Analýza kvantitativních dat II. - YMH0211

• Anglický název: Quantitative Data Analysis II.
• Zajišťuje: Program Historická sociologie (24-HS)
• Fakulta: Fakulta humanitních studií
• Platnost: od 2022
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 4
• Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/0, Zk [HT]
• Rozsah za akademický rok: 26 [hodiny]
• Počet míst: neurčen / neurčen (20)
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: nevyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Úroveň: základní
• Další informace: http://www.metodykv.wz.cz
• Poznámka: povolen pro zápis po webu; při zápisu přednost, je-li ve stud. plánu; student může plnit i v dalších letech
• Garant: PhDr. Blanka Jirkovská, Ph.D.
• Prerekvizity : YMH015
• Záměnnost : YMH1211
• Je záměnnost pro: YMH1211

Anotace

čeština

Předmět navazuje na kurz Analýza kvantitativních dat I. Cílem je prohloubit praktické dovednosti managementu kvantitativních dat, používání explorativní analýzy a metod statistické inference (testování hypotéz). Absolvent by měl umět: a) provádět pokročilejší transformace dat; b) zvolit mezi různými statistickými metodami testování hypotéz, znát omezení a přednosti metod; (c) používat vícerozměrné metody statistické analýzy (intervaly spolehlivosti, testy dobré shody, asociace v kontingenčních tabulkách, korelační analýza, standardizace atd.); (d) formulovat výzkumné otázky a hypotézy, sociologicky interpretovat výsledky; (e) vypočítat statistiky pomocí softwaru a vyhodnotit platnost hypotéz. Výuka bude probíhat v prostředí statistického programu SPSS. Student musí pro závěrečnou atestaci formou zkoušky prezentovat samostatné analýzy kvantitativních dat a vyhodnotit a sociologicky interpretovat kontingenční tabulky. Distanční výuka bude probíhat prostřednictvím poskytování výukových materiálů, konzultací v MS Teams a praktického nácviku příkladů v SPSS.

Poslední úprava: Jirkovská Blanka, PhDr., Ph.D. (25.09.2020)

angličtina

A follow-up to the course "Quantitative Data Analysis", the aim of which is to extend students' knowledge and practical skills required for the quantitative data management, exploratory and descriptive analysis, and statistic methods. The final exam contains analysis a interpretation of contingency tables. Distance education will be provided through the provision of learning materials, consultations in MS Teams and practical training of examples in SPSS.

Poslední úprava: Jirkovská Blanka, PhDr., Ph.D. (25.09.2020)

Cíl předmětu

Absolvent kurzu by měl umět:

(a) provádět pokročilejší transformace dat (vytváření syntetických proměnných a ověřování jejich reliability);

(b) zvolit mezi různými statistickými metodami k testování hypotéz, znát omezení a přednosti zvolené metody;

(c) používat dvou a vícerozměrné metody statistické analýzy (intervaly spolehlivosti, F-test, T-test, ANOVA, Chí-kvadrát test, korelační, regresní analýzu apod.);

(d) formulovat výzkumné otázky a hypotézy, sociologicky interpretovat výsledky;

(e) vypočítat statistiky ve zvoleném softwaru a vyhodnotit statistickou platnost nebo neplatnost výzkumných hypotéz.

Poslední úprava: Jirkovská Blanka, PhDr., Ph.D. (10.12.2018)

Požadavky ke zkoušce

seminární práce v podobě prezentace vlastního kvantitativního průzkumu, představení cíle, výzkumných otázek, metodologie, hlavních výsledků - jednorozměrná a dvourozměrná analýza dat

písemný test - analýza a interpretace kvantitativních dat na úrovni dvojného třídění

Poslední úprava: Jirkovská Blanka, PhDr., Ph.D. (13.06.2019)

Sylabus

Osnova předmětu:

1. Zopakování základů práce v prostředí statistického programu SPSS.

2. Shrnutí možností třídění prvního stupně.

3. Srovnávání středních hodnot spojitých veličin, T-test, ANOVA.

4. Základy dvojného třídění kategoriálních proměnných - četnosti, chí kvadrát.

5. Základy práce s kontingenčními tabulkami.

6. Rozšířené analýzy v kontingenčních tabulkách.

7. Zásady sociologické interpretace kategoriálních veličin.

8. Technika korelace.

9. Odhalování vlivu třetí proměnné (elaborace).

10. Jednoduchá lineární regrese.

11. Mnohonásobná lineární regrese.

12. Faktorová analýza.

Povinná studijní literatura:

• DISMAN, M. Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum, 1993. ISBN 80-7184-141-2.

• MAREŠ, P., L. RABUŠIC, P. SOUKUP. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita, 2015. ISBN 978-80-210-6362-4.

Doporučená studijní literatura:

• BABBIE, E. The Practice of social Research. 7th Edition. Belmont: Wadsworth, 1995. ISBN 0-534-18744-7. (kapitoly 16 a 17: „The Elaboration Model ” Pp. 395-412, „Social Statistics“ Pp. 313-443)

• HENDL, J. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál, s.r.o., 2006. ISBN 978-80-7367-482-3.

• KAPR, J., ŠAFAŘ, Z. Sociologie nebo zdravý rozum? Praha: Mladá fronta, 1969. ISBN 23-033-69.

• LOUČKOVÁ I. Integrovaný přístup v sociálně vědním výzkumu. Praha: Sociologické nakladatelství, 2010. ISBN 978-80-86429-79-3.

• ROSENBERG, M. Test Factor Standardization as a Method of Interpretation. Social Forces, 1962, 41(1): 53-61. ISSN 0037-7732.

• STATSOFT, Inc. Electronic Statistics Textbook. Tulsa, OK: StatSoft, 2010. Dostupné na .

• URBÁNEK, T. K prezentaci výsledků statistických analýz - 1. část. Československá psychologie, 51 (6): 601-609, 2007. ISSN 9000-062X.

• URBÁNEK, T. K prezentaci výsledků statistických analýz - 2. část. Československá psychologie, 2008, 52 (1): 70-79. ISSN 9000-062X.

Poslední úprava: Šedivcová Karolína, Mgr. (27.01.2018)