SOC418 Multivariační techniky analýzy dat

Fakulta sociálních studií
podzim 2010
Rozsah
1/1/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
prof. Martin Kreidl, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. PhDr. Ing. Radim Marada, Ph.D.
Oddělení sociologie – Katedra sociologie – Fakulta sociálních studií
Kontaktní osoba: Ing. Soňa Enenkelová
Rozvrh
každý lichý čtvrtek 12:00–15:40 PC25
Předpoklady
Znalost základů statistiky a statistické analýzy dat na běžné úrovni bakalářských kurzů pro obory SOC a PSY, orientace v programu STATA je vítána. Pokud student neabsolvoval v předchozím studiu základy statistiky a analýzy dat může si ptořebné dostudovat z těchto knih: Treiman (2008), kap. 1-4; Agresti, Finlay (1997), kap. 1-8
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 18 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/18, pouze zareg.: 0/18
Mateřské obory/plány
předmět má 7 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Kurz seznamuje studenty s principy kvantitativní sociologie a analýzy kvantitativních dat pro potřeby sociologického zkoumání. Ukazuje jak obecné zásady, tak konkrétní aplikace na reálných sociologických datech. Vyučované metody sahají od OLS regrese až po regresi s kvalitativní závisle proměnnou. Součástí kurzu je řízená samostatná práce studentů s vlastními nebo poskytnutými sociologickými a demografickými daty. V kurzu je využíván program STATA. Základní orientace v softwaru je vítána a urychlí práci v kurzu.
Osnova
  • 1) Úvod: Statistika a sociologie; základy statistiky a statistického usuzování 2) Principy a účel analýzy dat, model elaborace 3) Rychlokurz ve STATě 4) Lineární korelace a regrese, metoda nejmenších čtverců 5) Mnohorozměrná regrese 6) Mnohorozměrná regrese - pokračování 7) Mnohorozměrná regrese-speciální analytické úlohy 8) Regresní diagnostika 9) Survey estimation 10) Logistická regrese 11) Multinomiální logistická regrese 12) Shrnutí a závěry
Literatura
    povinná literatura
  • AGRESTI, Alan a Barbara FINLAY. Statistical methods for the social sciences. 3rd ed. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 1997, xiv, 706. ISBN 0136225152. info
  • ALLISON, Paul David. Multiple regression : a primer. Thousand Oaks: Pine Forge Press, 1999, xviii, 202. ISBN 0761985336. info
  • FOX, John. Applied regression analysis, linear models, and related methods. Thousand Oaks: SAGE Publications, 1997, xxi, 596. ISBN 080394540X. info
  • TREIMAN, Donald J. Quantitative data analysis : doing social research to test ideas. Edited by Deirdre D. Johnston - Thomas J. Grites. San Francisco: Jossey-Bass, 2008, xxxii, 443. ISBN 9780470380031. info
    doporučená literatura
  • LONG, J. Scott. The workflow of data analysis using stata. 1st ed. Texas: Stata Press, 2009, xxvii, 379. ISBN 9781597180474. info
  • ACOCK, Alan C. A gentle introduction to Stata. 2nd ed. College Station: Stata Press, 2008, xii, 333. ISBN 9781597180436. info
  • LONG, J. Scott a Jeremy FREESE. Regression models for categorical dependent variables using Stata. 2nd ed. Texas: Stata corporation, 2006, xxxii, 527. ISBN 9781597180115. info
  • KÖHLER, Ulrich a Frauke KREUTER. Data analysis using stata. College Station, TX: Stata Press, 2005, xviii, 378. ISBN 1597180076. info
  • RABE-HESKETH, Sophia. A handbook of statistical analyses using Stata. Edited by Brian Everitt. 3rd ed. Boca Raton: Chapman & Hall, 2004, xiii, 308. ISBN 1584884045. info
  • COHEN, Jacob. Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences. 3rd ed. Mahwah: Lawrence Erlbaum Associates, 2003, xxviii, 70. ISBN 9780805822236. info
  • Getting started with Stata for Windows. College Station: Stata press, 2003, 190 s. ISBN 1-881228-77-0. info
  • HARDY, Melissa A. Regression with dummy variables. Newbury Park: SAGE Publications, 1993, vi, 90 s. ISBN 0-8039-5128-0. info
Výukové metody
Výuka je vedena formou přednášek a seminářů. V rámci přednášek budou studentům prezentovány základní témata, které pak budou na seminářích detailně procvičována. To vede prohloubení statistické a analytické dovednosti studentů. Studenti prezenčního studia mají navíc možnost si vyzkoušet samostatnou elementární aplikaci základních výzkumných postupů.
Metody hodnocení
Průběžně zadávané a hodnocené praktické analytické úkoly (6x). Každý průběžný úkol je hodnocen 5 body, je třeba získat min. 1 bod za každý úkol a celkem alespoň 20 bodů z 30 možných. Závěrečná analytická práce.
Informace učitele
Podrobné informace budou vyvěšeny ve studijních materiálech v IS, kam budou také postupně navěšovány další dokumenty.
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2009, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015.