Statistická analýza dat - přípravný kurz - MZ340M12

• Anglický název: SAD - preparatory course
• Český název: Statistická analýza dat - přípravný kurz
• Zajišťuje: Katedra sociální geografie a regionálního rozvoje (31-340)
• Fakulta: Přírodovědecká fakulta
• Platnost: od 2021
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 1
• Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
• Rozsah, examinace: zimní s.:0/1, Z [HT]
• Počet míst: 22
• Minimální obsazenost: 5
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: zrušen
• Jazyk výuky: čeština
• Další informace: https://dl2.cuni.cz/course/view.php?id=2292
• Poznámka: povolen pro zápis po webu
• Garant: RNDr. Jiří Hasman, Ph.D.

Anotace

Poslední úprava: RNDr. Jiří Hasman, Ph.D. (11.09.2017)

Předmět je primárně určen studentům, kteří plánují navštěvovat kurz Statistická analýza dat I, ale neabsolvovali základní statistické kurzy. Cílem předmětu je tyto studenty seznámit s nejzákladnějšími statistickými pojmy, jejichž znalost je pro navštěvování kurzu Statistická analýza dat I předpokládána.

Kurz probíhá dle harmonogramu formou spojené přednášky a cvičení (praktická část u PC s využitím základního programu MS Excel).

Literatura

Poslední úprava: RNDr. Jiří Hasman, Ph.D. (11.09.2017)

Doporučená literatura:

HENDL, J. (2004): Přehled statistických metod zpracování dat - analýza a metaanalýza dat. Praha, Portál.
MAREŠ, P., RABUŠIC, L., SOUKUP, P. (2015): Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno, Masarykova univerzita.

Požadavky ke zkoušce

Poslední úprava: RNDr. Jiří Hasman, Ph.D. (24.09.2018)

K udělení zápočtu je vyžadováno úspěšné napsání zápočtového testu na nejméně 70 % bodů. Studenti, kteří získají 60 - 69,9 % bodu, budou ústně přezkoušeni. Obsah zápočtového testu bude vycházet z probíraného učiva (jen základy statistiky, nikoliv základy práce v Excelu) a mohou se v něm nacházet následující typy otázek:

I) charakteristiky klíčových pojmů - někdy vysvětlení, jinde využití, případně i širší diskuse

- základní statistické pojmy (statistické jednotky x znaky, základní x výběrový soubor, četnosti dat a Sturgesovo pravidlo, frekvenční křivka, histogram, krabicový diagram)

- základní ukazatele polohy (aritmetický průměr, α-useknutý průměr, vážený průměr, medián, dolní a horní kvartil, decily, percentily, modus), variability (rozpětí, mezikvartilové rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka, střední diference, variační koeficient) a tvaru (šikmost, špičatost)

- pojmy spojené s principy statistické indukce (popisná vs. indukční statistika, reprezentativnost a kvótní vs. náhodný výběr, frekvenční funkce, normální rozdělení, Z-rozdělení a Studentovo t-rozdělení, bodový a intervalový odhad, interval spolehlivosti)

- pojmy spojené s estováním hypotéz (nulová a alternativní hypotéza, hladina významnosti α, testovací statistika, kritická hodnota, p-hodnota, chyba I. a II. druhu, spolehlivost a síla testu, jednovýběrový t-test)

II) přisouzení správného typu a měřítka statistických proměnných

III) výpočty a práce s velmi jednoduchými daty

- průměr, vážený průměr, modus, medián, kvartily, variační a mezikvartilové rozpětí, z-skory, rozptyl, variační koeficient, střední chyba, četnosti

- interval spolehlivosti a potřebný počet pozorování

IV) vysvětlení statistických postupů a principů

- prosté a intervalové třídění dat

- statistická indukce

- provedení jednovýběrového t-testu

Sylabus

Poslední úprava: RNDr. Jiří Hasman, Ph.D. (13.09.2017)

V rámci předmětu bude probíráno následující učivo:

- základy práce v Excelu

- základní vyhodnocení statistického souboru

- charakteristiky polohy a variability

- principy statistické indukce

- testování hypotéz