Sylabus
BLOK 1:
Přednáška a seminář 1: Úvod
Anotace: Úvod, organizace kurzu, požadavky k úspěšnému ukončení kurzu, doporučená literatura, etapy statistického zkoumání, etika vědecké práce, návrh výzkumného projektu.
Klíčové pojmy: statistika, kvantitativní výzkum.
Přednáška a seminář 2: Základy statistiky
Anotace: Historie statistiky, pojetí statistiky, základní statistické pojmy, třídění statistických znaků, statistické symboly.
Klíčové pojmy: hromadný jev, statistická jednotka, statistický soubor, statistický znak.
Přednáška a seminář 3: Popisná statistika
Anotace: elementární zpracování statistických údajů, kvantily, míry centrální tendence a míry rozptýlenosti.
Klíčové pojmy: tabulka četností, modus, medián, aritmetický průměr, rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient.
Přednáška a seminář 4: Kontingenční tabulky
Anotace: Popis statistických dat (tabulky, grafy), praktická cvičení v Excelu, interpretace výsledků, náležitosti grafů a tabulek.
Klíčové pojmy: kontingenční tabulky, grafy, vizualizace dat.
Doporučená literatura a studijní materiály:
Disman, M. (1993, 1998, 2000). Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum.
Hendl, J. (2004). Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.
BLOK 2:
Přednáška a seminář 5: Počet pravděpodobnosti
Anotace: Náhodné jevy a jejich pravděpodobnosti.
Klíčové pojmy: náhodný jev, pravděpodobnost, podmíněné pravděpodobnosti, Bayesův vzorec, distribuční funkce.
Přednáška a seminář 6: Základní pravděpodobnostní rozdělení
Anotace: Pravděpodobnostní rozdělení náhodných proměnných.
Klíčové pojmy: binomické rozdělení, Poissonovo rozdělení, normální rozdělení.
Přednáška a seminář 7: Testování statistických hypotéz
Anotace: etapy testování hypotéz, test hypotézy o průměru, o relativní četnosti, o rozptylu, o shodě dvou průměrů, test dobré shody.
Klíčové pojmy: bodové a intervalové odhady, interval spolehlivosti, chí-kvadrát.
Přednáška a seminář 8: Analýza rozptylu
Anotace: Jednofaktorová analýza rozptylu.
Klíčové pojmy: ANOVA.
Doporučená literatura a studijní materiály:
Hendl, J. (2004). Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.
Řehák J., Řeháková, B. (1986). Analýza kategorizovaných dat v sociologii. Praha: Academia.
BLOK 3:
Přednáška a seminář 9: Regresní analýza
Anotace: cíle regresní a korelační analýzy, regresní analýzy dvou proměnných, přímková regrese, regresní parabola, vícenásobná regrese.
Klíčové pojmy: regresní funkce, metoda nejmenších čtverců, koeficient determinace.
Přednáška a seminář 10: Korelační analýza
Anotace: Korelace, koeficient korelace, korelační poměr, multikolinearita.
Klíčové pojmy: Pearsonův korelační koeficient, Spearmanův korelační koeficient pořadí.
Přednáška a seminář 11: Časové řady
Anotace: Pojem a druhy časových řad, elementární charakteristiky časových řad, modelování časových řad, konstrukce předpovědí časových řad.
Klíčové pojmy: trendy, klouzavé průměry.
Přednáška a seminář 12: Výběrové statistické zjišťování
Anotace: Teorie výběrových zjišťování, minimální počet výběrových jednotek.
Klíčové pojmy: prostý náhodný výběr, oblastní výběr, dvoustupňový výběr.
Zadání seminární práce.
Doporučená literatura a studijní materiály:
Hendl, J. (2004). Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.
Reiterová, E. (2007). Statistické metody v psychologickém výzkumu. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci.
BLOK 4:
Přednáška a seminář 13: Faktorová analýza
Anotace: Redukce velkého počtu ukazatelů na několik obecnějších faktorů.
Klíčové pojmy: faktorové zátěže, komunalista proměnné, redukovaná korelační matice.
Přednáška a seminář 14: Shluková analýza
Anotace: Třídění jednotek do skupin (shluků) podobných charakteristik.
Klíčové pojmy: euklidovská vzdálenost, dendrogram.
Seminář 15: Opakování, vizualizace a reportování statistických dat
Anotace: Praktické příklady, procvičování, opakování, diskuze nad seminárními pracemi.
Doporučená literatura a studijní materiály:
Hendl, J. (2004). Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.
Anotace
Cílem kurzu je seznámit studenty se základními statistickými metodami a postupy používanými v sociálně-vědném výzkumu a biomedicíně obecně, přičemž se zohlední zaměření studentů. Studenti se naučí vybírat vhodné metody kvantitativního zpracování dat s ohledem na výzkumné otázky, seznámí se se způsoby grafické prezentace výsledků analýzy a jejich interpretace.
Naučí se používat základní statistický software.