MKH_ASDM Analýza statistických dat pro manažery

Ekonomicko-správní fakulta
podzim 2020
Rozsah
8 hodin tutoriálů. 3 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Ondřej Částek, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. Ing. Ondřej Částek, Ph.D.
Katedra podnikové ekonomiky a managementu – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Vlasta Radová
Dodavatelské pracoviště: Katedra podnikové ekonomiky a managementu – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
Pá 30. 10. 16:00–19:50 VT204, Pá 4. 12. 16:00–19:50 VT204
Předpoklady
Předpokladem je, že student(ka) má z bakalářského stupně znalost základních statistických postupů, takže předmět Analýza statistických dat pro manažery tuto znalost prohlubuje a obohacuje o specifika práce s daty, která typicky využívají manažeři.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem předmětu je vybudovat schopnost samostatné aplikace vybraných metod statistické analýzy na data typická pro oblast managementu. Předmět je určen pro student(k)y magisterského navazujícího studia programu Podniková ekonomika a management a předpokládá znalost základních statistických analýz z předchozího studia. Tyto analýzy tedy nejsou probírány teoreticky, ale jsou aplikovány na reálná data. Nástrojem k získání výše uvedené schopnosti je práce s reálnými daty v programu SPSS, kde na začátku stojí výzkumná otázka, která bude dále operacionalizována do hypotéz, data budou podrobena univariační analýze a posléze budou testovány hypotézy bivariačními a multivariačními analýzami. Práce s reálnými daty má mimo jiné za úkol podpořit přechod ke znalostní společnosti.
Výstupy z učení
Student(ka) bude po úspěšném absolvování předmětu schopen/schopna:
1. na prvním místě samostatné pracovat s daty,
2. formulovat výzkumné otázky a operacionalizovat je do hypotéz,
3. čistit data a porozumět jim tímto i pomocí popisné statistiky,
4. testovat hypotézy, a to především pomocí bivariační a vícerozměrné analýzy,
5. interpretovat získané výsledky, vytvořit novou znalost.
Osnova
  • Osnova:
  • 1. Hypotézy a modely
  • 2. Typy proměnných
  • 3. Jednorozměrná analýza
  • 4. Zobecňování a testování hypotéz
  • 5. T-testy, ANOVA
  • 6. Chí-kvadrát
  • 7. Korelace, asociace
  • 8. Elaborace - zkoumání vlivu 3. proměnné
  • 9. Lineární regrese
  • 10. Vícenásobná lineární regrese
Literatura
    povinná literatura
  • FIELD, Andy. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. 5th. Sage Publishing, 2017. ISBN 978-1-5264-4578-0. URL info
  • MAREŠ, Petr, Ladislav RABUŠIC a Petr SOUKUP. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. První. Brno: Masarykova univerzita, 2015, 508 s. ISBN 978-80-210-6362-4. info
  • DISMAN, Miroslav. Jak se vyrábí sociologická znalost : příručka pro uživatele. 4. nezměněné vydání. Praha: Univerzita Karlova v Praze, nakladatelství Karolinum, 2011, 372 stran. ISBN 9788024619668. URL info
  • HENDL, Jan. Přehled statistických metod : analýza a metaanalýza dat. Páté, rozšířené vydán. Praha: Portál, 2015, 734 stran. ISBN 9788026209812. info
    doporučená literatura
  • SOUKUP, Petr a Ladislav RABUŠIC. Několik poznámek k jedné obsesi českých sociálních věd, statistické významnosti. Sociologický časopis/ Czech Sociological Review. Praha: Sociologický ústav AV ČR, 2007, roč. 43, č. 2, s. 379-395. ISSN 0038-0288. info
Výukové metody
Řešení zadaných úloh na PC na tutoriálech i mimo ně.
Metody hodnocení
Studenti/studentky budou v průběhu semestru na tutoriálech i mimo ně plnit zadané úlohy. Za jejich splnění budou získávat body, maximum dosažitelné v průběhu semestru je 50 bodů. Dalších maximálně 50 bodů je dosažitelných u závěrečné zkoušky na PC.
Hodnotící škála je:
• 100 - 93 % = A
• 92,9 - 85 % = B
• 84,9 - 77 % = C
• 76,9 - 69 % = D
• 68,9 - 60 % = E
• 59,9 - 0 % = F
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2021.