SOC708 Statistická analýza dat

Fakulta sociálních studií
podzim 2011
Rozsah
2/1/0. 6 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
prof. PhDr. Ladislav Rabušic, CSc. (přednášející)
prof. PhDr. Petr Mareš, CSc. (přednášející)
Mgr. et Mgr. Michaela Stejskalová (cvičící)
Mgr. Petra Závorková (cvičící)
Garance
Oddělení sociologie – Katedra sociologie – Fakulta sociálních studií
Kontaktní osoba: Ing. Soňa Enenkelová
Rozvrh
So 24. 9. 13:15–15:35 PC25, 16:30–18:50 PC25, Pá 21. 10. 13:15–15:35 PC25, 16:30–18:50 PC25, So 10. 12. 13:15–15:35 PC25, 16:30–18:50 PC25
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
SOC708/01: Rozvrh nebyl do ISu vložen. M. Stejskalová
SOC708/02: Rozvrh nebyl do ISu vložen. P. Závorková
Předpoklady
SOC706 Metodologie sociálních věd || SPP315 Metodologie vědy pro SPSP || SOC106 Metodologie sociálních věd
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Kurs je určen pro studenty bakalářského studia FSS. Naučí studenty základy statistické analýzy dat získaných v kvantitativním sociologickém výzkumu (survey) 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 sou-boru, 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).
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. Statistická inference aneb zobecňování výsledků z výběrového na základní soubor; 6. Srovnávání skupin na základě středních hodnot jejich kardinálních charakteristik (procedura means). Hypotéza o shodě dvou průměrů pro nezávislá data: t-testy (procedura compare means - means; one-sample t-test; independent-samples t-test); 7. Jak testovat nulovou hypotézu o shodě několika populačních průměrů (procedura compare means - one-way anova); 8. Základy bivariační analýzy: rozložení dat v kontingenční tabulce - povaha vztahu mezi hodnotami proměnných a porovnávání pozorovaných s očekávanými četnostmi; 9. 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); 10. Jak odhalit vliv třetí proměnné: práce s podsoubory neboli třídění vyšších stupňů a parciální koeficienty (procedura correlate - partial); 11. Základy lineární regrese - vztah spojitých proměnných (procedura regression -linear); 12. Faktorová analýza - redukce dat a vstup do multivariační analýzy (procedura data reduction - factor analysis).
Literatura
  • ŘEZANKOVÁ, Hana. Analýza kategoriálních dat. Vyd. 1. Praha: Oeconomica, 2005, 99 s. ISBN 8024509261. info
  • PALLANT, Julie. SPSS survival manual :a step by step guide to data analysis using SPSS for Windows (version 10 and 11). 1st pub. Buckingham: Open University Press, 2001, xvi, 286 s. ISBN 0-335-20890-8. info
  • BABBIE, Earl R., Fred HALLEY a Jeanne ZAINO. Adventures in social research : data analysis using SPSS for Windows 95/98. Thousand Oaks: Pine Forge Press, 2000, xxviii, 45. ISBN 0761986766. info
  • FIELD, Andy P. Discovering statistics using SPSS for Windows : advanced techniques for the beginner. 1st pub. London: SAGE Publications, 2000, xii, 496. ISBN 0761957553. info
  • BRYMAN, Alan a Duncan CRAMER. Quantitative data analysis with SPSS Release 8 for windows : a guide for social scientists. 1st. pub. London: Routledge, 1999, xvi, 303. ISBN 0415206979. info
  • ŘEZANKOVÁ, Hana. Analýza kategoriálních dat pomocí SPSS. Vyd. 1. Praha: Vysoká škola ekonomická, 1997, 78 s. ISBN 8070797282. info
  • NORUŠIS, M. J. SPSS introductory statistics : student guide. Chicago: SPSS, 1990, 420 s. ISBN 013178062X. info
Metody hodnocení
Přednáška (hromadně základní seznámení se základy vybraných statistických procedur) a cvičení na PC v seminárních skupinách (výpočty pomocí programů SPSS). 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.
Informace učitele
Základní literatura je uvedena v podrobném sylabu, který je umístěn ve studijních materiálů IS. Všechny důležité dodatky a materiály budou v průběhu kursu taktéž zavěšovány do studijních materiálů IS. Literature to be studied is desribed at greater details in the more concrete syllabus that can be found in Study Materials of IS (Information System). Petr Mareš is Professor in the Sociology Department. His office is in room 3.64 in the FSS building, and his office hours will be posted at the start of each semester.
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2000, podzim 2001, podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018.