Sylabus
* Osnova předmětu:
1. Zopakování základů práce v prostředí statistického programu SPSS.
2. Shrnutí možností třídění prvního stupně.
3. Srovnávání středních hodnot spojitých veličin, T-test, ANOVA.
4. Základy dvojného třídění kategoriálních proměnných - četnosti, chí kvadrát.
5. Základy práce s kontingenčními tabulkami.
6. Rozší řené analýzy v kontingenčních tabulkách.
7. Zásady sociologické interpretace kategoriálních veličin.
8. Technika korelace.
9. Odhalování vlivu třetí proměnné (elaborace).
10. Jednoduchá lineární regrese.
11. Mnohonásobná lineární regrese.
12. Faktorová analýza.
13. Rekapitulace osvojených přístupů v dané metodologické oblasti. * Povinná literatura: - DISMAN, M. Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum,
1993. ISBN 80-7184-141-2. - MAREŠ, P., L. RABUŠIC, P. SOUKUP. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita,
2015. ISBN 978-80-210-6362-4. * Doporučená literatura: - BABBIE, E. The Practice of social Research. 7th Edition. Belmont: Wadsworth,
1995. ISBN 0-534-18744-7. (kapitoly 16 a 17: „The Elaboration Model ” Pp. 395-412, „Social Statistics“ Pp. 313-443) - HENDL, J. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál, s.r.o.,
2006. ISBN 978-80-7367-482-3. - KAPR, J., ŠAFAŘ, Z. Sociologie nebo zdravý rozum? Praha: Mladá fronta,
1969. ISBN 23-033-69. - LOUČKOVÁ I. Integrovaný přístup v sociálně vědním výzkumu. Praha: Sociologické nakladatelství,
2010. ISBN 978-80-86429-79-3. - ROSENBERG, M. Test Factor Standardization as a Method of Interpretation. Social Forces, 1962, 41(1): 53-61. ISSN 0037-7732. - STATSOFT, Inc. Electronic Statistics Textbook. Tulsa, OK: StatSoft,
2010. Dostupné na . - URBÁNEK, T. K prezentaci výsledků statistických analýz -
1. část. Československá psychologie, 51 (6): 601-609,
2007. ISSN 9000-062X. - URBÁNEK, T. K prezentaci výsledků statistických analýz -
2. část. Československá psychologie, 2008, 52 (1): 70-79. ISSN 9000-062X.
Anotace
Předmět navazuje na kurz Analýza kvantitativních dat I. Cílem je prohloubit praktické dovednosti managementu kvantitativních dat, používání explorativní analýzy a metod statistické inference (testování hypotéz). Absolvent by měl umět: a) provádět pokročilejší transformace dat; b) zvolit mezi různými statistickými metodami testování hypotéz, znát omezení a přednosti metod; (c) používat vícerozměrné metody statistické analýzy (intervaly spolehlivosti, testy dobré shody, asociace v kontingenčních tabulkách, korelační analýza, standardizace atd.); (d) formulovat výzkumné otázky a hypotézy, sociologicky interpretovat výsledky; (e) vypočítat statistiky pomocí softwaru a vyhodnotit platnost hypotéz. Výuka bude probíhat v prostředí statistického programu SPSS. Student musí pro závěrečnou atestaci formou zkoušky prezentovat samostatné analýzy kvantitativních dat a vyhodnotit a sociologicky interpretovat kontingenční tabulky.
Distanční výuka bude probíhat prostřednictvím poskytování výukových materiálů, konzultací v MS Teams a praktického nácviku příkladů v SPSS.