1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat




Назва1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat
старонка29/29
Дата канвертавання16.12.2012
Памер1.39 Mb.
ТыпДокументы
1   ...   21   22   23   24   25   26   27   28   29

Základní statistické přístupy v humanitních vědách


vyučující Doc. RNDr. Ivana Loučková, CSc.

kredity 6

rozsah 2+1

zakončení K, Zk, z, z

typ povinný

určeno I. studijní blok


1. Úvod do problematiky

Úvod do studia statistiky, význam oboru pro humanitní vědy. Statistická data, význam a obsah dat, problematika tvorby dat, význam používaných symbolů, indexované proměnné. Statistické úlohy, aneb k čemu je statistika dobrá? (Úlohy redukce dat, komparace, studium souvislostí, příklady.)

Základní pojmy: hromadný jev, statistická jednotka, statistický znak, proměnná a její typy, statistické soubory.

Statistické šetření: etapy, základní schéma, popis jednotlivých fází.


2. Deskripce statistického souboru:

Frekvenční distribuce pro různé typy proměnných, kumulativní distribuce, možnosti použití.

Deskripce prostřednictvím tabulek (třídění prvního a vyšších stupňů), ukázky výstupů.

Deskripce prostřednictvím technik zobrazování dat, grafy: sloupkový diagram, kruhový diagram, histogram, polygon četností ukázky výstupů.

Deskripce pomocí statistických charakteristik, předběžné vymezení.


3. Analýza jedné proměnné (univariační analýza jednorozměrného rozložení )

Pojednání o deskriptivních statistikách s ohledem na různé typy proměnných. Charakteristiky (míry) centrálních tendencí, míry polohy: kvantily, střední a průměrné hodnoty (modus, medián, aritmetický průměr).

Vymezení pojmů, jejich vlastnosti, způsob použití.


4. Charakteristiky variability.

Variabilita pro různé typy proměnných. Homogennost (hustota) či heterogennost. Základní míry variability: kvantily, průměrná odchylka, rozptyl, standardní (směrodatná) odchylka), koeficienty šikmosti, špičatosti. Vymezení, vlastnosti, způsob použití.


5. Práce s ordinální proměnnou.

Role ordinálního a poměrového znaku. Variabilita v používání s ohledem na cíle, příklady. Pseudokvantifikace ordinálního znaku, koeficienty asymetrie. Využití.


  1. Analýza jednorozměrného rozložení číselné proměnné - procedura "box". Stem and

Leaf –plot.

Statistická řada, uspořádaná statistická řada, pořadí, medián, kvartily, hloubka, rozpětí.

Hradby, přilehlá, vnější a vzdálená pozorování.

Řešené úlohy.


7. Transformace proměnných, vytváření nových znaků.

Důvody pro transformaci znaků (komparace, neobsazení kategorií, rozštěpení souboru na podsoubory - bimodální rozložení apod.) Konstrukce sumovaných indexů. Možnosti využití.

Standardizace číselných údajů pomocí transformace "Z-score", využití.


8. Výběry, zobecnění, statistická inference. Pravděpodobnost.

Základní soubor (cílová populace), populační charakteristiky, příklady.

Výběrový soubor, výběrové charakteristiky, základní úlohy počtu pravděpodobnosti.

Náhodný jev a náhodná veličina.

Konstrukce teoretického rozdělení pravděpodobnosti výskytu v závislosti na velikosti

souboru.

Příklad s hody mincí (výběr dvou jednotek, čtyř, šesti) a konstrukce teoretického rozdělení.


9. Statistické testování, základní principy.

Populační parametry (označení řeckými písmeny) a statistiky (a odpovídající označení).

Předběžné úvahy k testování hypotéz. Velikost souboru, volba testového kritéria.

Testy pro jeden a více výběrů. Úlohy vedoucí na komparaci s předpokladem a objasnění diferencí, různé úlohy, z nichž se odvíjí formulace předpokladů (hypotéz).


10. Hypotéza a její funkce.

Hypotéza oboru, hypotéza statistická, rozdíly.

Hypotéza nulová a alternativní. Hladina významnosti.

Chyba prvního a druhého druhu.


11. Náhodná proměnná, teoretická rozdělení náhodných proměnný.

Základní typy teoretických rozdělení a důležitost jejich identifikace v konkrétní úloze

(jasné vědomí cíle).

Normální rozdělení.

Rozdělení podílu rozptylů: F - rozdělení.

Rozdělení průměrů : t - rozdělení.

Rozdělení čtverců hodnot: Chi - kvadrát.

Grafické znázornění, volba hladiny významnosti, testy jednostranné a dvoustranné.


12. Test dobré shody.

Použití testu Chi-kvadrát jako ověření "dobré shody" (komparace) s předpokladem.

Distribuce populační, distribuce výběrová, testování shody výběru s populací.


13. Odhady parametrů základního souboru a intervaly spolehlivosti (konfidenční),

jejich funkce.

Proč je důležité přesně formulovat výzkumný soubor.

Úloha zobecnění ve výzkumu. Role výběrových šetření.

Konfidenční intervaly pro vybrané charakteristiky, obecné principy.


14. Analýza dvou proměnných (bivariační analýza dvourozměrného rozložení):

vysvětlení diferencí mezi skóre dvou proměnných

Kritéria pro výběr bivariačních testů, obecné principy:

Testy pro kategorizovaná data – nominální znaky. Testy pro ordinální či podílová data.

