SubjectsSubjects(version: 970)
Course, academic year 2024/2025
   Login via CAS
Statistical Data Analysis I - MZ340R14K
Title: Statistická analýza dat I
Czech title: Statistická analýza dat I
Guaranteed by: Department of Social Geography and Regional Development (31-340)
Faculty: Faculty of Science
Actual: from 2024
Semester: summer
E-Credits: 4
Examination process: summer s.:
Hours per week, examination: summer s.:6/6, C [HS]
Capacity: 20
Min. number of students: unlimited
4EU+: no
Virtual mobility / capacity: no
State of the course: taught
Language: Czech
Explanation: předmět pro kombinovanou formu studia
Note: priority enrollment if the course is part of the study plan
Guarantor: doc. RNDr. Pavlína Netrdová, Ph.D.
Incompatibility : MD360P05
Is incompatible with: MD360P05
Is pre-requisite for: MZ340R12K
Annotation - Czech
Cílem kurzu je seznámit studenty s metodologickými principy základních metod statistické analýzy dat a naučit je aplikovat tyto statistické metody při analýze empirických geografických a demografických dat. V rámci kurzu studenti získají jak teoretické, tak praktické znalosti a dovednosti.
Důraz je v rámci kurzu kladen na to, aby studenti:
1. porozuměli základním principům statistické analýzy dat a jednotlivým statistickým metodám;
2. uměli aplikovat jednotlivé statistické metody na konkrétních datech s využitím statistického softwaru SPSS;
3. řádně interpretovali výsledky statistických analýz.
Last update: Netrdová Pavlína, doc. RNDr., Ph.D. (17.02.2025)
Literature - Czech

K úspěšnému absolvování kurzu postačí podkladové materiály k přednáškám a cvičením. Během přípravy k zápočtovému testu můžete využít množství doplňkových elektronických materiálů ke statistickým analýzám v SPSS či následující přehledové publikace:

HENDL, J. (2004): Přehled statistických metod zpracování dat - analýza a metaanalýza dat. Praha, Portál.

MAREŠ, P., RABUŠIC, L., SOUKUP, P. (2015): Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno, Masarykova univerzita.

Last update: Netrdová Pavlína, doc. RNDr., Ph.D. (17.02.2025)
Requirements to the exam - Czech

K získání zápočtu je potřeba:

1. průběžně studovat a aktivně se účastnit výuky (případnou absenci na prezenční výuce v rámci cvičení je nutné nahradit splněním všech testů pro kontrolu osvojení látky k danému tématu v zadaném termínu v Moodlu);

2. úspěšně splnit zápočtový test v Moodlu minimálně na 60 %.

Last update: Netrdová Pavlína, doc. RNDr., Ph.D. (17.02.2025)
Syllabus - Czech

V rámci kurzu jsou probírány základní metody jednorozměrné statistické analýzy a vybrané metody vícerozměrné statistické analýzy. Na konkrétních příkladech jsou diskutovány jak možnosti, tak omezení týkající se jejich použití v geografickém a demografickém výzkumu. K aplikaci jednotlivých postupů a metod se využívá statistický software SPSS.

Témata přednášek:

Statistické metody v geografii

Základy popisné a inferenční statistiky

Parametrické testy

Analýza rozptylu

Neparametrické testy

Analýzy relativní četnosti

Analýzy kontingenčních tabulek

Základy korelace a regrese

Odhalení vlivu třetí proměnné

Mnohonásobná lineární regrese

Témata cvičení:

Základy práce v SPSS

Základy popisné a inferenční statistiky v SPSS

Parametrické testy v SPSS

Analýza rozptylu v SPSS

Neparametrické testy v SPSS

Analýzy relativní četnosti v SPSS

Analýzy kontingenčních tabulek v SPSS

Korelační a regresní analýza v SPSS

Odhalení vlivu třetí proměnné v SPSS

Mnohonásobná lineární regrese v SPSS

Last update: Netrdová Pavlína, doc. RNDr., Ph.D. (17.02.2025)
Learning outcomes - Czech

Po absolvování kurzu studenti dokáží:

- charakterizovat možnosti a omezení použití statistické analýzy dat v geografii a sociálních vědách obecně a vysvětlit možné problémy a zkreslení na příkladu analýz závislostí

- vysvětlit základní statistické pojmy (měřítko proměnné, variabilita, rozdělení proměnné, statistická významnost – p-hodnota, věcná významnost, robustnost, rezistence, reziduum, koeficient determinace, multikolinearita, homoskedasticita) a principy (statistická indukce, testování statistických hypotéz, rozklad variability)

- vysvětlit obecně a na konkrétních příkladech rozdíly mezi kategoriálními a kvantitativními (spojitými) daty, popisnou a inferenční statistikou (statistickou indukcí), odhadováním a testováním hypotéz, nulovou a alternativní hypotézou, nezávislými a závislými výběry, parametrickými a neparametrickými metodami statistické analýzy, statistickou a věcnou významností, volnou statistickou, funkční a kauzální závislostí, nezávislou a závislou proměnnou, validním a reliabilním měřením

- vyjmenovat a popsat statistické míry polohy a rozptýlenosti, druhy statistických testů, metody pro analýzu vztahu dvou proměnných, koeficienty věcné významnosti, způsoby provedení výběru

- vysvětlit cíl a metodologický princip základních statistických metod, uvést jejich předpoklady a diskutovat možnosti jejich aplikace v geografickém výzkumu

- uvést příklady výzkumných otázek, které lze řešit pomocí jednotlivých statistických metod

- k určenému výzkumného problému a charakteru dat vybrat vhodnou statistickou metodu pro analýzu

S využitím softwaru SPSS studenti dokáží:

- připravit datový soubor k analýze, provést výběr z dat, agregovat data do podskupin, vážit data

- popsat data pomocí základních statistických charakteristik a graficky vyhodnotit rozdělení dat

- posoudit normalitu dat

- provést testování střední hodnoty pomocí t-testů, analýzy rozptylu a neparametrických testů včetně posouzení věcné významnosti

- provést analýzu kategoriálních dat pomocí binomického testu, chí kvadrát testu dobré shody, chí kvadrát testu nezávislosti a McNemarova testu včetně posouzení věcné významnosti

- analyzovat vztah dvou kvantitativních proměnných pomocí grafické, korelační a regresní analýzy

- zkonstruovat regresní model (jednoduchý i mnohonásobný), vyhodnotit jeho statistickou kvalitu, posoudit vliv nezávislých proměnných a využít model k predikci

- zhodnotit vliv třetí proměnné pomocí parciální korelace a podmíněných kontingenčních tabulek

- vysvětlit hodnoty uvedené ve výstupech po provedení jednotlivých statistických metod a správně je interpretovat

Last update: Netrdová Pavlína, doc. RNDr., Ph.D. (17.02.2025)
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html