskriptivní statistika (tvar, normální rozdělení, z-body), základy pravděpodobnosti, binomické rozdělení

5.Výběrové rozdělení průměru, standardní chyba průměru, z-test pro jeden výběr

6.T-testy (pro jeden výběr, pro dva výběry, párový), síla statistického testu

7.Velikost efektu (effect size), interval spolehlivosti pro průměr, pro velikost efektu (meta-analýza)

8.Srovnání tří a více průměrů (jednocestná analýza rozptylu)

9.Závislost dvou proměnných (Pearsonův korelační koeficient)

10.Závislost dvou proměnných (parciální korelace, Spearmanův korelační koeficient a další korelační koeficienty)

11.Závislost dvou kategoriálních proměnných (Chí-kvadrát test), neparametrické testy (Mann-Whitney, )

12.Základy regresní analýzy

13.Prezentace výsledků statistické analýzy ve vědeckých textech