|
Vyučující
|
-
Karásková Hana, PhDr. Ph.D.
-
Ramshorn Zdeněk, prof. PhDr. CSc.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Úvod a administrativa, základní přehled: Statistika a sociologie; základy statistiky a statistického usuzování 2. Instalace software: R, RStudio, RMarkDown 3. Analýza pomocí tabulek a třídění 2. a 3. stupně 4.-5. Základy mnohorozměrných modelů - proč a kdy je používáme 6.-7. Lineární korelace a regrese, metoda nejmenších čtverců 8. Mnohorozměrná regrese 9. Mnohorozměrná regrese - speciální analytické úlohy 10.-11. Regresní diagnostika: neobvyklá a vlivná data, nelinearita, heteroskedasticita, kolinearita 12.-13. Regrese s kvalitativní závisle proměnnou - binární logistická regrese
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednáška s diskusí, Skupinová konzultace, Studium metodou řešení problémů, Studium textů, Přednáška, Přednáška s demonstrací, Seminář
- Kontaktní výuka
- 52 hodin za semestr
- Příprava na dílčí test [2-10]
- 20 hodin za semestr
- Příprava na souhrnný test [6-30]
- 40 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku [10-60]
- 30 hodin za semestr
- Projekt individuální [40]
- 40 hodin za semestr
|
| Předpoklady |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| popsat a vysvětlit základní sociologické metody. |
| popsat formování sociologických perspektiv při využívání sociologických metod. |
| vyjmenovat a popsat základní kvantitativní metody. |
| charakterizovat základní poznatky vyplývající z empirických kvantitativních výzkumů. |
| Odborné dovednosti |
|---|
| vytvořit po formální stránce akceptovatelný odborný výstup. |
| aktivně používat zahraniční databáze odborných časopisů. |
| samostatně aplikovat a interpretovat poznatky vyplývající z aplikace kvantitativních metod. |
| používat adekvátní termíny odpovídající pojmosloví oboru v českém a anglickém jazyce. |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| mgr. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení, |
| Výsledky učení |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| rozlišit mezi kvantitativní a kvalitativní proměnnou. |
| vyjmenovat zákonitosti vícerozměrné analýzy. |
| charakterizovat vícerozměrnou analýzu na příkladu vybraných sociologických dat. |
| uvést příklady studií využívající vícerozměrné analýzy. |
| Odborné dovednosti |
|---|
| opatřit si vhodná data pro vícerozměrnou analýzu. |
| upravit si data pro vícerozměrnou analýzu. |
| samostatně aplikovat vícerozměrnou analýzu na vybraná data. |
| samostatně zvolit vhodný analitický přístup k vybranému tému s využitím vícerozměrné analýzy. |
| obhájit svůj analytický přístup ke konkrétní vícerozměrné analýze dat. |
| zpracovat vícerozměrnou analýzu dat. |
| prezentovat výsledky vícerozměrné analýzy dat ve formě odborného textu. |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| mgr. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i širší veřejnosti vlastní odborné názory, |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Přednáška založená na výkladu, |
| Přednáška s demonstrací, |
| Přednáška s diskusí, |
| Seminární výuka (diskusní metody), |
| Řešení problémů, |
| Analyticko-kritická práce s textem, |
| Skupinová konzultace, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Přednáška založená na výkladu, |
| Přednáška s demonstrací, |
| Přednáška s diskusí, |
| Seminární výuka (diskusní metody), |
| Řešení problémů, |
| Analyticko-kritická práce s textem, |
| Skupinová konzultace, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Přednáška založená na výkladu, |
| Přednáška s demonstrací, |
| Přednáška s diskusí, |
| Seminární výuka (diskusní metody), |
| Řešení problémů, |
| Analyticko-kritická práce s textem, |
| Skupinová konzultace, |
| Hodnotící metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Písemná zkouška, |
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Seminární práce, |
| Průběžné hodnocení, |
| Výstupní projekt, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Písemná zkouška, |
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Seminární práce, |
| Průběžné hodnocení, |
| Výstupní projekt, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Písemná zkouška, |
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Seminární práce, |
| Průběžné hodnocení, |
| Výstupní projekt, |
|
Doporučená literatura
|
-
Getting started with stata : for windows. College Station : Stata Press, 2007.
-
Stata base reference manual. College Station : Stata Press, 2007. ISBN 1-59718-024-6.
-
Stata multivariate statistics : reference manual. College Station : Stata Press, 2007.
-
Stata survey data reference : manual. College Station : Stata Press, 2007.
-
Allison, Paul D. Multiple Regression: A Primer. Pine Forge Press, 1999.
-
Fox, John. Applied regression analysis, linear models, and related methods. Thousand Oaks : SAGE Publications, 1997. ISBN 0-8039-4540-X.
-
Fox, John. Nonparametric simple regression: smoothing scatterplots. Thousand Oaks : Sage Publications, 2000. ISBN 0-7619-1585-0.
-
Gould, William; Pitblado, Jeffrey; Sribney, William. Maximum likehood estimation with Stata. 3rd ed. College Station : Stata Press, 2005. ISBN 1-59718-012-2.
-
Hamilton, Lawrence C. Statistics with STATA : updated for version 9. Belmont : Brooks/Cole, 2006. ISBN 0-495-10972-X.
-
Kohler, Ulrich; Kreuter, Frauke. Data analysis using Stata. College Station : Stata Press, 2005. ISBN 1-59718-007-6.
|