Analýza kvantitativních dat III. – praktické aplikace vícerozměrných statistických metod - YMH324

• Anglický název: Quantitative Data Analysis III.
• Zajišťuje: Program Historická sociologie (24-HS)
• Fakulta: Fakulta humanitních studií
• Platnost: od 2019
• Semestr: letní
• E-Kredity: 2
• Způsob provedení zkoušky: letní s.:
• Rozsah, examinace: letní s.:0/2, Z [HT]
• Rozsah za akademický rok: 2 [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
• Další informace: http://metodykv.wz.cz
• Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán; povolen pro zápis po webu
• Garant: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D.

Anotace

Poslední úprava: Mgr. Barbora Pincová (20.01.2014)

Kurz seznamuje s možnostmi aplikace pokročilých vícerozměrných statistických metod na základní uživatelské úrovni (lineárně regresní analýza, logistická regrese, strategie budování modelů, analýza reliability a latentních struktur a dal.). Formou dílny budou procvičovány postupy na konkrétních úlohách, pozornost při tom bude věnována komparativnímu přístupu (trendy v čase, mezinárodní srovnání). Cílem kurzu je prohloubit praktické schopnosti vícerozměrné analýzy a složitějších transformací dat a posloužit tak při zpracování kvantitativních dat z vlastních výzkumných projektů realizovaných v rámci diplomové práce. Opora výuky je dostupná na webu http://metodykv.wz.cz.

Literatura

Poslední úprava: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D. (10.02.2014)

Povinná:

• Agresti, A. An Introduction to Categorical Data Analysis. 2. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. 2007. (vybrané kapitoly).
• Treiman, D. J. Quantitative Data Analysis: Doing Social Research to Test Ideas. 1. San Francisco: Jossey-Bass/Wiley. 2009. (vybrané kapitoly).

Sylabus

Poslední úprava: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D. (10.02.2014)

Osnova semináře:

1.      Transformace dat a pokročilé úpravy dat (agregace dat; vážení souboru)

2.      Redukce dimenzí vztahů mezi proměnnými: faktorová (PCA) a korespondenční analýza

3.      Relační a distanční data: klastrová analýza, multidimenzionální škálování

4.      Konstrukce latentních proměnných: indexy a jejich dimenzionalita a reliabilita

5.      Inferenční statistika (statistická indukce), statistické a sociologické hypotézy, strategie vícerozměrné analýzy

6.      Regresní a korelační analýza, vícerozměrná lineární regrese (OLS)

7.      Regresní analýza - strategie budování modelů, ověření předpokladů, limity lineárních vztahů

8.      Vícerozměrná analýza rozptylu a její obecnější varianty

9.      Logistická regrese (pro diskrétní-kategoriální závislé znaky): předpoklady, aplikace

10.  Modely vztahů a možnosti jejich testování pomocí vícerozměrných metod (interakční efekty, přímé a nepřímé vlivy, kauzální usuzování)

11.  Představení dalších možností pokročilých analýz, např.: víceúrovňová data, úseková analýza (strukturní modelování), imputace chybějících hodnot (bude upřesněno podle průběhu kurzu)

Práce na vlastním projektu studentů pro účely diplomové či disertační práce.

Podmínky zakončení předmětu

Poslední úprava: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D. (10.02.2014)

Splnění studijní povinnosti: (1) aktivní participace na seminářích a (2) seminární práce prokazující samostatnou analytickou práci s uplatněním metod vícerozměrné statistické analýzy a sociologické interpretace výsledků.
Seminární práce by měla obsahovat: definici výzkumné otázky (otázek), hypotéz, postup úpravy dat (konstrukce syntetických proměnných, kontrola reliability apod.) a užití vícerozměrné analýzy dat. Podmínkou je uplatnění statistického testování hypotéz a sociologické interpretace výsledků.

Vstupní požadavky

Poslední úprava: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D. (10.02.2014)

Kurz navazuje na předmět Analýza kvantitativních dat I. a II. Podmínkou zapsání je základní ovládání software SPSS/PSPP (management dat, jednorozměrná a dvourozměrná popisná statistika, základy statistické inference).