Pedagogická fakulta UMB v B.Bystrici, Katedra psychológie
Tézy k predmetu "Základy štatistiky pre psychológov"
Jednoodborová psychológia Bc. 2.roč., 2019-Z
Ciele predmetu: Znalosť základných pojmov s dôrazom na štatistickú deskripciu a základy
štatistickej inferencie aplikovateľnej v psychologickom výskume. Ovládanie základných zručností
kvantitatívneho spracovania dát prostredníctvom softvéru MS Excel a JASP. Spôsobilosť
komentovať a interpretovať výsledky jednoduchého spracovania dát.
1. Spracovanie dát a štatistika. Kvalita, kvalitatívne údaje a spracovanie. Kvantita, kvantitatívne
údaje a spracovanie. Štatistika ako kvantitatívne spracovanie dát. Vitálna štatistika: história,
predstavitelia, prístupy. Matematická štatistika: história, predstavitelia, prístupy.
2. Základné pojmy. Štatistické jednotky (prípady) a znaky (premenné). Populácia a vzorka
(základný a výberový súbor). Nástroje zberu/merania. Typy zdrojov dát (zoznamy kódov,
prehľady, záznamové hárky, digitálne súbory). Nominálne, ordinálne a kardinálne premenné.
3. Empirické rozdelenia a ich vlastnosti. Štatistické triedenie: tabelácie rozdelení, absolútne,
relatívne a kumulatívne početnosti. Vizualizácia rozdelení: stĺpcové, koláčové a spojnicové grafy,
histogramy, stem-and-leafs grafy. Vzťahy stĺpcov datasetu a vizualizácií.
4. Jednorozmerná deskriptívna štatistika. Numerické štatistické charakteristiky (a) polohy,
(b) variability a (c) tvaru rozdelenia. Ich úloha v chápaní dát a interpretácii výsledkov. Štatistická
využiteľnosť softvéru MS Excel a JASP v tejto oblasti.
5. Dvojrozmerná deskriptívna štatistika. Závislosť kvalitatívnych znakov (kontingencia),
závislosť numerických znakov (korelácia). Kontingenčné tabuľky a skupinové kumulatívne grafy.
Korelačné matice a bodové (X,Y) grafy. Kontingenčné a korelačné koeficienty.
6. Náhodné premenné. Náhodné udalosti a ich vplyv na vzorku. Pojem pravdepodobnosť (p).
Jednoduchá, zložená a podmienená pravdepodobnosť. Náhodné premenné. Teoretické rozdelenia:
(a) diskrétne (binomické, geometrické, Poissonove), (b) spojité (normálne, Studentovo, Chí
kvadrát, Snedecorovo F). Zákon veľkých čísiel. Centrálna limitná veta.
7. Vzorka a populácia. Rozdiely v štatistických vlastnostiach vzorky a populácie. Metódy tvorby
vzorky. Náhodné a nenáhodné výbery. Vplyv spôsobu výberu na kvalitu dát. Chápanie vzorky
v survey výskumoch. Chápanie vzorky v experimente. Dôvody a účely štatistickej inferencie.
8. Princípy frekventistickej štatistickej inferencie. Bodové odhady, intervaly spoľahlivosti,
bootstrapping. Princíp testovania hypotéz. Nulová a alternatívna hypotéza, hladina štatistickej
významnosti. Výsledok testu a prijatie/zamietnutie nulovej hypotézy. Vecná významnosť.
9. Testovanie hypotéz a jeho varianty. Typy výskumných otázok a k nim vhodné inferenčné
modely. Nezávislé a párové dáta. Nezávisle a závisle premenné. Normalita rozdelení.
Parametrické a neparametrické testy. Predpoklady používania testov. Využiteľnosť JASP.
10. Vybrané inferenčné modely. Kontingenčné (zhoda, asociácia, ROC), relačné (korelácie,
párové merania), komparačné (ANOVA), predikčné (regresia). Využiteľnosť JASP.
11. Analýza nástrojov merania. Druhy škál. Štandardizované z-skóre. Položková analýza a
vnútorná konzistencia nástroja. Koeficienty konzistencie (alfa, omega). Využiteľnosť JASP.
12. Viacrozmerná (mulitivariačná) štatistika (iba prehľad). MANOVA. Kanonické korelácie.
Viacnásobná lineárna regresia. Analýza hlavných komponentov. Faktorová analýza. Zhluková
analýza. Multidimenzionálne škálovanie. Štrukturálne modelovanie.
Podmienky hodnotenia predmetu (určené infolistom):
 Účasť na seminároch v stanovenom rozsahu (možné 2 absencie).
 Semináre – vytvorenie vlastnej databázy (10 bodov max)
 Semináre – aplikácia štatistických analýz (30 bodov max)
 Limit 1: Minimálny počet bodov za semináre je 26 b (65%).
 Limit 2: Záverečná písomná previerka (40 bodov max, 26 b nutné minimum).
Hodnotenie predmetu:
 Po splnení obidvoch limitov sa dosiahnuté body spočítajú.
 Záverečné hodnotenie sa potom určí nasledovne:
75 až 80 bodov = A
69 až 74 bodov = B
63 až 68 bodov = C
57 až 62 bodov = D
52 až 56 bodov = E
0 až 51 bodov = FX
GOSS-SAMPSON, M.A. 2019. Statistical Analysis in JASP: A Guide for Students.
GURÁŇ, P., FERO, P., & RITOMSKÝ, A. 2018. Základy spracovania sociologických dát pomocou SPSS. Trnava :
FFTU
HENDL, J. 2015. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. 5.vyd. Praha : Portál
HENDL, J., MOLDAN, M., SIEGL, J. 2019. Základy matematiky, logiky a statistiky pro sociologii a ostatní
spoločenské vědy v příkladech. Praha : Karolinum.
NAVARRO, D., FOXCROFT, D., & FAULKENBERRY, T.J. 2019. Learnign Statistics with JASP: A Tutorial for
Psychology Students and Other Beginners.
SOMORČÍK, J. & TEPLIČKA, I. 2015. Štatistika zrozumiteľne. ENIGMA Publishing
SOLLÁR, T. & RITOMSKÝ, A. 2002. Aplikácie štatistiky v sociálnom výskume. Nitra : FSV UKF
TEREK, M. 2017. Interpretácia štatistiky a dát. 5.vyd. Bratislava : Equilibria
Vybrané online zdroje*:
Elektronická učebnice statistiky: http://www.statsoft.cz/podpora/elektronicka-ucebnice-statistiky/
IASTAT - Interaktivní učebnice statistiky: http://iastat.vse.cz/
Online Statistics Education: An Interactive Multimedia Course of Study (Developed by Rice University , University of
Houston Clear Lake, and Tufts University): http://onlinestatbook.com/
* Niektoré dostupné online zdroje sú porovnateľné s tradičnými učebnicami, alebo aj lepšie (napr. umožňujú simulácie
rôznych typov dát). Pre čo najlepšie pochopenie je dobré porovnávať si info z viacerých zdrojov!
V B. Bystrici
16.9.2019
Spracoval: V.Poliach