SOCb1018 Statistická analýza dat I

Fakulta sociálních studií
jaro 2025
Rozsah
1/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno kontaktně
Vyučující
Mgr. Petr Fučík, PhD. (cvičící)
Mgr. Ing. Tomáš Doseděl, Ph.D. (cvičící)
Beatrice Elena Chromková Manea, M.A., Ph.D. (cvičící)
Mgr. et Mgr. Marcela Petrová Kafková, Ph.D. (cvičící)
Garance
Mgr. Ing. Tomáš Doseděl, Ph.D.
Katedra sociologie – Fakulta sociálních studií
Kontaktní osoba: Ing. Soňa Enenkelová
Dodavatelské pracoviště: Katedra sociologie – Fakulta sociálních studií
Předpoklady
! SOCb1008 Statistická analýza dat
Tento předmět je nutné zapisovat až po absolvování předmětu SOCb1006!
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět je určen především pro studenty/studentky BAKALÁŘSKÉHO studia sociologie na FSS. Je rozložen do dvou semestrů.Celkově je cílem předmětu uvést studující do problematiky statistické analýzy dat z výběrových šetření. Obecně je zaměřen na seznámení se s logikou a základními principy i charakteristikami statistické analýzy a provádět výpočty za pomoci speciálního programu pro statistické zpracování hromadných dat (SPSS - Statistical Packet for Social Sciences). V kursu se studenti seznámí především se způsoby práce se statistickými soubory a proměnnými: vytvoření souboru, navádění a čištění dat, operace se soubory, transformace dat uložených v jiném tvaru, vytváření nových proměnných, výběr případů a se způsoby základní analýzy dat, jmenovitě s: (1) Rozložením kategorizovaných i spojitých dat a s charakteristikami tohoto rozložení - univariační analýza; (2) Porovnáváním rozložení dat a středních hodnot těchto rozložení: t-test, analýza variancí; (3) Základy inferenční statistiky a testování statistických hypotéz; (4) Hledáním vztahů mezi proměnnými a posouzením síly těchto vztahů - bivariační analýza pomocí kontingenčních tabulek, korelační analýzy; (5) Hledáním lineárních vztahů mezi spojitými proměnnými: lineární regrese a scatterplot; (6) Redukcí dat pomocí faktorové analýzy jako pokus identifikovat faktory vysvětlující vyšší korelace mezi určitými proměnnými (základy multivariační analýzy). Studující po úspěšném absolvování předmětu by měli být schopni rozumět základním statistickým pojmům, znát základní metody statistické analýzy, analyzovat data z výběrových šetření a řešit tak na základě dat věcně formulované výzkumné otázky.
Výstupy z učení
Studenti se seznámí s logikou a základními principy i charakteristikami statistické analýzy a budou schopni provádět výpočty za pomoci speciálního programu pro statistické zpracování hromadných dat.
Osnova
  • 0. Základní strategie analýzy: výzkumný problém, výzkumné otázky a proměnné; 1. Povaha hromadných dat a logika survey. Práce s hromadnými daty před jejich analýzou (modul files: procedury), práce s prostředím (moduly edit, view, utilities) a výstupy z analýzy (režim output); 2. Rozložení kategorizovaných: základy univariační analýzy (třídění i. Stupně - procedura descriptive statistics - frequencies); 3. Rozložení spojitých dat: základy univariační analýzy (procedury descriptive statistics - frequencies, descriptives a explore); 4. Umělé proměnné (modul transform, procedury recode, compute, count, rank cases); 5. Normální rozložení a základy testování hypotéz. 5. Srovnávání skupin na základě středních hodnot jejich kardinálních charakteristik (procedura means). 6. Základy bivariační analýzy: rozložení dat v kontingenční tabulce - povaha vztahu mezi hodnotami proměnných a porovnávání pozorovaných s očekávanými četnostmi; 7. Měření (síly) asociace mezi 2 kategorizovanými proměnnými: koeficienty asociace (procedura crosstabs). Měření (síly) asociace mezi dvěma spojitými proměnnými: korelační koeficienty a grafy - scatterplots (modul graphs - scatter) a korelační matice (procedura correlate - bivariate); 8. Jak odhalit vliv třetí proměnné: práce s podsoubory neboli třídění vyšších stupňů a parciální koeficienty (procedura correlate - partial).
Literatura
    povinná literatura
  • RABUŠIC, Ladislav, Petr SOUKUP a Petr MAREŠ. Statistická analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). 2. přepracované vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2019, 573 s. ISBN 978-80-210-9247-1. URL info
Výukové metody
Přednáška (pro všechny) a cvičení na PC v seminárních skupinách (výpočty pomocí programů SPSS). Průběžné domácí řešení zadaných výpočtů (na každý týden semestru jedno zadání.)
Metody hodnocení
Průběžné domácí řešení zadaných (na každý týden semestru) výpočtů. Zkouška: písemná sestávající ze dvou částí: 1. zkouška ze znalosti základních statistických pojmů; 2. výpočet příkladů na PC za pomoci programu SPSS.
Navazující předměty
Informace učitele
Uvedená literatura je doplněna v podrobném sylabu, který je umístěn ve studijních materiálů IS.
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024.