Univariace
5. týden
ZURn4108 Deskriptivní analýza kvantitativních dat

Čištění
•Ideálně ještě před analýzou (nebo deskripcí) – využívá ale stejné nástroje
•Proč?
•Data mohou mít celou řadu chyb – překlepy, špatné kódování, invalid data ze strany respondenta…
•V základu nejčastěji
•Minimum a Maximum (kontrola „outlierů“)
•Zjištění základních četností hodnot proměnné (správnost hodnot, vyplněnost)
•CTRL+F, případně rekódování (v dalších hodinách)
•
•
•

Co nám může číselná univariace ukázat?
•Četnosti (absolutní, relativní, kumulativní)
•Minimální a maximální hodnoty
•Střední hodnoty
•Míry variability
•Percentily

•Jak na základní univariaci?
•Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies - Statistics


Střední hodnoty
•V širším hledisku obsahuje větší množství ukazatelů – my si budeme povídat o 3:
•
•Modus – nejčastější hodnota
•
•Medián – hodnota, která výběr rozděluje na 2 početně stejné jednotky
•
•Průměr – aritmetický průměr

Míra variability
•Nominální – koncentrace, variační poměr
•Ordinální – variační rozpětí, ordinální rozptyl, variační poměr
•Obvykle nás zajímají pro průměr (tj. kardinální proměnné)
•Rozptyl
•Směrodatná odchylka

•Variační poměr (nominální a ordinální)
•Od 1 odečteme procentuální zastoupení modusu vyjádřené v číslech
•Modus známek studentů je „B“ – 30% studentů (nebo také podíl četnosti modusu a celkového vzorku)
•Variační poměr vypočítáme jako 1 – 3/10 = 7/10 („0,7“)
•V SPSS není
•Rozptyl (kardinální)
•Celkový součet kvadratických odchylek všech hodnot od průměru, který pak vydělíme celkovým N - 1
•V SPSS jako VARIANCE
•Směrodatná odchylka (kardinální)
•Odmocnina rozptylu
•V SPSS jako STD. DEVIATION
•

Percentily
•Někdy chceme vědět přesné hodnoty, v kterých se nám data dělí na konkrétně velké soubory
•Může se hodit při transformaci dat (téma na příští hodinu)
•Soubor chceme rozdělit do pětin podle věku (nejmladší pětina až nejstarší pětina). Které hodnoty
věku jsou hraniční těchto skupin?
•Percentily někdy můžeme nazývat podle konkrétních hodnot:
•Percentily na 10 dílků: decily
•Percentily na 4 dílky: kvartily (asi nejběžnější druh)

•základní univariaci znova:
•Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies - Statistics


Střední hodnoty – stejné X rozdílné



Normální rozdělení
•Nebo také „Gaussovo rozdělení“
•Modelové rozdělení náhodné veličiny
•V populaci poměrně běžné
•Rychlý test – šikmost a špičatost
•Šikmost (skewness) – symetrie rozložení; blízká 0, pokud normální rozdělení
•Špičatost (kurtosis) – míra soustředění hodnot kolem středu; blízká 0, pokud normální rozdělení
•Analyze – Descriptive Statistics – Descriptives – Options
•
•

Z-skóre
•Analyse – Des. Statistics – Descriptives
•„standardizuje“ nám hodnoty položek
•

Grafy
•Několik základních druhů
•Sloupcový
•Výsečový (koláčový)
•Histogram
•Boxplot (krabicový)
•Spojnicový

•Sloupnicový graf, výsečový graf a histogram
•Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies - Charts


•Box plot
•Graphs – Chart Builder (i alternativa k ostatním druhům grafu)
•Analyze – Descriptive Statistics – Explore – Plots – Boxplots

Konec prezentace
•Dotazy, opáčko