Na začátku hodiny bude prostor pro otázky k sylabu a obsahu kurzu. Dále logika kvantitativního výzkumu, kauzalita a korelace, hromadná data, popisná (deskriptivní) a inferenční statistika, měření, proměnná, typy proměnných a úrovně měření, zdroje hromadných dat týkající se médií
Prostředí MS Excel, matice dat, jednoduché výpočty, zabudované funkce, import a export dat, čištění dat, jednoduché deskriptivní charakteristiky, vytváření grafů; zadání 1. úkolu
Prostředí IBM SPSS Statistics, matice dat, import a export dat, tvorba a úprava proměnných, nastavení parametrů proměnných, čištění dat, výběr případů; zadání 2. úkolu
Rozložení kategorických a spojitých dat, míry centrální tendence a míry variability, popisné ukazatele – percentily, decily, kvartily, intervaly, modus, medián, průměr, histogram, čištění dat; zadání 3. úkolu
Změna kódovacího schématu proměnné, přetočení stupnice, vytváření nových proměnných ze stávajících proměnných, rozdělení datasetu, výběr případů; zadání 4. úkolu
Srovnávání podskupin, kategorická data, kontingenční tabulka; zadání 5. úkolu
Třídění třetího stupně, praktická cvičení, grafické zobrazení; zadání 6. úkolu
Praktická cvičení na témata navržená studujícími; zadání 7. úkolu
Náležitosti odborného stylu a slovního projevu ve výzkumné zprávě, náležitosti tabulek, náležitosti korektního grafického zobrazení dat; zadání 8. úkolu
Normální rozložení, šikmost, špičatost, boxplot, inferenční statistika vs. deskriptivní statistika