Charles Explorer logo
🇬🇧

Data Analysis in Sociology I

Class at Faculty of Arts |
ASG100075

This text is not available in the current language. Showing version "cs".Syllabus

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.

Annotation

The course aims to teach students the basics of descriptive statistics, the basics of data visualization, and data transformation using the SPSS software package. The credit is awarded upon obtaining own data, performing basic data transformations, and subsequent analysis of the data and interpretation of the results.