MAS10c Aplikovaná statistika I - cvičení pro antropology

Přírodovědecká fakulta
podzim 2022
Rozsah
0/2/0. 2 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: z.
Vyučující
Mgr. Jan Ševčík (cvičící)
Garance
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
MAS10c/01: Po 8:00–9:50 MP2,01014a, J. Ševčík
MAS10c/02: Po 10:00–11:50 MP2,01014a, J. Ševčík
Předpoklady
NOW( MAS01 Aplikovaná statistika I )
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 20 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 2/20, pouze zareg.: 0/20
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Statistické vyhodnocení výsledků je neodmyslitelnou součástí antropologických výzkumů. Ve cvičeních si studenti na reálných příkladech ujasní principy základních statistických metod. Poznají situace, kdy lze jednotlivé statistické metody v praxi použít, a budou umět za daných okolností vybrat metodu nejvhodnější. Procvičí si početní dovednosti nutné pro statistické testování hypotéz a zpřehlednění datového souboru. Naučí se pracovat se statistickým softwarem R a na konci kurzu v něm budou schopni základní statistické testy provést.
Výstupy z učení
Po absolvování tohoto kurzu:
- student je schopen provádět exploratorní analýzu dat;
- student ovládá jednodušší metody induktivní statistiky;
- student umí interpretovat výstupy ze statistického software.
Osnova
  • 1) Úvod do softwaru R
  • 2) Popisná statistika, absolutní četnosti, relativní četnosti, podmíněné relativní četnosti
  • 3) Základní číselné charakteristiky: průměr, rozptyl, směrodatná odchylka, medián, kvantily, koeficient šikmosti a špičatosti, korelační koeficienty
  • 4) Diskrétní náhodné veličiny, alternativní rozdělení, binomické rozdělení, Poissonovo rozdělení
  • 5) Spojité náhodné veličiny, normální rozdělení, dvourozměrné normální rozdělení
  • 6) Bodové a intervalové odhady
  • 7) Úvod do testování hypotéz, testy jednorozměrné normality, test dvourozměrné normality, test symetrie
  • 8) Jednorozměrné parametrické testy: t-test, F-test, test o pravděpodobnosti, test o korelačním koeficientu
  • 9) Dvourozměrné parametrické testy: dvouvýběrový t-test, F-test, test o rozdílu dvou pravděpodobností, test o rozdílu dvou korelačních koeficientů
  • 10) Neparametrické testy: Znaménkový test, Wilcoxonův test, Spearmanův test
  • 11) Závislost v kontingenčních tabulkách: Pearsonův chi kvadrátový test, Fisherův přesný test, test podílem šancí
Literatura
    doporučená literatura
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info
    neurčeno
  • HENDL, Jan. Kvalitativní výzkum : základní teorie, metody a aplikace. 3. vyd. Praha: Portál, 2012, 407 s. ISBN 9788026202196. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Popisná statistika. 4. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2007, 52 s. ISBN 978-80-210-4246-9. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Tomáš LERCH. Základní statistické metody. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita, 2005, 180 s. ISBN 80-210-3886. info
Výukové metody
Cvičení, 2 hodiny týdně. Prezenční výuka. V případě zhoršení epidemiologické situace bude prezenční výuka nahrazena sledováním výukových videí a online konzultacemi přes MS Teams v době cvičení.
Metody hodnocení
Docházka (povolené jsou dvě absence), dva písemné testy, z každého je třeba získat alespoň 75% bodů. Absenci na cvičení je možné nahradit vypracováním cvičení pomocí výukových videí a on-line odevzdáním. Toto platí i při on-line výuce.
Informace učitele
Překročí-li zájem výrazně kapacitu předmětu, budou vytvořeny dvě seminární skupiny o celkové kapacitě 30 studentů.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět by si neměli zapisovat studenti matematických studijních oborů.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2012, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2023, podzim 2024.