PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Datový soubor - ASGV00156
Anglický název: The Data File
Zajišťuje: Katedra sociologie (21-KSOC)
Fakulta: Filozofická fakulta
Platnost: od 2023
Semestr: zimní
Body: 2
E-Kredity: 3
Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
Rozsah, examinace: zimní s.:0/2, Z [HT]
Počet míst: neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Kompetence:  
Stav předmětu: nevyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán
povolen pro zápis po webu
Garant: PhDr. Jiří Vinopal, Ph.D.
Rozvrh   Nástěnka   
Anotace -
Poslední úprava: PhDr. Jiří Vinopal, Ph.D. (31.08.2020)
Seminář je zaměřen na podrobnější teoretické a praktické seznámení s činnostmi v rámci průzkumu, které probíhají mezi terénním sběrem dat a statistickou analýzou výsledků: tj. přípravou dat pro elektronizaci (kódování, superkontrola, data entry systémy), výrobou datového souboru (nahrávání dat, spojování souborů, import do SPSS), kontrolou a čištěním datového souboru (čištění, logická kontrola, vážení,…).
Výsledkem je teoretická znalost i praktická schopnost převést dotazníkové šetření do podoby formálně kvalitního elektronického datového souboru, který bude připraven pro statistickou analýzu.
Podmínky zakončení předmětu
Poslední úprava: PhDr. Jiří Vinopal, Ph.D. (31.08.2020)

Složení závěrečného testu na požadovaný počet bodů.

Zápočet musí studenti splnit nejpozději v semestru následujícím po semestru zápisu kurzu.

Literatura
Poslední úprava: PhDr. Jiří Vinopal, Ph.D. (12.05.2023)

Osborne, J. W. (2013). Best practices in data cleaning: a complete guide to everything you need to do before and after collecting your data. Sage.

CESSDA Training Team (2017 - 2019). CESSDA Data Management Expert Guide. CESSDA ERIC. (DOI: 10.5281/zenodo.3820473; https://www.cessda.eu/DMGuide)

Groves R. M. Fowler F. J. Couper M. Lepkowski J. M. Singer E. & Tourangeau R. (2009). Survey methodology (Second). Wiley.

Mareš, P., Rabušic, L. & Soukup, P. (2015). Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Masarykova univerzita.

Landau, S. & Everitt, B. S. (2004). A handbook of statistical analyses using SPSS. Chapman & Hall.

SPSS User’s Guide - manuál k programu SPSS

Metody výuky
Poslední úprava: PhDr. Jiří Vinopal, Ph.D. (24.09.2020)

V hlavní části kursu se studenti učí prakticky zadávat příkazy pro operace s datovým souborem v syntaxi SPSS. Konkrétní operace je nejprve vysvětlena a předvedena vyučujícím, následně ji na jiném příkladu cvičí sami studenti.

Předpokladem pro splnění cílů kurzu je možnost pracovat v programu SPSS v průběhu semestru. Studenti dostanou na dobu trvání kursu přístup k licenci SPSS, a to jednak na PC v učebně, jednak přes vzdálený přístup (VPN). Předpokladem pro práci na vlastním počítači je tedy zřízení funkčního VPN připojení na server FF UK (návod na připojení se k VPN: http://manualy.ff.cuni.cz/index.php/VPN)

Praktická cvičení budou probíhat s využitím dotazníků a datových souborů Centra pro výzkum veřejného mínění AV ČR, v.v.i. a dalších zdrojů.

 

Za běžných podmínek výuka probíhá prezenční formou v učebnách FF UK.

 

Realizace kursu v případě Distanční výuky

  • Výuka bude probíhat on-line dle rozvrhu zveřejněného na stánkách Katedry sociologie
  • Platforma on-line výuky: Zoom
  • Studijní materiály: Moodle (https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=3588).
  • Podmínky splnění: stejné, jako za běžných podmínek
  • Způsob atestace: stejné, jako za běžných podmínek

 

 

Sylabus
Poslední úprava: PhDr. Jiří Vinopal, Ph.D. (31.08.2020)

principy managementu dat

příprava proměnných a dotazníku s ohledem na pozdější technické zpracování

techniky sběru dat a důsledky pro postupy technického zpracování

výroba datového souboru

základní vybavení a kontrola datového souboru

filtrace proměnných

logická kontrola dat

úprava proměnných a finalizace datového souboru

analýza reprezentativity a vážení datového souboru

Studijní opory
Poslední úprava: PhDr. Jiří Vinopal, Ph.D. (31.08.2020)

Moodle: https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=3588

Vstupní požadavky
Poslední úprava: PhDr. Jiří Vinopal, Ph.D. (31.08.2020)

Smysluplná účast na kurzu předpokládá zvládnutí základních statistických prostředků analýzy: absolutní a relativní četnosti, kontingenční tabulka (Statistika I.) a znalost základů práce s programem SPSS (Zpracování sociologických dat).

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK