PředmětyPředměty(verze: 978)
Předmět, akademický rok 2025/2026
   Přihlásit přes CAS
   
Statistika pro adiktology - základy - B02441
Anglický název: Statistics in Addictology - basics
Zajišťuje: Klinika adiktologie 1. LF UK a VFN (11-00611)
Fakulta: 1. lékařská fakulta
Platnost: od 2020
Semestr: zimní
Body: 3
E-Kredity: 3
Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
Rozsah, examinace: zimní s.:4/4, Z+Zk [HS]
Rozsah za akademický rok: 8 [hodiny]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: nevyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Poznámka: nutno dodat lékařské potvrzení
povolen pro zápis po webu
Garant: Ing. Jiří Vopravil, Ph.D.
Mgr. Barbora Drbohlavová
Atributy: Adiktologie-kombinovaná
Teoretický předmět
Záměnnost : B02442
Je záměnnost pro: B03214
Výsledky anket   Rozvrh   Nástěnka   
Anotace
Předmět navazuje na Metodologii výzkumu v adiktologii a rozšiřuje znalosti a dovednosti v kvantitativním výzkumu. Základem pro kvantitativní analýzu je dostatečný počet údajů, jejichž soubor se získává pomocí sběru administrativních údajů nebo vlastním výběrovým šetřením. Po osvojení si základů teorie statistiky je možné zvolit vhodné metody a postupy pro zpracování těchto údajů a správnou interpretaci výsledků této kvantitativní analýzy.
Poslední úprava: Vopravil Jiří, Ing., Ph.D. (28.05.2019)
Cíl předmětu

Cílem kurzu je seznámit studenty se základními statistickými metodami a postupy používanými v sociálně-vědném výzkumu obecně a v adiktologickém výzkumu konkrétně. Studenti se naučí vybírat vhodné metody kvantitativního zpracování dat s ohledem na výzkumné otázky, seznámí se způsoby grafické prezentace výsledků analýzy a jejich interpretace. Naučí se používat statistický software.

Poslední úprava: Vopravil Jiří, Ing., Ph.D. (28.05.2019)
Deskriptory

Výstupní deskriptory předmětu:

Znalosti:

Studenti se orientují v základních i pokročilých teoriích a metodách kvantitativního výzkumu. Znají metody výběru respondentů, sběru dat a analýzy kvantitativního zpracování dat.

Dovednosti:

Studenti jsou na své úrovni schopni samostatně naplánovat kvantitativní výzkum menšího rozsahu, provést výzkumné šetření včetně sběru dat, vyhodnocení a interpretace zpracování dat. Dále umějí napsat závěrečnou zprávu z výzkumu.

Poslední úprava: Vopravil Jiří, Ing., Ph.D. (28.05.2019)
Podmínky zakončení předmětu

Povinná účast na semináři.

Vypracování domácí seminární práce ve skupinách (zadání na konci semináře).

V případě neúčasti bude zadán test.

Poslední úprava: Vopravil Jiří, Ing., Ph.D. (28.05.2019)
Literatura

Povinná literatura:

 

Hendl, J. (2012). Přehled statistických metod zpracování dat: Analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál.

 

Reiterová, E. (2007). Statistické metody v psychologickém výzkumu. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci.

Reiterová, E. (2016). Statistika pro nelékařské zdravotnické obory. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci.

 

Doporučená rozšiřující literatura:

Black, T. (1999). Doing Quantitative Research in Social Sciences. An Integrated Approach to

Research Design,Measurement and Statistics. London: Sage.

Čermák, V. (1980). Výběrové statistické zjišťování. Praha: SNTL.

Disman, M. (1993, 1998, 2000). Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum.

Likeš, J., Machek, J. (1987). Počet pravděpodobnosti. Praha: SNTL.

Loether, H. J., McTavish, D. G. (1988). Descriptive and Inferential Statistics. An Introduction. Boston: Allyn and Bacon.

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

Řehák, J. (1971). Poznámky k analýze sociologických dat. SČ 27, Str. 425-432.

Řehák J., Řeháková, B. (1986). Analýza kategorizovaných dat v sociologii. Praha: Academia.

Swoboda H. (1977). Moderní statistika. Praha: Svoboda.

Williamson J. B., Karp, D. A., Dalphin, J. R., Gray, P. S. (1982). The Research Craft. An Introduction to Social Research Methods. Boston: Little, Brown and Company.

Poslední úprava: Vopravil Jiří, Ing., Ph.D. (28.05.2019)
Metody výuky

Výuka probíhá metodou semináře jednou za semestr 4 hodiny dle rozvrhu, na nichž je nejprve přednášena daná teorie a poté následují praktická cvičení na počítači v programu Microsoft Excel a ve statistickém softwaru Statistica.

