PředmětyPředměty(verze: 908)
Předmět, akademický rok 2022/2023
   Přihlásit přes CAS
Statistická analýza dat I - MD360P05
Anglický název: Statistical Data Analysis I
Český název: Statistická analýza dat I
Zajišťuje: Katedra sociální geografie a regionálního rozvoje (31-340)
Fakulta: Přírodovědecká fakulta
Platnost: od 2021
Semestr: letní
E-Kredity: 4
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:2/2, Z [HT]
Počet míst: 80
Minimální obsazenost: neomezen
Virtuální mobilita / počet míst: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Další informace: https://dl2.cuni.cz/course/view.php?id=672
Poznámka: povolen pro zápis po webu
při zápisu přednost, je-li ve stud. plánu
Garant: RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D.
Vyučující: RNDr. Jiří Hasman, Ph.D.
Mgr. Martin Lepič, Ph.D.
RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D.
Je korekvizitou pro: MD360P25
Je prerekvizitou pro: MZ340P70
Anotace -
Poslední úprava: RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D. (11.02.2022)
Cílem kurzu je seznámit studenty s metodologickými principy základních metod statistické analýzy dat a naučit je aplikovat tyto statistické metody při analýze empirických geografických 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 kvantitativní výzkum a diskutovat jeho možnosti a omezení použití v geografii a sociálních vědách obecně

- vyjmenovat a vysvětlit problémy statistické analýzy dat a možná zkreslení na příkladu analýz závislostí (v geografii)

- 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, pilotní studií a předvýzkumem

- 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

- k určenému výzkumnému problému navrhnout vhodný způsob provedení výběru a techniku sběru dat

- vyhodnotit přínosy a omezení použití dotazníku pro sběr dat, vytvořit dotazník s různými druhy otázek a kriticky je posoudit

- na konkrétním příkladu kriticky posoudit volbu výzkumných metod pro kvantitativní sběr dat a statistickou analýzu dat z pohledu jejich relevance a účinnosti

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
Literatura
Poslední úprava: RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D. (11.02.2022)

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.

Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D. (21.02.2022)

K získání zápočtu je potřeba:

1. průběžně studovat a aktivně se účastnit výuky (povoleny jsou maximálně dva nesplněné testy pro kontrolu osvojení látky v zadaném termínu v Moodlu z celkových 20);

2. úspěšně splnit zápočtový test v Moodlu minimálně na 70 %.

Sylabus
Poslední úprava: RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D. (21.02.2022)

Studenti přihlášení po 31. 1. 2022 nechť se obrátí na garantku kurzu ohledně podrobných informací k organizaci výuky v aktuálním semestru.

 

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 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

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK