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.
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.