|
Lecturer(s)
|
-
Šebík Anton, PhDr. Mgr. Ph.D.
|
|
Course content
|
1. construction of variables 2. aplication of T-tests 3. aplication of correlation 4. aplication of non-parametric methods 5. aplication of linear regression 6. aplication of logistic regression
|
|
Learning activities and teaching methods
|
Instruction based on dialogue, One-to-One tutorial, Group discussion, Task-based study method, Seminar classes, Seminar
- Preparation for an examination (30-60)
- 60 hours per semester
- Presentation preparation (report in a foreign language) (10-15)
- 15 hours per semester
- Graduate study programme term essay (40-50)
- 50 hours per semester
- Preparation for comprehensive test (10-40)
- 40 hours per semester
- Contact hours
- 52 hours per semester
- Individual project (40)
- 40 hours per semester
- Preparation for formative assessments (2-20)
- 3 hours per semester
|
| prerequisite |
|---|
| Knowledge |
|---|
| KSS/SON or equivalent introduction to STATA The course assumes good command of English, because core of sudy materials is not available in Czech. The course is assumed for master classes of sociology and assumes knowledge of sociological terminology and methology in the extent of entry exams. The class complements KSS/KA1 |
| popsat formování sociologických perspektiv při využívání sociologických metod. |
| vyjmenovat a popsat základní kvantitativní metody. |
| charakterizovat základní poznatky vyplývající z empirických kvantitativních výzkumů. |
| Skills |
|---|
| 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. |
| learning outcomes |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Students are able to: - possess suitable datasets from SDA (http://archiv.soc.cas.cz) - analyze quantitative sociological datasets - defend their analytical methods, findings and conclusions to teacher - defend their analytical methods, findings and conclusions to other studens at the seminar meeting - dispute analytical methods, findings and conclusions of other studens at the seminar meeting - present analyses in paper, eg. they are able to: - define research questions and hypotheses - give theoretical reasons for their hypotheses - present findings important for validity of their hypotheses - assess validity of their hypotheses - write clear conclusions |
| vyjmenovat zákonitosti vícerozměrné analýzy. |
| charakterizovat vícerozměrnou analýzu na příkladu vybraných sociologických dat. |
| vyjmenovat a rozlišit klíčové studie využívající vícerozměrné analýzy. |
| Skills |
|---|
| klasifikovat, samostatně demonstrovat a aplikovat vícerozměrnou analýzu. |
| samostatně kriticky zhodnotit metodu vícerozměrné analýzy. |
| samostatně zvolit vhodný teoreticko-metodologický přístup na vybrané téma s využitím vícerozměrné analýzy. |
| teaching methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Seminar |
| Task-based study method |
| Group discussion |
| One-to-One tutorial |
| Discussion |
| Seminar classes |
| assessment methods |
|---|
| Combined exam |
| Seminar work |
| Individual presentation at a seminar |
|
Recommended literature
|
-
Stata base reference manual. College Station : Stata Press, 2007. ISBN 1-59718-024-6.
-
Stata multivariate statistics : reference manual. College Station : Stata Press, 2005. ISBN 1-59718-002-5.
-
Stata survey data reference : manual. College Station : Stata Press, 2007.
-
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.
-
Hamilton, L. C. Statistics with STATA. Belmont. Brooks-Cole, 2004.
-
Kohler, Ulrich; Kreuter, Frauke. Data analysis using Stata. College Station : Stata Press, 2005. ISBN 1-59718-007-6.
|