Předmět Statistická analýza dat (STATISTICA)- S (KSA / SAD)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KSA / SAD - Statistická analýza dat (STATISTICA)- S, Filozofická fakulta, Univerzita Palackého v Olomouci (UP).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

1. Úvod do práce s počítačem při analýze dat, základy ovládání programu STATISTICASeznámení s možnostmi využití výpočetní techniky při empirických sociologických výzkumech.Přiblížení vývoje hardwarového i softwarového vybavení, které užívají sociální vědy, s důrazem na oblast kvantitativního sociologického výzkumu. Co je datový soubor? Vznik datových souborů a jejich uchovávání. Vytváření a používání datových souborů v programu STATISTICA. Popis prostředí programu a jeho ovládání. Prohlížení a ukládání výsledků práce.2. Jednorozměrná analýzaCo je jednorozměrná analýza a k čemu slouží? Vytváření tabulek četností a jejich interpretace. Popisná statistika: střední hodnoty, míry variability, minimum, maximum, rozsah, percentily. Grafické zobrazení rozložení u jedné proměnné (histogram, výsečové grafy atp.)3. Kardinální proměnné; průměry u podsouborůPráce s kardinálními proměnnými: problémy s tabulkami četností, intervaly, kvartily, extrémní hodnoty atd. Zkoumání rozložení dat pomocí listových a krabicových grafů (popisné statistiky, grafy). Výpočet průměrů u podsouborů případů vymezených "nezávislými" proměnnými (rozklad).4. Bivariační analýza - kontingenční tabulka a chí kvadrátVztah dvou proměnných - symetrie vztahu, charakter souvisejících proměnných. Kontingenční tabulka - základní prostředek bivariační analýzy. Absolutní a relativní četnosti, četnosti pozorované a očekávané, reziduály; marginální četnosti. Zadávání výpočtu kontingenčních tabulek, obsah políček (buněk) tabulky. Volba relativních četností podle symetricity vztahu. Čtení z tabulek. Model nezávislosti proměnných a měření vzdálenosti od tohoto modelu - chí kvadrát. Podmínky korektnosti chí-kvadrátu - omezenost jeho použití. Grafické zobrazení druhého třídění - kategorizované grafy a 3D grafy.5. Transformace proměnných, výběry případůTransformace proměnných pomocí "kolapsování" hodnot, reorientace škály, vytváření intervalů.Vytváření nových proměnných (kopií proměnných, součtových indexů, podílů atp.), jejich popisy.Výběry případů: s určitými charakteristikami, náhodný výběr ze vzorku.6. Bivariační analýza - měření síly a významnosti asociací dvou proměnnýchVýznamnost (signifikance) a síla vztahu (koeficienty). Vliv charakteru proměnných a jejich vztahu na volbu koeficientů. Rozsah hodnot koeficientů (normování) a jejich interpretace.Koeficienty pro nominální úroveň měření založené na chí-kvadrátu (Fí, Cramerovo V, Kontingenční koeficient) a na proporcionální redukci chyby (Lambda). Koeficienty pro ordinální úroveň měření (Spearmanův koeficient pořadové korelace, Somersovo d, Goodman-Kruskalovo Gamma, Kendallovo Tau). Měření souvislostí mezi různými dvojicemi proměnných. Srovnání analýzy pomocí koeficientů s analýzou kontingenční tabulky.7. Korelace a regresní analýzaKorelační koeficienty, korelační matice. Síla a významnost korelací. Parciální korelace.Jednoduchá lineární regrese, regresní rovnice a její parametry, koeficient determinace, předpokládané hodnoty vyčtené z regresní rovnice. Vícerozměrná lineární regrese.Grafické přiblížení korelací a regresních vztahů (bodové, bublinové grafy atp.)8. Porovnávání průměrů a analýza rozptyluPorovnávání průměrů pomocí t-testu, porovnání více průměrů pomocí analýzy variancí (jedna proměnná dělí případy do několika skupin). Interval spolehlivosti (konfidenční interval), hladina významnosti u testovacích kritérií (F, t). Způsob zadání testů o průměrech a jednoduché jednovýchodné analýzy rozptylu - příkazy t-test, ANOVA. Interpretace výsledků analýzy. Závěr o významnosti, resp. zobecnitelnosti rozdílů.9. Kontrola pro další faktorTabulky vyšších třídění. Možná zkreslení ve vztahu dvou proměnných a odhalení vlivu třetí proměnné. Parciální korelace.

Získané způsobilosti

Cílem předmětu je získání základních dovedností v analýze dat s využitím programového systému STATISTICA. To znamená schopnost vytvořit vlastní datový soubor nebo pracovat s jinými daty. Studenti jsou schopni upravovat data (např. vytvářet indexy), aplikovat základní statistické procedury (jedno a vícerozměrné klasifikace, vytváření kontingenčních tabulek a používání koeficientů pro měření síly vztahů mezi dvěma proměnnými, korelační a regresní analýzu) a interpretovat získaná zjištění.

Literatura

BLACK, Thomas R. Doing Quantitative Research in the Social Sciences: An Integrated Approach to Research Design, Measurement and Statistics. London, Thousand Oaks: Sage Publications, 1999. Ryšavý, D. Pět P - První pomocník pro práci s počítačovým programem STATISTICA. (nepublikovaný manuskript) Olomouc, UP 2008. Swoboda, H. 1977. Moderní statistika. Praha: Svoboda. Disman, M. 1993. Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum. Rabušic, L., Mareš, P. 1996. "Je česká společnost anomická." Sociologický časopis 32: 177-187. On-line katalogy knihoven. Meloun, M., Militký, J. Statistické zpracování experimentálních dat. Praha, Ars magna 1998. Seger, J., Hindls, R., Hronová, S. Statistika v hospodářství. Praha, Manager/podnikatel 1998. Ryšavý, D. 2003. "Sociální distance vůči Romům. Případ vysokoškolských studentů." Sociologický časopis 39(1): 55-77. Loučková, I. Analýza dat II s metodou LINDA ve společenskovědním výzkumu. Olomouc,UP 1996. Loučková, I.:. Analýza dat. (Jednorozměrná rozložení číselného typu.) Olomouc 1992. Hanousek, J., Charamza, P. Moderní metody zpracování dat - Matematická statistika pro každého. Praha, Grada 1992. BRYMAN, Alan. . Social Research Methods. Oxford: Oxford University Press, 2008. Loučková, I. 1991. Základní statistické přístupy v sociologickém výzkumu. Olomouc: UP.

Požadavky

úspěšné absolvování dvou testů (zápočet) a obhájení výsledků své práce při zkoušce

Garant

Mgr. Dan Ryšavý, Ph.D.

Vyučující

Mgr. Dan Ryšavý, Ph.D.Mgr. Dan Ryšavý, Ph.D.