Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (25.09.2015)
Kurz navazuje na kurzy Statistika I, II a rozvíjí dovednost analýzy dat a rozšiřuje znalosti analytických metod. Cvičení jsou vedena na počítačích v prostředí SPSS, kde studenti analyzují data z reálných sociologických šetření. Z každého cvičení je zadán domácí úkol, student musí odeslat 8 úkolů k hodnocení cvičícímu (vždy do pondělního poledne v týdnu následujícím po cvičení), každý úkol je hodnocen 0-10 body, pro připuštění ke zkoušce je nutno získat min. 70 % (tj. 56) bodů z 8 nejlepších úkolů. V průběhu semestru je psán na cvičeních test (nutno splnit každý min. na 70%, možnost 1x opakovat v průběhu zkouškového období). Na konci předmětu se skládá zkouška z odpřednášené látky (písemná). Termíny zkoušky jsou vypisovány v SIS UK, v případě dvojího neúspěchu u zkoušky se koná ústní zkouška před komisí.
Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (07.10.2010)
The course is follow up of Statistics I and Statistics II. This course is focused on advanced statistical techniques and data analysis in SPSS.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (25.09.2015)
Cílem kurzu je doplnit znalosti stastiky o další techniky zejména exploračního typu a rozvíjení analytických dovedností v SPSS.
Poslední úprava: Mgr. Vladimír Soukup, Ph.D. (10.04.2008)
The goal is to broaden knowladges of stastical techniques (esp. exploratory ones) and to broaden analytical skills in SPSS.
Literatura -
Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (25.09.2015)
Povinná: Mareš, Rabušic, Soukup. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. 2015. muniPRESS, Brno.
Soukup, P., Rabušic, L. 2007. Několik poznámek k jedné obsesi českých sociálních věd - statistické významnosti. Sociologický časopis/ Czech Sociological Review, 43 (2): 379-395
Poslední úprava: Mgr. Vladimír Soukup, Ph.D. (26.06.2008)
Obligatory:
Hendl J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál
HINDLS, Richard - HRONOVÁ, Stanislava - SEGER, Jan. 2004: Statistika pro ekonomy. 5. vydání, Professional Publishing 2004, Praha
Recommended:
Hebák, Hustopecký, Malá. 2005: Vícerozměrné statistické metody (2), Informatorium.
Hebák a kol. 2005: Vícerozměrné statistické metody (3), Informatorium.
HINDLS, Richard, HRONOVÁ, Stanislava, NOVÁK, Ilja. 2000: Metody statistické analýzy pro ekonomy. 2. přepr. vyd. Praha : Management Press
HINDLS, Richard - HRONOVÁ, Stanislava - SEGER, Jan. 2004: Statistika pro ekonomy. 5. vydání, Professional Publishing 2004, Praha
Elektronic textbook:
StatSoft, Inc. (2004). Electronic Statistics Textbook. Tulsa, OK: StatSoft.
http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html
Metody výuky -
Poslední úprava: Mgr. Vladimír Soukup, Ph.D. (10.04.2008)
přednáška/cvičení
Poslední úprava: Mgr. Vladimír Soukup, Ph.D. (10.04.2008)
lecture/exercise
Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (30.10.2019)
Z každého cvičení je zadán domácí úkol, student musí odeslat 8 úkolů k hodnocení cvičícímu (vždy do pondělního poledne v týdnu následujícím po cvičení), každý úkol je hodnocen 0-10 body, pro připuštění ke zkoušce je nutno získat min. 70 % (tj. 56) bodů z 8 nejlepších úkolů. V průběhu semestru je psán na cvičeních test (nutno splnit každý min. na 70%, možnost 1x opakovat v průběhu zkouškového období). Na konci předmětu se skládá zkouška z odpřednášené látky (písemná). Termíny zkoušky jsou vypisovány v SIS UK, v případě dvojího neúspěchu u zkoušky se koná ústní zkouška před komisí.
Sylabus -
Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (25.09.2015)
1. Vícenásobná regrese-práce s kategoriálními vysvětlujícími proměnnými (umělé proměnné). Nesplnění požadavků klasického lineárního modelu (multikolinearita)-identifikace a možná řešení. (kap. 10,11) 2. Kovariance a korelace. Korelační analýza, párová, dílčí a vícenásobná korelace. Problém zdánlivé závislosti. Vztah mezi regresním koeficientem a korelačním koeficientem. Korelační matice a její využití ve statistice. (kap. 9) 3. Faktorová analýza aneb hledání skrytých faktorů. Předpoklady použití, alternativy při nesplnění. Určení počtu faktorů. Prvotní řešení a možnost rotace, tvorba typů, kontrola a tvorba škál. Exkurz-reliabilita škál a její měření.Možnosti rotace faktorů a pojmenování faktorů. Využití faktorových skóre v dalších statistických metodách. (kap. 13)
4. Tabulky a grafy pro prezentaci výsledků. Třídící a tříděné proměnné. Ukázky modulu Custom Tables. (dodatek1)
5. Seskupovací analýza, podstata metody, seskupování případů a proměnných. Metody měření vzdáleností ve vícerozměrném prostoru. Hierarchické seskupování. Metody měření vzdálenosti mezi shluky. Standardizace proměnných. (kap. 14) 6. Výstupy seskupování, určení příslušnosti a využití klasifikace v dalších statistických metodách. "Rychlá" seskupovací analýza-K-means cluster-podstata procedury, možnosti využití. (kap. 14) 7. Diskriminační analýza- předpoklady použití, alternativy při nesplnění. Diskriminační skóre a rozdělení do skupin. Možnost predikce skupinové příslušnosti u nových případů. (Hebák a kol., 2. díl) 8. Příprava datového souboru - logické čištění dat, práce s filtry. Využití příkazů IF a DO IF. SORT, SPLIT FILE,SELECT, TEMPORARY.Agregace dat. Spojování dat - připojování proměnných a případů, praktické využití. (kap. 6, dodatek 2) 9. Vytváření nových proměnných. Tvorba součtových škál. Kontrola reliability a validity škál. Ukázky některých známých škál (Srole, anomie, LP). Načítání určitého typu odpovědí v baterii. Náhodné vybírání z datového souboru, metoda TTD. Výpočty kvantilů statistických rozdělení a matematické operace v SPSS a MS Excel. (dodatek 2, dodatek 3) 10. Chybějící hodnoty-důvody vzniku. Definice v SPSS a práce s chybějícími hodnotami. Analýza chybějících hodnot a jejich dopad na výsledky. Možnosti náhrad chybějících hodnot (speciální nabídky v regresi a faktorové analýze). Vážení data tvorb vah. (kap. 6) 11. Otevřené otázky a jejich zpracování. Četnosti otevřených otázek, kontingenční tabulka z otevřených otázek. 12. Náhodné a nenáhodné výběry a používání statistiky. Úplná zjišťování v ČR. Problematika malých výběrů, výběry z malých základních souborů. (článek Rabušic, Soukup)
V závorkách je uvedeno, kde v textu Mareš, Rabušic, Soukup (bez uvedeíní zdroje) či v jiných učebnicích či textech je téma pojednáno a dle toho bude vyžadováno u zkoušky
Cvičení slouží k praktickému nácviku probíraných analytických metod na datech v SPSS a Excelu.
Poslední úprava: Mgr. Vladimír Soukup, Ph.D. (26.06.2008)