Charles Explorer logo
🇬🇧

Statistics for Lawyers

Class at Faculty of Law |
HDPV0145

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

Předmět zahrnuje tato témata:

-        Příčina, následek, a experimentální paradigma

Hlavní koncepty:     1. Kauzalita.     2. Náhodný kontrolovaný experiment (RCT).     3. Typologie experimentů.

Hlavní četba:

    • Zeisel a Kaye, kap. 1.

-        Identifikace a zkreslení kauzálních vztahů

Hlavní koncepty:     1. Nepravá korelace, vývojová sekvence, chybějící mezičlánek, dvojí příčina.     2. Endogeneita.     3. Kontrafaktuál.

Hlavní četba:

    • Disman, kap. 1.4, 1.5 a 2.

    • Zeisel a Kaye, kap. 2 a 3.

-        Data, proměnné a deskriptivní statistiky

Hlavní koncepty:     1. Populace a parametry.     2. Vzorek a statistiky.     3. Reprezentativnost vzorku.     4. Sample selection/self-selection bias.     5. Typy dat.     6. Typy proměnných.     7. Histogram a rozdělení četností.     8. Průměr, modus a medián.     9. Robustnost statistiky.     10. Průměrná absolutní odchylka, směrodatná odchylka, IQR.     11. Standardizace a z-score.

Hlavní četba:

    • Disman, kap. 5.

    • Epstein a Martin, kap. 6.

    • Montag 2017, sekce 1 až 3.

    • Montag 2016 a Brabenec a Montag 2018, s. 397–405.

-        Statistická inference I: náhoda a signifikance.

Hlavní koncepty:     1. Statistická inference.     2. Sampling distribution.     3. Centrální limitní věta.     4. Normální rozdělení.     5. Pravidlo tří sigma.     6. Standardní chyba.

Hlavní četba:

    • Epstein a Martin, kap. 6.5 a 7.

    • Zeisel a Kaye, kap. 6.

-        Nade vší pochybnost: teorie pravděpodobnosti a důkazy v soudních sporech

Hlavní koncepty:     1. Základní teorie pravděpodobnosti.     2. Podmíněné pravděpodobnosti.     3. Bayesova věta.     4. Aplikace: pachové stopy.     5. Aplikace: DNA.

Hlavní četba:

    • Finkelstein a Levin, kap 3.

    • Pinc, Ludvík a kol. 2015. Zpráva o průběhu testování reliability metody pachové identifikace          prováděné speciálně vycvičenými služebními psy. Praha: Česká zemědělská univerzita.

    • Gastwirth, kap. 3.

-        Statistická inference II: testování hypotéz.

Hlavní koncepty:     1. Nulová a alternativní hypotéza.     2. Interval spolehlivosti.     3. Statistická signifikantnost.     4. p-value a její interpretace.     5. Testová statistika.     6. p-value a její interpretace.     7. Jednovýběrový a párový z-test a t-test.     8. Chyba I. typu.     9. Chyba II. typu.

Hlavní četba:

    • Epstein a Martin, kap. 7.

    • Zeisel a Kaye, kap. 6.

-        Statistická inference III: síla a substance.

Hlavní koncepty:     1. Síla statistického testu.     2. Substantivní signifikantnost.     3. Two-sample z-test (t-test).     4. Tabulky a χ2-test.

Hlavní četba:

    • Epstein a Martin, kap. 7.

    • Zeisel a Kaye, kap. 6.

    • Bolcha a Rovný 2015, s. 603–624.

    • Beber a Scacco 2012, sekce 1, 2.2, 3, 4.

Doplňková četba:

    • Montag 2017.

    • Gelman a Stern 2006.

-        Lineární regrese I: metoda nejmenších čtverců

Hlavní koncepty:     1. Bodový diagram (scatter plot).     2. Regrese na konstantu a jednoduchá lineární regrese.     3. Metoda nejmenších čtverců.     4. Interpretace konstanty a koeficientu(ů).

Hlavní četba:

    • Epstein a Martin, kap. 8.1 a 8.2.

-        Lineární regrese II: Inference

Hlavní koncepty:     1. Vlastnosti vzorku a statistická inference.     2. Vztah mezi standardní chybou, -statistikou a -value.     3. Koeficient determinace.     4. Ne-robustnost lineární regrese.     5. Flexibilita lineární regrese.     6. Logaritmus v regresi.

Hlavní četba:

    • Epstein a Martin, kap. 8.3. 9.1 a 9.2.

-        Lineární regrese III: Kauzalita     1. Kauzalita a role teorie v empirickém výzkumu.     2. Exogeneita.     3. Předpoklad ceteris paribus a alternativní vysvětlení.     4. Kontrolní proměnné, omitted variable bias a konzervativní zkreslení.     5. (Ne)stacionarita časových řad a zavádějící regrese.     6. Random walk a kointegrace.

Hlavní četba:

    • Montag 2016.

    • Brabenec a Montag 2018.

Doplňková četba:

    • Murray 1994.

-        Přirozené experimenty

Hlavní koncepty:     1. Difference-in-differences.     2. Instrumentální proměnné.     3. Regresní diskontinuita.     4. Matching.

Hlavní četba:

    • Angrist a Krueger 1994.

    • Montag 2004.

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

Předmět je designován pro právníky jako „konzumenty“ statistických studií, ať už u soudu, ve státní správě, při legislativní práci, nebo jako prostí občané a voliči. Primárním cílem tohoto předmětu je rozvoj znalostí potřebných k porozumění statistickým studiím, identifikace jejich silných a slabých stránek, a rozvoj zdravé skepse.

Předmět je zaměřen na statistiku primárně jako nástroj pro testování hypotéz a studium kauzálních vztahů, a jen sekundárně k popisu dat. Předmět začíná diskusí náhodného kontrolovaného experimentu jako zlatého standardu pro empirickou práci. Základní teorie pravděpodobnosti bude diskutována zejména s ohledem na inferenci z důkazů při soudním řízení. Třetím důležitým bodem je porozumění a interpretace testování statistických hypotéz a regresní analýzy. Předmět je zakončen ukázkami a kritickou diskusí studií odhadujících kauzální dopady veřejných politik a právních regulací, a ukázkami využití dat a statistiky ve firmách, veřejné správě a veřejné politice.