Poslední úprava: Vopravil Jiří, Ing., Ph.D. (28.05.2019)
Sylabus

BLOK 1:

Přednáška a seminář 1: Úvod

Anotace: Úvod, organizace kurzu, požadavky k úspěšnému ukončení kurzu, doporučená literatura, etapy statistického zkoumání, etika vědecké práce, návrh výzkumného projektu.

Klíčové pojmy: statistika, kvantitativní výzkum.

Přednáška a seminář 2: Základy statistiky

Anotace: Historie statistiky, pojetí statistiky, základní statistické pojmy, třídění statistických znaků, statistické symboly.

Klíčové pojmy: hromadný jev, statistická jednotka, statistický soubor, statistický znak.

Přednáška a seminář 3: Popisná statistika I.

Anotace: elementární zpracování statistických údajů, kvantily, míry centrální tendence a míry rozptýlenosti. 

Klíčové pojmy: tabulka četností, modus, medián, aritmetický průměr.

Přednáška a seminář 4: Popisná statistika II.

Anotace: míry rozptýlenosti.

Klíčové pojmy: rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient.

Doporučená literatura a studijní materiály:

Disman, M. (1993, 1998, 2000). Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum.

Hendl, J. (2004). Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.

BLOK 2:

Přednáška a seminář 5: Kontingenční tabulky

Anotace: Popis statistických dat (tabulky, grafy), praktická cvičení v Excelu.

Klíčové pojmy: kontingenční tabulky a grafy, vizualizace dat.

Přednáška a seminář 6: Interpretace výsledků

Anotace: interpretace výsledků, náležitosti grafů a tabulek.

Přednáška a seminář 7: Počet pravděpodobnosti I.

Anotace: Náhodné jevy a jejich pravděpodobnosti.

Klíčové pojmy: náhodný jev, pravděpodobnost, podmíněné pravděpodobnosti

Přednáška a seminář 8: Počet pravděpodobnosti II.

Anotace: Náhodné jevy a jejich pravděpodobnosti.

Klíčové pojmy: Bayesův vzorec, distribuční funkce.

Doporučená literatura a studijní materiály:

Hendl, J. (2004). Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.

Řehák J., Řeháková, B. (1986). Analýza kategorizovaných dat v sociologii. Praha: Academia.

BLOK 3:

Přednáška a seminář 9: Základní pravděpodobnostní rozdělení I.

Anotace: Pravděpodobnostní rozdělení náhodných proměnných.

Klíčové pojmy: binomické rozdělení, Poissonovo rozdělení.

Přednáška a seminář 10: Základní pravděpodobnostní rozdělení II.

Anotace: Pravděpodobnostní rozdělení náhodných proměnných.

Klíčové pojmy: normální rozdělení.

Přednáška a seminář 11: Testování statistických hypotéz I.

Anotace: etapy testování hypotéz, test hypotézy o průměru, o relativní četnosti.

Klíčové pojmy: bodové a intervalové odhady, interval spolehlivosti.

Přednáška a seminář 12: Testování statistických hypotéz II.

Anotace: test hypotézy o rozptylu, o shodě dvou průměrů, test dobré shody.

Klíčové pojmy: chí-kvadrát.

Přednáška a seminář 8: Analýza rozptylu

Anotace: Jednofaktorová analýza rozptylu.

Klíčové pojmy: ANOVA.

Přednáška a seminář 12: Výběrové statistické zjišťování

Anotace: Teorie výběrových zjišťování, minimální počet výběrových jednotek.

Klíčové pojmy: prostý náhodný výběr, oblastní výběr, dvoustupňový výběr.

Zadání seminární práce.

Doporučená literatura a studijní materiály:

Hendl, J. (2004). Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.

Reiterová, E. (2007). Statistické metody v psychologickém výzkumu. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci.

 

BLOK 4:

Přednáška a seminář 13: Analýza rozptylu

Anotace: Jednofaktorová analýza rozptylu.

Klíčové pojmy: ANOVA.

Přednáška a seminář 14: Výběrové statistické zjišťování

Anotace: Teorie výběrových zjišťování, minimální počet výběrových jednotek.

Klíčové pojmy: prostý náhodný výběr, oblastní výběr, dvoustupňový výběr.

Seminář 15: Opakování, vizualizace a reportování statistických dat

Anotace: Praktické příklady, procvičování, opakování, diskuze nad seminárními pracemi.

Doporučená literatura a studijní materiály:

Hendl, J. (2004). Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.

Poslední úprava: Vopravil Jiří, Ing., Ph.D. (28.05.2019)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK