Zpracování sociologických dat I - ASG100075

• Anglický název: Data Analysis in Sociology I
• Zajišťuje: Katedra sociologie (21-KSOC)
• Fakulta: Filozofická fakulta
• Platnost: od 2018
• Semestr: letní
• Body: 0
• E-Kredity: 2
• Způsob provedení zkoušky: letní s.:
• Rozsah, examinace: letní s.:1/1, Z [HT]
• Počet míst: neurčen / neurčen (neurčen)
• 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
• Je zajišťováno předmětem: ASG100116
• Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán; povolen pro zápis po webu
• Garant: Mgr. Tomáš Diviák, Ph.D.
• Záměnnost : ASG100041, ASG100069
• Je záměnnost pro: ASG100069

Anotace

čeština

Poslední úprava: Mgr. Eva Richter, Ph.D. (29.01.2018)

Cílem je naučit studenty nejen používat statistický software SPSS a importovat či upravovat v něm data, ale také upevnit znalosti deskriptivní statistiky a grafického znázornění dat. To má umožnit studentům snazší orientaci v pokročilejších kurzech statistiky a metod výzkumu, v nichž se pracuje s prvky dvourozměrné analýzy dat a inferenční statistiky.
1) vytvoření datového souboru – seznámení s prostředím SPSS (syntax, output, variable a data view), import a zadávání dat, vytváření proměnných a jejich vlastnosti
2) typy proměnných podle měřící škály (nominální, ordinální, kardinální +missing values), jejich zadávání a základní transformace (kategorizace kardinálních, repolarizace škál, slučování kategorií – příkaz recode)
3) pokračování transformací – aritmetické transformace (příkaz compute) a podmíněné transformace (příkaz if, funkce logických spojek AND, OR, NOT
4) absolutní a relativní četnosti – interpretace a úskalí relativních četností a základy vizualizace dat – barplot, pieplot
5) míry centrální tendence – modus, medián, průměr, jejich výpočet a interpretace, boxplot a jeho vlastnosti (descriptives a frequencies)
6) míry variability – rozptyl, směrodatná odchylka, MAD, variační koeficient, šikmost, špičatost, histogram
7) grafy – shrnutí a zopakování koláčových, tyčových, bodových, krabicových grafů, histogramu, polygonu četností etc. (Chart builder) a jejich interpretace a prezentace
8) kódování otevřených odpovědí – vytvoření kódového klíče, vztah k obsahové analýze, kategorie a práce s nimi
9) multiple response – využití, zadávání a interpretace
10) pokročilejší práce s daty – agregování, sortování, filtrování a vážení dat a jejich využití

angličtina

Poslední úprava: Mgr. Eva Richter, Ph.D. (27.01.2020)

The course aims to teach students the basics of descriptive statistics, the basics of data visualization, and data
transformation using the SPSS software package. The credit is awarded upon obtaining own data, performing
basic data transformations, and subsequent analysis of the data and interpretation of the results.

Podmínky zakončení předmětu

Poslední úprava: Mgr. Eva Richter, Ph.D. (29.01.2018)

Obstarání či vytvoření vlastního datasetu
Provedení každé transformace
Popis několika proměnných pomocí relativních četností, vhodných středních hodnot, variability a vhodných grafů (závěr semestru)

Literatura

Poslední úprava: Mgr. Eva Richter, Ph.D. (29.01.2018)

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, 4th Edition (4th edition). Los Angeles: SAGE Publications Ltd.
Hendl, J. (2012). Přehled statistických metod zpracování dat: Analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál.

Sylabus

Poslední úprava: Mgr. Eva Richter, Ph.D. (19.06.2014)

1. Program SPSS ?moduly. Prostředí SPSS - typy souborů (datové, výstupové, programové), načítání různých typů datových souborů (xls, ASCII, Access, dBase...), ukládání dat v jednotlivých formátech

2. Vytváření datových souborů v SPSS a jejich popis (proměnné a jejich hodnoty). Definice proměnných: typy proměnné, pojmenování proměnných a jejich hodnot, definování chybějících hodnot, typ proměnné dle škály měření (nominální, ordinální, kardinální)

3. Základní principy práce s datovým souborem: přechod na konkrétní pozorování (jednotku souboru), seřazení jednotek podle zvolených kritérií, tvorba podsobourů dle zvolených kritérií, aplikace analýz na jednotlivé dílčí podsoubory,náhodný výběr

4. Vážení dat. Agregování datového souboru, spojování více dat. souborů

5. Výpočet četností (frequencies), popisné statistiky (descriptives)

6. Transformace proměnných: tvorba nových proměnných pomocí již existujících (compute), rekódování proměnných, automatické rekódování proměnných

7. Transformace proměnných - pokračování: výskyt hodnoty u případu (count), nahrazení vynechaných hodnot (replace missing), z-transformace.

8. Kontingenční tabulky, chí-kvadrát test, z skore

9. Zpracování vícenásobných odpovědí (Multiple Response) - zadání sady proměnných, zadání výpočtu četností, křížové tabulky

10. Vytváření tabulek v modulu Tables - tables of frequencies, basic tables, general tables

11. Editace tabulek, práce se šablonami

12. Grafy - tvorba, editace, vlastnosti

13. Porovnání průměrů - ANOVA, procedura MEANS

14. Porovnání průměrů - T-Test

15. Neparametrické testy v SPSS

16. Vícenásobné metody - factorová, shluková.