Sylabus
1. Program SPSS ?moduly. Prostředí SPSS - typy souborů (datové, výstupové, programové), načítání různých typů datových souborů (xls, ASCII, Access, dBase...), ukládání dat v jednotlivých formátech
2. Vytváření datových souborů v SPSS a jejich popis (proměnné a jejich hodnoty). Definice proměnných: typy proměnné, pojmenování proměnných a jejich hodnot, definování chybějících hodnot, typ proměnné dle škály měření (nominální, ordinální, kardinální)
3. Základní principy práce s datovým souborem: přechod na konkrétní pozorování (jednotku souboru), seřazení jednotek podle zvolených kritérií, tvorba podsobourů dle zvolených kritérií, aplikace analýz na jednotlivé dílčí podsoubory,náhodný výběr
4. Vážení dat. Agregování datového souboru, spojování více dat. souborů
5. Výpočet četností (frequencies), popisné statistiky (descriptives)
6. Transformace proměnných: tvorba nových proměnných pomocí již existujících (compute), rekódování proměnných, automatické rekódování proměnných
7. Transformace proměnných - pokračování: výskyt hodnoty u případu (count), nahrazení vynechaných hodnot (replace missing), z-transformace.
8. Kontingenční tabulky, chí-kvadrát test, z skore
9. Zpracování vícenásobných odpovědí (Multiple Response) - zadání sady proměnných, zadání výpočtu četností, křížové tabulky
10. Vytváření tabulek v modulu Tables - tables of frequencies, basic tables, general tables
11. Editace tabulek, práce se šablonami
12. Grafy - tvorba, editace, vlastnosti
13. Porovnání průměrů - ANOVA, procedura MEANS
14. Porovnání průměrů - T-Test
15. Neparametrické testy v SPSS
16. Vícenásobné metody - factorová, shluková.
Anotace
Cílem je naučit studenty nejen používat statistický software SPSS a importovat či upravovat v něm data, ale také upevnit znalosti deskriptivní statistiky a grafického znázornění dat. To má umožnit studentům snazší orientaci v pokročilejších kurzech statistiky a metod výzkumu, v nichž se pracuje s prvky dvourozměrné analýzy dat a inferenční statistiky.
1) vytvoření datového souboru – seznámení s prostředím SPSS (syntax, output, variable a data view), import a zadávání dat, vytváření proměnných a jejich vlastnosti
2) typy proměnných podle měřící škály (nominální, ordinální, kardinální +missing values), jejich zadávání a základní transformace (kategorizace kardinálních, repolarizace škál, slučování kategorií – příkaz recode)
3) pokračování transformací – aritmetické transformace (příkaz compute) a podmíněné transformace (příkaz if, funkce logických spojek AND, OR, NOT
4) absolutní a relativní četnosti – interpretace a úskalí relativních četností a základy vizualizace dat – barplot, pieplot
5) míry centrální tendence – modus, medián, průměr, jejich výpočet a interpretace, boxplot a jeho vlastnosti (descriptives a frequencies)
6) míry variability – rozptyl, směrodatná odchylka, MAD, variační koeficient, šikmost, špičatost, histogram
7) grafy – shrnutí a zopakování koláčových, tyčových, bodových, krabicových grafů, histogramu, polygonu četností etc. (Chart builder) a jejich interpretace a prezentace
8) kódování otevřených odpovědí – vytvoření kódového klíče, vztah k obsahové analýze, kategorie a práce s nimi
9) multiple response – využití, zadávání a interpretace
10) pokročilejší práce s daty – agregování, sortování, filtrování a vážení dat a jejich využití