PSY252 Statistická analýza dat II PSY252 - Statistická analýza dat II. podzim 2011 VYUČUJÍCÍ Mgr. Stanislav Ježek, PhD. — garance kurzu, přednášky, semináře iezek@fss.muni.cz, 549494616, konzultační hodiny: středa 10 - 12, FSS 2.53 Mgr. Jan Širůček — přednášky, semináře sirucek@fss.muni.cz, 549498263, konzultace po dohodě emailem, FSS 2.45 CHARAKTERISTIKA KURZU Cílem kurzu je rozšířit znalosti základů statistiky o statistické modely s více než dvěma proměnnými používané v psychologickém výzkumu a prohloubit porozumění základním principům statistiky. Studenti získají dovednost posoudit vhodnost dat pro multivariační zpracování a hypotetizovat a ověřovat běžné vícerozměrné modely dat s pomocí statistického software. Proto je explicitním cílem také seznámení se s programy SPSS (popř. Statistica), a osvojení si základních návyků jejich užívání. Kurz klade důraz i na komunikaci, tj. slovní popis výsledků i schopnost porozumět takto popsaným výsledkům v empirických kvantitativních studiích. V rámci kurzu jsou studenti seznamováni paralelně s českou i anglickou terminologií, aby byli po skončení kurzu schopni dále studovat, používat internetové zdroje a používat statistický software. Návaznosti kurzu Kurz navazuje na PSY117 — Statistická analýza dat. Oba kurzy úzce souvisí s výukou metodologie. Mnoho problémů v metodologii má statistický základ a naopak mnohé problémy či omezení statistiky je potřeba zohledňovat v metodologii. Doporučené pořadí absolvování kurzů je PSY117 v jarním semestru a PSY252 + PSY112 v podzimním semestru. Toto propojení je nezbytné pro vypracování diplomové práce a je součástí požadavků při státní bakalářské zkoušce. Na statistice stojí také značná část psychometriky a tvoří tak přirozený základ pro studium psychodiagnostiky na magisterském stupni. Předpokladem pro studium základů statistiky je běžné středoškolské matematické vzdělání. ORGANIZACE KURZU Počet kreditů: 5 Ukončení kurzu: zkouška Přednášky: žádné Semináře: 2 hodiny týdně Do seminárních skupin se studenti zapisují prostřednictvím informačního systému MU. INFORMAČNÍ SYSTÉM MU V informačním systému MU části Studijní materiály k předmětu PSY252 umisťujeme podklady k tématům uvedeným v sylabu především v podobě prezentací, odkazů na další zdroje informací a seminárních materiálů. Na stejném místě jsou též k dispozici pokyny nezbytné k plnění písemných úkolů, popř. doplňky k tomuto sylabu. KOMUNIKACE S VYUČUJÍCMI Preferovaným komunikačním kanálem pro osobní komunikaci týkající se kurzu je email. Používejte prosím „PSY252" v předmětu svých emailů. Urychlíte tím jejich vyřízení. Emaily adresujte dr. Ježkovi. Pouze v případě záležitostí, které se týkají specificky seminářů Mgr. Širůčka, pište jemu. V případě dotazů týkajících se látky kurzu, využívejte prosím v maximální možné míře předmětové diskuzní fórum. Je pravděpodobné, že odpověď na Váš dotaz by mohl zajímat i Vaše spolužáky, a byla by proto škoda uzavřít takovou komunikaci do soukromí emailů. Všichni vyučující kurzu diskuzní fóra pravidelně sledují a přispívají do nich. K důležitým ohlášením používáme hromadný email studentům. PSY252 - 1 PSY252 Statistická analýza dat II POŽADAVKY NA UKONČENÍ KURZU Seminární práce V průběhu semestru mají studenti v malých týmech (2-3 lidé) za úkol zpracovat řadu (5-6) analýz, které pak budou prezentovány v seminářích. Jejich 100% realizace a přijetí je předpokladem k tomu, aby se student mohl přihlásit ke zkoušce. Úkoly jsou zadávány na seminářích a v případě potřeby doplňovány informacemi na IS MU. Práce lze odevzdávat pouze elektronicky v odevzdáváme ve studijních materiálech předmětu. Semestrální analýzy vkládejte do odevzdávány nejpozději v pondělí předcházející semináři na kterém budou analýzy prezentovány. Jméno vkládaného souboru s prvním seminárním úkolem musí být Sl.doc, S2.doc pro druhý atd.1 a nic víc; IS k němu automaticky přidá jméno vkládajícího studenta. Komentář/popisek nechejte nevyplněný. Seminární úkoly budou týmy prezentovat na seminářích. Kvalita jejich zpracování bude hodnocena pouze na škále: přijat - nepřijat. „Nepřijetím" je míněno vrácení k přepracování. Na přepracování má tým týden od semináře, na němž jsou analýzy prezentovány Opravené práce vkládejte do ISu do stejné odevzdávárny jako práce původní. Jako jméno vkládaného souboru nyní použijte Slo.doc. Komentář/popisek opět nechejte nevyplněný. Zkouška Kurz je zakončen zkouškou. Přihlášení ke zkoušce je podmíněno splněním všech seminárních úkolů a udělením zápočtu. Zkouška je individuální a má podobu zpracování zadané analýzy s využitím statistického software a rozpravy nad touto analýzou. Je možné za ni získat 50b. K úspěšnému složení zkoušky je nutné získat minimálně 25b. Písemná část zkoušky je časově omezená a je při ní možné využívat vlastní studijní materiály (učebnice, poznámky). Zkouší se v rozsahu látky, který je vymezen v tomto sylabu k předmětu PSY252. Celkové hodnocení Celkové hodnocení bude používat následující stupnici A: 50-46b B: 45 - 41b C: 40-36b D: 35-31b E: 30 - 25b F: 24 a méně bodů. Uznávání dříve absolvovaných kurzů statistiky Žádosti o uznání v tomto případě zasílejte na mail iezek@fss.muni.cz. V předmětu zprávy použijte „uznáni PSY252" (bez diakritiky). V případě žádosti o uznání kurzů z jiné fakulty či univerzity, uveďte též odkaz na sylaby absolvovaných kurzů, popř. sylaby přímo přiložte. Žádosti zasílejte do konce 2. týdne semestru. Později zaslaným žádostem nebude vyhověno. Omluvy Omluvy jsou přijímány pouze předem. Pozdější omluvy budou akceptovány, pouze pokud šlo o nepředvídatelné případy. Víte-li o tom, že budete mít ze závažných důvodů problémy s dodržením některého z termínů, informujte nás o tom co nejdříve. ÚČAST NA VÝZKUMU V RÁMCI KURZU V rámci účasti kurzu mohou být studenti požádáni o účast na výzkumech jak pro zlepšení kvality kurzu samotného, tak i pro další účely spojené s výzkumným zaměřením katedry. Účast v těchto výzkumech je ryze dobrovolná a nemá vliv na úspěšné ukončení kurzu či získané hodnocení. LITERATURA Základní zdroje Hendl, J.: Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. 3. vydání Brno: Portál 2009. Field, A.: Discovering statistics using SPSS, 3re