PSDDS4 Doktorský seminář IV

Filozofická fakulta
jaro 2022
Rozsah
0/0/0. 5 kr. Ukončení: z.
Vyučující
prof. PhDr. Marek Blatný, DrSc. (přednášející)
doc. PhDr. Martin Jelínek, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Helena Klimusová, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. PhDr. Marek Blatný, DrSc.
Psychologický ústav – Filozofická fakulta
Kontaktní osoba: Jarmila Valchářová
Dodavatelské pracoviště: Psychologický ústav – Filozofická fakulta
Předpoklady
PSDDS3 Výuka v předmětu předpokládá, že student je vybaven základním poznatkovým aparátem z oblasti kvantitativního psychologického výzkumu. Zejména je důležitá dobrá orientace v terminologii a základních postupech statistické analýzy dat.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Student naváže na svoje předchozí znalosti o kvantitativní metodologii a metodách zpracování výzkumných dat, s cílem prohloubit tyto znalost a rozšířit je o jejich praktickou aplikaci. Seznámí se s detailnější charakteristikou kvantitativního přístupu, typy výzkumných plánů a průběhem přípravy výzkumného projektu, prohloubí si znalosti o metodách získávání, zpracování a analýzy kvantitativních dat, které bude schopen následně realizovat v praxi. Student bude schopen ovládat aplikaci etických pravidel psychologického výzkumu i kritéria hodnocení výzkumů, využívajících kvantitativní přístup a jeho metody, po absolvování předmětu bude schopen efektivně pracovat s postupy kvantitativní metodologie, zejména volit metody zpracování dat adekvátní výzkumnému záměru a povaze výzkumných dat, kriticky zhodnotit výsledky jejich analýzy a navrhovat případná alternativní řešení jejich zpracování, či stanovovat limity výzkumu, dokáží kriticky posoudit návrh výzkumu z hlediska metodologické správnosti a proveditelnosti.
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen: - zvolit statistický postup adekvátní k výzkumné otázce; - interpretovat výsledky analýz (včetně pokročilých statistických postupů); - kriticky zhodnotit vhodnost aplikace postupů zpracování dat v odborných studiích.
Osnova
  • Obsah seminářů: Základní statistické postupy (porovnání průměrů, korelace, atd.) Regresní analýza Faktorová analýza (včetně konfirmační FA) Psychometrika Mediační analýza Moderační analýza Prezentace a diskuse studentských návrhů zpracování dat
Literatura
  • FIELD, Andy P. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. 5th edition. Los Angeles: Sage, 2018, xxix, 1070. ISBN 9781526419521. info
  • Goodwin, K. A., Goodwin, C. J. (2016). Research in Psychology: Methods and Design, 8th Edition. Hoboken, NJ: Wiley.
  • HAYES, Andrew F. Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis : a regression-based approach. New York: Guilford Press, 2013, xvii, 507. ISBN 9781609182304. info
  • SCHUMACKER, Randall E. a Richard G. LOMAX. A beginner's guide to structural equation modeling. Fourth edition. New York: Routledge, 2016, xxi, 351. ISBN 9781138811904. info
  • Relevantní české i zahraniční elektronické zdroje a periodika, e-learningové materiály přednášejících v IS .
Výukové metody
Přednáška, diskuse, prezentace případových studií, řešení modelových situací.
Metody hodnocení
Zápočet. Podmínkou pro získání zápočtu je 80% účast studenta na semináři a zpracování definitivní verze výzkumného designu disertační práce s důrazem na část věnující se způsobům zpracování dat. Dále má student za úkol vypracovat dva posudky – zpětné vazby na projekty svých kolegů, zahrnující kritické zhodnocení přístupů ke zpracování výsledků jejich výzkumných studií. Pro úspěšné absolvování předmětu musí studenti aktivně přispívat v seminářích – prezentací svého návrhu analýzy dat i diskusí týkající se návrhů jejich kolegů.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá blokově.
Poznámka k četnosti výuky: každý měsíc.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2021, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.