Statistika a datová analýza - JKM506

• Anglický název: Statistics and Data Analysis
• Zajišťuje: Katedra marketingové komunikace a public relations (23-KMKPR)
• Fakulta: Fakulta sociálních věd
• Platnost: od 2024
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 4
• Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/0, KZ [HT]
• Počet míst: 0 / neurčen (45)
• Minimální obsazenost: 20
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Další informace: https://dl2.cuni.cz/course/view.php?id=2534
• Poznámka: povolen pro zápis po webu
• Garant: doc. Ing. Petr Houdek, Ph.D.; Mgr. Ing. Marek Vranka
• Vyučující: doc. Ing. Petr Houdek, Ph.D.; Mgr. Ing. Marek Vranka
• Neslučitelnost : JKM558
• Je neslučitelnost pro: JKM558

Anotace

Kurz seznamuje studenty se základními statistickými pojmy a koncepty. Důraz je kladen především na porozumění rozdílu mezi deskriptivní a induktivní statistikou, pochopení principů testování signifikance a nulových hypotéz a aplikaci nejrozšířenějších základních statistických technik při analýze výzkumných dat.

Cílem kurzu je, aby si studenti osvojili principy statistické analýzy a získali schopnosti výsledky statistické analýzy logicky správně interpretovat.

Po absolvování kurzu studenti
- umí popsat základní metody deskriptivní statistiky;
- znají význam a základní principy induktivní statistiky – intervalový odhad a testování hypotéz;
- znají základní parametrické testy (t-testy a chí-kvadrát testy, testy významnosti korelačních koeficientů), jejich předpoklady a situace vhodné pro jejich aplikaci.
- umí spočítat adekvátní deskriptivní statistické charakteristiky datového souboru;
- umí aplikovat vhodnou statistickou techniku pro ověření jednoduchých výzkumných hypotéz v závislosti na datové situaci;
- umí interpretovat výsledky základních statistických analýz v odborné literatuře.

Poslední úprava: Vranka Marek, Mgr. Ing. (14.09.2020)

Podmínky zakončení předmětu

Výsledné hodnocení je určeno počtem získaných bodů (ze 100): 0-50 % = F, 51-60 % = E, 61-70 % = D, 71-80 % = C, 81-90 % = B, 91 % a více = A.

Průběžné testy: 2x 20b během semestru, v 7. a 12. týdnu.

Závěrečný test: 60b ve zkouškovém období.

Testy ověřují jak teoretické znalosti, tak schopnost jejich aplikace s využitím vhodného statistického SW.

Poslední úprava: Vranka Marek, Mgr. Ing. (19.09.2023)

Literatura

Základní

Hayes, A. F. (2009). Statistical methods for communication science. Malwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

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

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

 

Rozšiřující

Denham, B. F. (2017). Categorical statistics for communication research. Malden, MA: John Wiley & Sons.

+ veškeré materiály prezentované na hodinách + další rozšiřující materiály - viz https://dl2.cuni.cz/course/view.php?id=2534

Poslední úprava: Vranka Marek, Mgr. Ing. (14.09.2020)

Sylabus

* Úvod do problematiky

1. Úloha matematické statistiky ve společenských vědách- základní pojmy

2. Problematika kvantifikace a měření - typy škál

 

* Metody popisné (deskriptivní) statistiky

3. Základní statistické charakteristiky - grafická prezentace

4. Pojem statistické závislosti - korelační koeficienty

 

* Induktivní statistické metody

5. Principy statistické indukce: základní soubor (populace) a výběr

6. Odhady statistických charakteristik - interval spolehlivosti

7. Testování statistických hypotéz: nulová a alternativní hypotéza - testová charakteristika - hladina významnosti - jednostranný a dvoustranný test - p-hodnota - statistická síla.

8.-11. Vybrané statistické testy:
t-testy - lineární regrese - chí-kvadrát testy - ANOVA

Poslední úprava: Vranka Marek, Mgr. Ing. (14.09.2020)

Požadavky k zápisu

Všem, pro které je kurz povinný, bude umožněn zápis. V takovém případě není potřeba žádat o zápis z čekací listiny e-mailem.

Poslední úprava: Vranka Marek, Mgr. Ing. (19.09.2023)