ZX510 Pokročilé statistické metody geografického výzkumu

Přírodovědecká fakulta
podzim 2015
Rozsah
0/2. 2 kr. Ukončení: z.
Vyučující
RNDr. Bohumil Frantál, Ph.D. (přednášející), RNDr. Petr Daněk, Ph.D. (zástupce)
Garance
RNDr. Petr Daněk, Ph.D.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Petr Daněk, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
ZX510/01: Čt 13:00–14:50 Z3,02045, B. Frantál
Předpoklady
PROGRAM(N-GK) || PROGRAM(D-GR4)
Předpokladem efektivní práce na cvičeních je vlastní notebook s nainstalovaným programem IBM SPSS Statistics (software možno stáhnout z https://inet.muni.cz/app/soft/licence - univerzitní multilicence pro studenty a zaměstnance). Program pracuje v anglickém jazyce, takže předpokladem je dobrá znalost angličtiny.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 20 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/20, pouze zareg.: 0/20, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/20
Mateřské obory/plány
předmět má 7 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Cílem předmětu je seznámit studenty s problematikou statistické analýzy dat z výběrových šetření jako základu sociálně vědních výzkumů a naučit je tato data efektivně zpracovávat a analyzovat s pomocí statistického programu IBM SPSS Statistics. Důraz bude kladen na řešení praktických statistických úloh (na příkladech reálných dat z různých dotazníkových šetření a podobně), na pochopení významu a vhodnosti použití specifických statistických metod a na správnou interpretaci zjištěných výsledků.
Osnova
  • 1. Základní strategie analýzy v sociálních vědách: výzkumný problém a výzkumné otázky, proměnné a jejich typy, princip testování hypotéz, populace a výběrový soubor, otázka reprezentativnosti a zobecňování výsledků z výběrového na základní soubor.
  • 2. Práce v prostředí SPSS a příprava dat pro analýzu: manipulace s datovými soubory, kontrola kvality dat a reprezentativnost, čištění a doplňování chybějících dat, transformace dat a vytváření umělých proměnných.
  • 3. Základy univariační analýzy: tzv. třídění 1. stupně, tabulky absolutních a relativních četností, možnosti grafických výstupů z programu (liniové, sloupcové, koláčové grafy, atd.).
  • 4. Analýzy průměrů ve skupinách: srovnávání skupin na základě průměrů a rozptylů jejich kardinálních charakteristik, spojování skupin se stejnou úrovní vlastnosti, testy nulových hypotéz o shodě několika populačních průměrů.
  • 5. Korelační analýza: měření síly asociace mezi dvěma proměnnými, korelační koeficienty a vhodnost jejich využití u různého typů proměnných, testování hypotéz o signifikanci koeficientů.
  • 6. Elaborační analýza: odhalení vlivu třetí proměnné, třídění vyšších stupňů a parciální koeficienty korelace, řetězení vlivů, nepravé korelace, korelace versus kauzalita.
  • 7. Regresní analýza: jednoduchá a mnohonásobná lineární regrese, určování kvality modelů vztahů jedné nebo více nezávislých proměnných k jedné závislé proměnné.
  • 8. Logistická regrese: určování modelů závislosti jedné kategorizované veličiny na ostatních proměnných – popis, vysvětlení a predikce vztahů.
  • 9. Explorační faktorová analýza: redukce a klasifikace dat, konstrukce škál, různá faktorová řešení a rotace, interpretace a možnosti využití faktorů pro další multivariační analýzy.
  • 10. Shluková analýza: třídění zkoumaných jednotek do skupin na základě blízkosti či podobnosti, segmentace a vytváření typologií, analýza a interpretace typů.
Výukové metody
Přednášky na dílčí témata. Praktická cvičení. Samostatná práce studentů - zpracování konkrétních úloh, analýza statistických dat v programu SPSS.
Metody hodnocení
Předpokladem efektivní práce na cvičeních je vlastní notebook s nainstalovaným programem IBM SPSS Statistics (software možno stáhnout z https://inet.muni.cz/app/soft/licence - univerzitní multilicence pro studenty a zaměstnance). Program funguje v anglickém jazyce, takže předpokladem je dobrá znalost angličtiny. Podmínky ukončení předmětu: Účast na seminářích (max. 2 absence) a závěrečný test (v podobě samostatného zpracování příkladu analýzy dat).
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2015/ZX510