Sylabus
1. Survey a „Total Survey Error“
2. „Survey quality“ a „Measurement error“
3. Chyby měření
4. Postupy redukce chyb měření Postupy měření chyb měření
5. Jednoduché postupy „měření“ validity
6. Analýza systematické chyby měření v modelu CFA (Confirmatory Factor Analysis)
7. Analýza náhodné chyby měření v QSM (Quasi Simplex Model)
8. Analýza náhodné a systematické chyby měření v TS MTMM modelech
9. Ekvivalence dat – konceptuální úvod do problematiky komparativní výzkum
10. Ekvivalence dat – koncept ekvivalence
11. Ekvivalence dat – příklady testování ekvivalence
12. Item Response Theory (IRT) – základní principy
13. IRT – využití pro analýzu kvality měření
Anotace
Kurs je určen pro studenty magisterského stupně a předpokládá obeznámenost s principy vícedimenzionálních metod analýzy dat.
Kurs studenty systematicky seznámí s problematikou chyb měření v kontextu dotazníkového šetření (survey). Tématika chyb měření bude nejprve zasazena do kontextu teorie měření a koncepce celkové výzkumné chyby. Následně bude systematizována terminologie používaná při studiu výzkumných chyb (TSE, variance, bias, validity, relibiality, CTT, method effect atd.) a přehled způsobů, jakými se s chybou měření můžeme vypořádat v rámci výzkumného procesu (redukce, měření, korekce). Speciální důraz bude kladen na předvedení konkrétních pokročilých postupů měření chyb měření (QSM, CFA, MTMM, Analýza ekvivalence, IRT) a možnosti jejich korekce (např. za pomoci SQP).
Studenti absolvováním kursu získají ucelený přehled o aktuální terminologii, klasifikacích výzkumných chyb, jejich role ve výzkumném procesu a dopadu na kvalitu výsledků. Vedle toho nabydou jasnou představu o možnostech, jak se s výzkumnými chybami vyrovnat, resp. jak výzkumný proces designovat, aby se s chybami měření vůbec nějak vyrovnat mohli. Poznatky získané kursem pomohou k odborně kritičtějšímu pohledu na výzkumný proces, k jasnějšímu vhledu do kvality dat dotazníkových šetření, a konstruktivnímu uvažování o výzkumném designu a analýze výzkumných dat vůbec.