Statistics - OPNP3Q209A

• Title: Statistika
• Guaranteed by: Katedra psychologie (41-KPSY)
• Faculty: Faculty of Education
• Actual: from 2021
• Semester: summer
• E-Credits: 2
• Examination process: summer s.:
• Hours per week, examination: summer s.:0/1, Ex [HT]
• Capacity: unknown / 28 (unknown)
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Teaching methods: full-time
• Note: course can be enrolled in outside the study plan; enabled for web enrollment; priority enrollment if the course is part of the study plan
• Guarantor: Mgr. Kateřina Lukavská, Ph.D.
• Teacher(s): Mgr. Kateřina Lukavská, Ph.D.

Annotation

English

Last update: Mgr. Kateřina Lukavská, Ph.D. (02.02.2024)

The first part of the course covers theoretical background and practical skills related to hypotheses testing in cross-sectional data. It deals with simple statistical tests such as mean comparison (t-test, analysis of variance), correlation tests and simple linear (and binominal logistic) regression. In the second part, we will introduce more complex methods aimed at inferential statistical analysis of data coming from longitudinal observation research and intervention research (e.g., randomized control trials). It deals with advanced statistical methods such as generalized linear mixed models, generalized estimating equations, propensity scores matching, but some basic methods are introduced as well (e.g., paired t-test, one-way repeated measures ANOVA). The special attention will be on sampling procedures (type of sampling and power analysis) and correct description of sample in scientific papers (e.g., CONSORT diagram, response rate, attrition rate).

Czech

Last update: Mgr. Kateřina Lukavská, Ph.D. (02.02.2024)

První část kurzu se zaměřuje na teoretická východiska a praktické dovednosti související s testováním hypotéz v průřezových datech. Zabývá se jednoduchými statistickými testy jako je srovnání středních hodnot (t-test, analýza rozptylu), korelační testy a jednoduchá lineární (a binominální logistická) regrese. Ve druhé části představíme metody zaměřené na inferenční statistickou analýzu longitudinálníchj dat (např. párový t-test, jednocestná opakovaná měření ANOVA). Zvláštní pozornost bude věnována postupům konstruování výzkumných souborů (včetně výpočtu power analýzy) a správnému popisu vzorku ve vědeckých pracích (např. CONSORT diagram).

Descriptors

Last update: PhDr. Hana Sotáková, Ph.D. (03.02.2022)

Celková časová zátěž studenta	54,0
Množství kreditů odpovídající časové zátěži	2
Přidělené kredity	2
Zakončení	Zk
Přímá výuka
Přednášky:	0
Cvičení:	1
Příprava na výuku
Doba očekávané přípravy na 1 hodinu přednášky	0 minut
Doba očekávané přípravy na 1 cvičení	30 minut
Doba očekávané přípravy na 1 hodinu praxe	0 minut
Samostudium literatury (za semestr)	6 hodin
Práce se studijními materiály (za semestr)	6 hodin
Plnění průběžných úkolů (za semestr)	12 hodin
Plnění předmětu
Příprava na zkoušku a zkouška	12 hodin

Literature

Last update: Mgr. Ondřej Hrabec, Ph.D. (07.02.2024)

HENDL, J. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál, 2006.

FIELD, Andy; MILES, Jeremy; FIELD, Zoë. Discovering statistics using R. Sage publications, 2012.

VAN DER LINDEN, Wim J.; HAMBLETON, Ronald K. (ed.). Handbook of modern item response theory. Springer Science & Business Media, 2013.

Syllabus

Last update: Mgr. Kateřina Lukavská, Ph.D. (01.03.2023)

1. NHST paradigma testování hypotéz a jeho alternativy

2. Statistické soubory, výpočet statistické síly

3. Testy založené na porovnávání průměru

4. Analýza četností

5. Analýza vztahů (korelace, regrese)

6. Preregistrace, reportování výsledků, limity statistické analýzy dat

Studijní opory k tématům jsou k nalezení zde:

https://dl2.cuni.cz/course/view.php?id=3828

Course completion requirements

Last update: Mgr. Kateřina Lukavská, Ph.D. (05.02.2022)

1. Docházka

2. Test

3. Ústní zkouška