Statistics in SPSS (anglicky) - JSM406

• Anglický název: Statistics in SPSS
• Zajišťuje: Katedra sociologie (23-KS)
• Fakulta: Fakulta sociálních věd
• Platnost: od 2010 do 2010
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 6
• Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
• Rozsah, examinace: zimní s.:1/1, Zk [HT]
• Počet míst: neurčen / neomezen (28)
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: angličtina
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán; povolen pro zápis po webu
• Garant: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D.
• Vyučující: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D.
• Třída: Courses for incoming students
• Je prerekvizitou pro: JSM503

Anotace

Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (04.10.2011)

Subject is recommended to Socrates students and to Czech students from 3rd and higher grade(voluntary course for specilization Applied research and its metodology). Subject is also recommended to Social and Public Policy students.

Literatura

Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (04.10.2011)

Field, A. (2000). Discovering statistics using SPSS for Windows :advanced techniques for the beginner. London : Sage, 2000.

Norušis,M., J. (2005).SPSS 13.0 :statistical procedures companion. New Jersey: Prentice Hall.

deVaus, D. (2002). Surveys in social research. London:Routledge - Taylor & Francis Group.

SPSS Base manual (available at faculty server I:\FSV\soukup)

Elektronic textbooks:

StatSoft, Inc. (2004). Electronic Statistics Textbook. Tulsa, OK: StatSoft.

http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html

Metody výuky

Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (04.10.2011)

Lecture Tuesday 11.00 Jinonice, computer lab 2063.

Požadavky ke zkoušce

Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (04.10.2011)

Examination: Examination will be based on practical test (data analysis on computer) of usage of statistical methods in SPSS. Teacher will give homework at every lesson. Homework must be done before exam and create part of grading.

Sylabus

Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (04.10.2011)

1. Statistics, individual branches. Importance of statistics as a subject. Preview of statistical methods. Introduction to descriptive statistics.

2. Introduction to SPSS. Basic menu. Data matrix, variables and cases.

3. Variable and value labels. Recoding and collapsing of variables. Computing of new variables. Missing value definitions.

4. Frequency tables and descriptive statistics.

5. Contingency tables, row, column and total percentages. Chi-square test.

6. Contingency tables, contingency coefficients, adjusted residuals.

7. T-tests (two-sample and paired). Validation of t-tests assumptions.

8. Analysis of variance, assumptions, F-test.

9. Analysis of variance, multiple comparisons. Kruskall-Wallis test as alternative to ANOVA.

10. Linear regression analysis. Introduction. One independent variable. F-test, t-test, R2. Interpretation of results.

11. Linear regression analysis. More independent variables. Dummy variables. Beta coefficients, multicollienarity problem.

12. Correlation analysis. Pearson's and Spearman's correlation coefficients.