Předmět Statistická analýza dat (SOC108)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu SOC108 - Statistická analýza dat, Fakulta sociálních studií, Masarykova univerzita (MU).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Cíl

Předmět je určen především pro studenty/studentky BAKALÁŘSKÉHO studia sociologie na FSS. Cílem předmětu je uvést studující do problematiky statistické analýzy dat z výběrových šetření. Obecně je zaměřen na seznámení se s logikou a základními principy i charakteristikami statistické analýzy a provádět výpočty za pomoci speciálního programu pro statistické zpracování hromadných dat (SPSS - Statistical Packet for Social Sciences). V kursu se studenti seznámí především se způsoby práce se statistickými soubory a proměnnými: vytvoření souboru, navádění a čištění dat, operace se soubory, transformace dat uložených v jiném tvaru, vytváření nových proměnných, výběr případů a se způsoby základní analýzy dat, jmenovitě s: (1) Rozložením kategorizovaných i spojitých dat a s charakteristikami tohoto rozložení - univariační analýza; (2) Porovnáváním rozložení dat a středních hodnot těchto rozložení: t-test, analýza variancí; (3) Základy inferenční statistiky a testování statistických hypotéz; (4) Hledáním vztahů mezi proměnnými a posouzením síly těchto vztahů - bivariační analýza pomocí kontingenčních tabulek, korelační analýzy; (5) Hledáním lineárních vztahů mezi spojitými proměnnými: lineární regrese a scatterplot; (6) Redukcí dat pomocí faktorové analýzy jako pokus identifikovat faktory vysvětlující vyšší korelace mezi určitými proměnnými (základy multivariační analýzy). Studující po úspěšném absolvování předmětu by měli být schopni rozumět základním statistickým pojmům, znát základní metody statistické analýzy, analyzovat data z výběrových šetření a řešit tak na základě dat věcně formulované výzkumné otázky.

Osnova

0. Základní strategie analýzy: výzkumný problém, výzkumné otázky a proměnné; 1. Povaha hromadných dat a logika survey. Práce s hromadnými daty před jejich analýzou (modul files: procedury), práce s prostředím (moduly edit, view, utilities) a výstupy z analýzy (režim output); 2. Rozložení kategorizovaných: základy univariační analýzy (třídění i. Stupně - procedura descriptive statistics - frequencies); 3. Rozložení spojitých dat: základy univariační analýzy (procedury descriptive statistics - frequencies, descriptives a explore); 4. Umělé proměnné (modul transform, procedury recode, compute, count, rank cases); 5. Normální rozložení a základy testování hypotéz. Statistická inference aneb zobecňování výsledků z výběrového na základní soubor; 6. Srovnávání skupin na základě středních hodnot jejich kardinálních charakteristik (procedura means). Hypotéza o shodě dvou průměrů pro nezávislá data: t-testy (procedura compare means - means; one-sample t-test; independent-samples t-test); 7. Jak testovat nulovou hypotézu o shodě několika populačních průměrů (procedura compare means - one-way anova); 8. Základy bivariační analýzy: rozložení dat v kontingenční tabulce - povaha vztahu mezi hodnotami proměnných a porovnávání pozorovaných s očekávanými četnostmi; 9. Měření (síly) asociace mezi 2 kategorizovanými proměnnými: koeficienty asociace (procedura crosstabs). Měření (síly) asociace mezi dvěma spojitými proměnnými: korelační koeficienty a grafy - scatterplots (modul graphs - scatter) a korelační matice (procedura correlate - bivariate); 10. Jak odhalit vliv třetí proměnné: práce s podsoubory neboli třídění vyšších stupňů a parciální koeficienty (procedura correlate - partial); 11. Základy lineární regrese - vztah spojitých proměnných (procedura regression -linear); 12. Faktorová analýza - redukce dat a vstup do multivariační analýzy (procedura data reduction - factor analysis).

Literatura

doporučená literaturaFIELD, Andy P. Discovering statistics using SPSS :(and sex, drugs and rock 'n' roll). 2nd ed. London: Sage Publications, 2005. xxxiv, 779. ISBN 0-7619-4452-4. infoNORUŠIS, Marija J. SPSS introductory statistics :student guide. Chicago: SPSS, 1990. 420 s. ISBN 0-13-178062-X. infoPALLANT, Julie. SPSS survival manual :a step by step guide to data analysis using SPSS for Windows (version 10 and 11). 1st pub. Buckingham: Open University Press, 2001. xvi, 286 s. ISBN 0-335-20890-8. infoneurčenoBRYMAN, Alan a Duncan CRAMER. Quantitative data analysis with SPSS release 8 for Windows :a guide for social scientists. 1st ed. London: Routledge, 1999. xiv, 303 s. ISBN 0-415-20696-0. infoSPSS Base 14.0 :user's guide. Chicago: SPSS Inc., 2005. xxv, 738 s. ISBN 0-13-221804-6. info

Garant

prof. PhDr. Ladislav Rabušic, CSc.

Vyučující

prof. PhDr. Ladislav Rabušic, CSc.Mgr. Petr Fučík, PhD.Mgr. et Mgr. Michaela StejskalováMgr. Lucie Vondráčková