Testy pro komparace průměrů či rozptylů – výhody a nevýhody.

Párové či nepárové testy, parametrické či neparametrické testy.

Binoimický test pro dichotomickou proměnnou.

Chi-kvadrát test pro dva nebo více nepárových výběrů.

Další testy (McNemarův test, znaménkové schéma).


15. Úlohy komparace průměrů , obecně.

Komparace dvou průměrů (spojité proměnné - kardinální proměnná), t-test v různých

variantách. Předpoklady použití.

Párové a nepárové testy.


16. Komparace průměrů, specifikace

Komparace více průměrů prostřednictvím rozptylů. F test.

ANOVA pro jeden výběr. Předběžné vymezení. Testy pro identifikaci rozdílnosti

průměrů, předběžné vymezení.

17. Kontingenční tabulka. Vyhledání vztahů.

Dvourozměrný statistický soubor.

Závislost funkční,statistická, korelační, předběžné vymezení.

Souvislost dvou znaků, kontingenční tabulka, předběžné vymezení.


18. Pozorované a očekávané četnosti. Hypotéza nezávislosti, statistika chi-kvadrát.

Nezávislost jako koncept. Vymezení nezávislosti.

Podmíněná rozdělení četností. Procenta. Komparace řádků (řádková procenta),

komparace sloupců

(sloupcová procenta).

Co jsou to rezidua. Jejich role v analýze vztahů.

Další typy reziduí, adjustovaná rezidua, znaménkové schéma, jejich využití.


19. Regrese a korelace dvou jevů.

Regresní koeficient dvou jevů, vlastnosti.

Statistická souvislost. Koeficient korelace dvou jevů.


20. Míry asociace pro různé typy proměnných.

Tzv. "pre" princip a míry založené na tomto principu (lambda, tau apod.).

Interpretace používaných měr.


21. Souvislosti a závislost v kontingenční tabulce, pokračování.

Míry asociace pro tabulka 2x2.

Regresní čára a korelační poměr. Jednoduchá lineární korelační závislost. Jednoduchá

nelineární korelační závislost.


22. Regrese a korelace pro spojité proměnné.

Lineární korelace. Vztahy mezi intervalovými proměnnými.

"Scatter" diagram.

Těsnost vztahu mezi dvěma kardinálními znaky.

Pearsonův korelační koeficient, koeficient determinace (jako podíl variability daný znalostí druhé proměnné), použití.

23. Těsnost vztahu mezi dvěma ordinálními znaky.

Spearmanův korelační koeficient. Další koeficienty pro ordinální proměnné. Koeficienty determinace pro odpovídající koeficienty (mocniny daných charakteristik).


24. Parciální korelace, předběžné vymezení.

Korelace jevů, opakování. Relace mezi třemi jevy. Vyloučení vlivu třetího jevu,

možnosti zjištění.

Koeficient parciální korelace. Grafy (diagramy, cesty).


Literatura:

Herzberg, P.: Principles of Statistics. John Wiley and Sons, U.S.A. 1983.

Knoke, D., Bohrnstedt, G.: Basic social statistics. F.E. Peacock Publishers, Inc., U.S.A. 1995.

Lamser, V., Růžička, L.: Základy statistiky pro sociology. Svoboda. Praha 1970.

Loučková,I.: Základní statistické přístupy v sociologickém výzkumu. Olomouc 1991.

Loučková, I.: Analýza dat. (Jednorozměrná rozložení číselného typu.) Olomouc 1992.

Loučková, I.: Analýza dat II s metodou LINDA ve společenskovědním výzkumu. Olomouc 1996.

Přadková,S.: Statistika pro sociology. Brno 1980.

Řehák,J.: K pojmu znak v sociologii. Sociologický časopis, VIII, 1972, 615-625.

Řehák,J., Řeháková, B.: Analýza kategorizovaných dat v sociologii. Praha 1986.

Vytlačil,J.: Výběrová šetření v praxi. SEVT. Praha 1969.

de Waus, D.A.: Surveys in Social Research. UCL Press, London 1994
1   ...   21   22   23   24   25   26   27   28   29

Падобныя:

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconMedvedi izvirajo iz psov podobnih prednikov. Že pri psih, ki so pretežno mesojedi, lahko predstavlja rastlinstvo pomemben delež V prehrani. Pri medvedih se je
Ni prava hibernacija. Med mirovanjem pride do drastičnega zmanjšanja telesne temperature in osnovnih življenjskih funkcij. Spola...

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconI decided to analyze the Proactiv commercials that are seen on tv. Most of them I looked up online in order to watch both old and new ads

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconI. ÚVod

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconSlovo na úvod

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconALŽirija geografija Uvod

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconUvod V antropologijo in teologijo misijonov 4

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconI. ÚVod II. Historie zámku kynžvart

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconSeminární práce ze statistiky

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconIn this essay, I analyze fundamental concepts of media as portrayed by the show 30 Rock. This critically-acclaimed nbc comedy started in 2006, starring head

1. Úvod d o práce s počítačem při analýze dat iconTrencianska informacna agentura pri kz-tn

Размесціце кнопку на сваім сайце:
be.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©be.convdocs.org 2012
звярнуцца да адміністрацыі
be.convdocs.org
Галоўная старонка