Předmět Categorial Data Analysis (DESE10YA)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu DESE10YA - Categorial Data Analysis, Provozně ekonomická fakulta, Česká zemědělská univerzita v Praze (ČZU).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Cíl

Předmět rozšiřuje statistické znalosti ze základních kurzů statistiky o specifické metody, vhodné pro analýzu kategorizovaných dat. Jedná se především o metody vhodné pro analýzu kontingenčních tabulek, logistickou regresi a logaritmicko-lineární modely.Součástí kurzu bude také aplikace těchto metod na konkrétní datové soubory v programovém prostředí SPSS.

Osnova

PřednáškaNominální, ordinální a intervalové proměnnéKategorizovaná dataDvourozměrné kontingenční tabulkyLogaritmicko-lineární modely pro dvourozměrné kontingenční tabulkyMnohorozměrné kontingenční tabulkyLogaritmicko-lineární modely pro třírozměrné tabulkyModely pro tabulky s uspořádanými kategoriemiRegresní modely pro binární dataAnalýza kategorizovaných dat v SPSSLogistická regrese a jednoduché loglineární modely v SPSSCvičení

Získané způsobilosti

Znalosti:Kurz rozšiřuje znalosti absolventů ze základního kurzu Statistiky o metody vhodné pro analýzu kategoriálních dat. Tato data se hojně vyskytují v analýze dotazníkových šetření a vyžadují specielní postupy statistické analýzy. Znalosti, které absolventi v tomto kurzu získají, jsou specializovaného charakteru. Znalosti se týkají i nových poznatků v oboru a absolventi jsou schopni je samostatně a uvědoměle používat.Dovednosti:Absolventi jsou schopni získané vědomosti samostatně prakticky aplikovat na data různého charakteru včetně softwarového zpracování pomocí PASW Statistics. Jsou schopni tvůrčího přístupu při řešení složitějších problému, ale jsou schopni i posouzení hranice svých možností.Kompetence - komunikace:Jsou schopni řídit a kontrolovat pracovní týmy, jsou schopni komunikace se specialisty při řešení problémů, které přesahují svým speciálním charakterem jejich možnosti. Jsou schopni logicky a srozumitelně komunikovat také se členy svých pracovních týmů.Kompetence - úsudek:Jsou schopni samostatně vybrat a zdůvodnit volbu vhodné statistické metody a logicky a s porozumněním její interpretovat výsledky. Jsou schopni tvůrčím způsobem rozvijet to, co si v kurzu osvojili, ale jsou také schopni kritického posouzení svých schopností.

Literatura

ZákladníJazyk výuky: AngličtinaAgresti, A.: Categorical Data Analysis. Wiley, New York 1990.Anděl, J.: Základy matematické statistiky. Praha, 2002.Andersen, E.B. (1997): Introduction to the Statistical Analysis of Categorical Data. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, ISBN 3-540-62399-X.Good, P.: Permutation Tests. Springer, New York 1993.Haberman, S.J.: Analysis of Qualitative Data. Vol. I. Academic Press, New York 1978.Hebák, P. a kol.: Vícerozměrné statistické metody 3. Informatorium, Praha 2005, ISBN 80-7333-039-3.Johnson, V.E., Albert, J.H.(2000): Ordinal Data Modeling. New York: Springer-Verlag, ISBN 0-387-98718-5.Řehák, J., Řeháková, B.: Analýza kategorizovaných dat v sociologii. Academia, Praha 1986.Lindsey, J. K.: Introduction to Applied Statistics, a modelling approach. Oxford University Press New York 2004, 2nd ed., ISBN 0-19-852895-7.Simonoff, Jefferey S.: Analyzing Categorical Data, Springer.Verlag, New York 2003,Manuály programu SPSS.DoporučenáJazyk výuky: AngličtinaAnděl, J.: Základy matematické statistiky. MFF UK, Praha, 2002.Lindsey J.K.: Introductory Statistics. Clarendon Press, Oxford, 1995.Simonoff, J.S.: Analyzing Categorical Data. Springer, New York, 2003.Řehák, J., Řeháková, B.: Analýza kategorizovaných dat v sociologii, Academia, Praha, 1986.

Požadavky

Statistika I. a II.

Garant

doc. RNDr. Helena Nešetřilová, CSc.