Sylabus
Náplň výuky:
– opakování – transformace dat, deskriptivní statistika, vizualizace dat
– principy statistické inference a testování hypotéz
– jednovýběrové parametrické i neparametrické testy, intervaly spolehlivosti,
– dvouvýběrové a párové testy, jejich využití
– ANOVA jednoduchého třídění, post hoc testy
– ANOVA dvojného třídění a její další varianty
– kontingenční tabulky a míry asociace kategoriálních proměnných, ověřování reprezentativity
– korelační analýza, parciální korelační koeficient
– jednoduchá regrese a její předpoklady
– vícenásobná regrese, předpoklady a základy regresního modelování
– opakování, příp. nastínění vícerozměrných metod
Domácí úkoly: 1) ANOVA / testy 2) kontingenční tabulky 3) korelace
Anotace
Course content: 1.repetition - data transformation, descriptive statistics, data visualization 2.principles of statistical inference and testing hypothesis 3.one-sample parametric and non-parametric tests, confidence intervals 4.two-sample and paired tests 5.ANOVA, post hoc tests 6.Pivot tables and categorical variables association rates, check of representativeness 7.correlation analysis, partial correlation coefficient 8.simple regression and its assumptions 9.multiple regression, assumptions and basic regression modeling 10.repetition, event. multivariate methods