Předmět Vícerozměrná analýza dat (VPL468)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu VPL468 - Vícerozměrná analýza dat, Fakulta sociálních studií, Masarykova univerzita (MU).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Cíl
Po absolvování předmětu by studenti měli:• Chápat užitečnost vícerozměrných metod analýzy dat v oboru veřejná politika a lidské zdroje• Umět zvolit vhodnou vícerozměrnou metodu vzhledem k výzkumnému cíli• Umět interpretovat výsledky vícerozměrných statistických analýz v odborné literatuře (pasivní – znalost).• Ovládnout (umět aplikovat) vybrané vícerozměrné metody: schopnost spočítat základní statistiky, odhadnout populační parametry, testovat hypotézy o vztazích mezi proměnnými, základní schopnost analyzovat data prostřednictvím vícerozměrných metod v software SPSS (aktivní – dovednost)
Osnova
BLOK A) Úvod do vícerozměrné analýzy1. Základy práce s SPSS- případy vs. proměnné, popis proměnné, hodnoty proměnné, manipulace s daty (select, recode, compute), čištění dat2. Předpoklady lineární vícerozměrné analýzy- Korelace, parciální korelace, falešná korelace, ANOVA3. Předpoklady vícerozměrné analýzy kategorických dat- Pravděpodobnost, riziko, poměr rizik, šance poměr šancí, elaborace (vliv třetí proměnné, podmíněná nezávislost, interakce, intervence)BLOK B) Vybrané metody lineární vícerozměrné analýzy4. Faktorová a klastrová analýza 15. Faktorová a klastrová analýza 26. Faktorová a klastrová analýza 3BLOK C) Vybrané metody vícerozměrné analýzy kategorických dat7. Logistická regrese 18. Logistická regrese 29. Logistická regrese 3
Literatura
povinná literaturaAn introduction to categorical data analysis. Edited by Alan Agresti. 2nd ed. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2007. xvii, 372. ISBN 0471226181. infoAGRESTI, Alan a Christine A. FRANKLIN. Statistics :the art and science of learning from data. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall, 2006. xxv, 693 s. ISBN 0-13-045536-9. info
Požadavky
Předmět vychází ze znalostí kvantitativní metodologie a statistické analýzy vyučované v rámci předmětů bakalářského studia (VPL132 Statistika, VPL118 Kvantitativní výzkum). Studium předmětu ale nevyžaduje, aby studenti, kteří nestudovali bakalářské studium na FSS, prokázali na počátku kurzu tyto předchozí znalosti nebo dovednosti. Klíčové poznatky bakalářského studia jsou zopakovány v úvodním bloku výuky. Předmět je záměrně koncipován tak, aby studenti měli dostatek času si poznatky osvojit.
Garant
doc. PhDr. Jiří Winkler, Ph.D.
Vyučující
Mgr. Miroslav Suchanec, Ph.D., M.Sc.Mgr. Ondřej Hora, Ph.D.