SOC560 Sociologický výzkum

Fakulta sociálních studií
podzim 2017
Rozsah
1/1/0. 12 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
prof. Martin Kreidl, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. PhDr. Ladislav Rabušic, CSc.
Katedra sociologie – Fakulta sociálních studií
Kontaktní osoba: Ing. Soňa Enenkelová
Dodavatelské pracoviště: Katedra sociologie – Fakulta sociálních studií
Rozvrh
Po 15:15–16:45 PC26
Předpoklady
!NOW( SOC660 Sociologický výzkum ) &&! SOC660 Sociologický výzkum &&SOUHLAS


Předpoklady - seminární skupina prof. Martina Kreidla (PS)
Volitelný/povinný kurz navazujícího magisterského studia sociologie. U studentů očekávám vstupní znalosti na úrovni základních metodologických a statistických kurzů z bakalářského studia v rozsahu, který je FSS vyučován v oborech sociologie (a nebo psychologie). Orientace v programu STATA 15 je vítána, není však nezbytně nutná, pouze usnadňuje zvládnutí kurzu. Pokud studující neabsolvovali v předchozím studiu základy statistiky a analýzy dat musí si potřebné 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 10 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/10, pouze zareg.: 0/10
Jiné omezení: Předmět je vypisován pouze pro studující nižších Imatr. ročníků než 2017/18
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu


Cíle skupina prof. Martina Kreidl
Tento kurz rozvíjí schopnosti prakticky provádět sociálně vědní výzkum, zejména pak praktické použití analýzy kvantitativních dat v konkrétním výzkumu. Na konci semestru bude každý (úspěšně) studující schopen zpracovat a sociologicky interpretovat statistická data. Kurz se věnuje celé řadě statistických technik, od OLS regrese až po regresi s kvalitativní závisle proměnnou.
Osnova


  • Osnova prof. M. Kreidl
    1) Úvod: Statistika a sociologie; základy statistiky a statistického usuzování
  • 2) Principy a účel analýzy dat, model elaborace
  • 3) Zvláštní příklady tabulek
  • 4) Míry asociace v tabulkách, index nepodobnosti
  • 5) Test dobré shody
  • 6) Rychlokurz ve STATě
  • 7) Lineární korelace a regrese, metoda nejmenších čtverců
  • 8) Mnohorozměrná regrese
  • 9) Mnohorozměrná regrese-speciální analytické úlohy
  • 10) Chybějící data – mnohonásobná imputace
  • 11) Logistická regrese
Literatura
    povinná literatura
  • AGRESTI, Alan a Barbara FINLAY. Statistical methods for the social sciences. 4th ed. Upper Saddle River: Pearson Education, 2009, xiii, 609. ISBN 9780137131501. 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
  • FOX, John. Applied regression analysis and generalized linear models. Edited by John Fox. 2nd ed. Los Angeles: Sage, 2008, xxi, 665. ISBN 9780761930426. 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
Výukové metody


Výukové metody prof. M. Kreidl
Výuka je vedena formou přednášek, cvičení, individuálních a kolektivních projektů a další samostatné práce. V rámci přednášek budou studentům prezentována základní témata, která pak budou na cvičeních detailně procvičována formou praktické práce se softwarem, diskuse, prezentací a dalších metod. Kurz dále zahrnuje samostudium literatury, domácí přípravy a písemné práce.
Metody hodnocení


Metody hodnocení prof. M. Kreidl
Kurz je hodnocen na základě průběžné práce ve smyslu čl 16, ods. 8 Studijního a zkušebního řádu MU. Praktické týdenní analytické úkoly (10x). Každý průběžný úkol je hodnocen 2 body; je třeba získat celkem alespoň 10 bodů z 20 možných. Souhrnná analytická práce je hodnocena 20 body. Závěrečnou práci odevzdávají pouze studující, kteří splnili výše uvedené podmínky při odevzdávání průběžných prací. Detaily pro závěrečnou práci budou diskutovány v kurzu.
Informace učitele
Informace učitele prof. M. Kreidl
Podrobný sylabus je umístěn nejpozději v prvním týdnu semestru na stránce kurzu v ISu.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2012, jaro 2013, podzim 2013, jaro 2014, podzim 2014, jaro 2015, podzim 2015, jaro 2016, podzim 2016, jaro 2017, jaro 2018, podzim 2018, jaro 2019, podzim 2019.