Míry centrální tendence a variability

V první polovině lekce se budeme věnovat popisným statistikám - středním hodnotám a variabilitě. Ty nám spolu se šikmostí a špičatostí rozdělení dat umožňují úsporně popsat rozložení proměnných skrze jednoho ukazatele, tedy vyjádřit je jedním jediným číslem. Tato úspornost je pro nás samozřejmě velmi výhodná, je však potřeba znát možnosti a také nevýhody použití jednotlivých ukazatelů. 
Náhodně proměnlivé údaje však nestačí charakterizovat jen střední hodnotou, neboť mohou mít různou rozptýlenost. Velikost proměnlivosti dat proto zachycujeme pomocí vhodně vybrané míry rozptýlenosti dat. 

Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• ukazatel centrální tendence
• modus
• medián
• aritmetický průměr
• vlastnosti jednotlivých ukazatelů středních hodnot
• použitelnost jednotlivých ukazatelů středních hodnot u různých typů dat (nominální, ordinální atd.)
• variabilita
• entropie
• použití ukazatelů variability v závislosti na typu škály
• entropie
• variační rozpětí
• interkvartilové rozpětí
• rozptyl
• směrodatná odchylka

 

Povinná literatura pro tento týden:

Hendl, J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Brno: Portál, str. 93 - 99.
Mareš, P., L. Rabušic a P. Soukup. 2015. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita, str. 101 - 112.
Disman, Miroslav. 2002. Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum, str. 185 - 195.

Příklady k procvičování

Kurzem statistiky není možné projít bez pravidelného procvičování příkladů k jednotlivým lekcím. K příkladům dostáváte vždy také správná řešení, neočekává se tedy jejich odevzdávání - procvičování slouží k vašemu lepšímu pochopení  probírané látky. Příklady v průběžných i závěrečném testu však budou těmto příkladům velmi podobné. V případě, že si s řešením některého z příkladů nebudete vědět rady, položte otázku v diskuzním fóru předmětu - učitelé vám na ni zde rádi odpoví.

Pravděpodobnost

 Ve druhé části hodiny se budeme věnovat tématu pravděpodobnosti. 

 Po přečtení povinné literatury byste měli být schopni vysvětlit níže uvedené pojmy:

• pravděpodobnost jevu
• jistý jev
• nemožný jev
• vzorec pro výpočet pravděpodobnosti jevu 
• subjektivní a četnostní (statistické) pojetí pravděpodobnosti
• jev
• pole jevů
• náhodný pokus
• výpočet součtu jevů P (AUB) = P (A) + P (B) – P (A∩B)
• výpočet součinu jevů P (A∩B) = P (A) . P (B) 
• šance
• výpočet šance P(A) / 1 - P(A)
• podmíněná pravděpodobnost  (+ její výpočet) P (A|B) = P (A∩B) / P (B)

Povinná literatura pro tento týden:

Hendl, J. 2004. Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Brno: Portál, str. 115-124.

Příklady k procvičování

Kurzem statistiky není možné projít bez pravidelného procvičování příkladů k jednotlivým lekcím. K příkladům dostáváte vždy také správná řešení, neočekává se tedy jejich odevzdávání - procvičování slouží k vašemu lepšímu pochopení  probírané látky. Příklady v průběžných i závěrečném testu však budou těmto příkladům velmi podobné. V případě, že si s řešením některého z příkladů nebudete vědět rady, položte otázku v diskuzním fóru předmětu - učitelé vám na ni zde rádi odpoví.