FSS:PUPn4568 Multivariable Statistics - Informace o předmětu
PUPn4568 Multivariable Statistics
Fakulta sociálních studiípodzim 2024
- Rozsah
- 1/1/0. 12 kr. Ukončení: z.
Vyučováno kontaktně - Vyučující
- Mgr. Miroslav Suchanec, Ph.D., M.Sc. (přednášející)
- Garance
- Mgr. Miroslav Suchanec, Ph.D., M.Sc.
Katedra sociální politiky a sociální práce – Fakulta sociálních studií
Dodavatelské pracoviště: Katedra sociální politiky a sociální práce – Fakulta sociálních studií - Rozvrh
- Čt 16:00–17:40 PC26
- Předpoklady
- Course does not assume any previous methodological or statistical knowledge.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Předmět si smí zapsat nejvýše 18 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 4/18, pouze zareg.: 0/18 - Mateřské obory/plány
- Social Policy and Employment Policy (program FSS, N-PSPHR) (2)
- Veřejná politika a lidské zdroje (angl.) (program FSS, N-SP)
- Cíle předmětu
- Graduates should: 1. understand utility/usefulness of multivariable data analysis in public policy and human resources 2. be able to choose relevant multivariable method with respect to research goal 3. be able to interpret results of multivariable data analysis in research journals (passive knowledge) 4. master selected multivariable methods (active knowledge)
- Výstupy z učení
- 1. understand utility/usefulness of multivariable data analysis in public policy and human resources 2. be able to choose relevant multivariable method with respect to research goal 3. be able to interpret results of multivariable data analysis in research journals (passive knowledge) 4. master selected multivariable methods (active knowledge)
- Osnova
- 1. Introduction to multivariable data analysis (Introduction to SPSS/PASW, Assumptions of linear multivariable data analysis, Assumptions of multivariable analysis of categorical data. 2. Selected methods of linear multivariable data analysis (factor and cluster analysis) 3. Selected methods of multivariable analysis of categorical data (logistic regression)
- Literatura
- povinná literatura
- AGRESTI, Alan a Christine A. FRANKLIN. Statistics : the art and science of learning from data. 3rd ed. Boston: Pearson, 2013, xxiii, 757. ISBN 9780321805744. info
- AGRESTI, Alan. An introduction to categorical data analysis. 2nd ed. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2007, xvii, 372. ISBN 9780471226185. info
- Výukové metody
- Each class consists of lecture and following workshop. At the end of semester students will choose one method and apply it in their own research.
- Metody hodnocení
- credit for final project (data analysis with one selected method)
- Vyučovací jazyk
- Angličtina
- Další komentáře
- Studijní materiály
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fss/podzim2024/PUPn4568