|
Vyučující
|
-
Kalenda Jan, doc. Mgr. Ph.D.
-
Kočvarová Ilona, Mgr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
- Populace, výzkumný soubor a jeho tvorba. - Měření, metody sběru dat. - Možnosti sběru a analýzy dat s využitím moderních technologií. - Data, zápis dat, transformace dat. - Popisná statistika. Vztahová statistika. Korelační a regresní analýza. - Grafické zpracování výstupů analýzy. - Statistická inference. - Testování hypotéz. - Statistické testy významnosti. - Problematika statistické a věcné významnosti.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Cvičení na počítači
- Účast na výuce
- 12 hodin za semestr
- Domácí příprava na výuku
- 50 hodin za semestr
- Semestrální práce
- 120 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 118 hodin za semestr
|
| Předpoklady |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| nespecifikováno |
| nespecifikováno |
| Výsledky učení |
|---|
| Orientuje se v doporučené literatuře ohledně statistické analýzy dat. Vysvětlí principy a postupy lineární a multi-lineární regrese. Rozezná vhodné statistické metody k analýze tématu své disertační práce, nebo zvolené výzkumné téma. Zdůvodní postup statistické analýzy data pro téma své disertační práce, nebo zvolené výzkumné téma. Zhodnotí sílu a slabinu analytických metod probíraných v rámci kurzu. |
| Orientuje se v doporučené literatuře ohledně statistické analýzy dat. Vysvětlí principy a postupy lineární a multi-lineární regrese. Rozezná vhodné statistické metody k analýze tématu své disertační práce, nebo zvolené výzkumné téma. Zdůvodní postup statistické analýzy data pro téma své disertační práce, nebo zvolené výzkumné téma. Zhodnotí sílu a slabinu analytických metod probíraných v rámci kurzu. |
| Orients himself in the recommended literature on statistical data analysis. Explains the principles and procedures of linear and multilinear regression. Distinguishes suitable statistical methods for analyzing the topic of his dissertation or chosen research subject. Justifies the approach to statistical data analysis for the topic of his dissertation or chosen research subject. Evaluates the strengths and weaknesses of the analytical methods discussed in the course. |
| Orients himself in the recommended literature on statistical data analysis. Explains the principles and procedures of linear and multilinear regression. Distinguishes suitable statistical methods for analyzing the topic of his dissertation or chosen research subject. Justifies the approach to statistical data analysis for the topic of his dissertation or chosen research subject. Evaluates the strengths and weaknesses of the analytical methods discussed in the course. |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Ddemonstrates the various ways in which statistical data can be analyzed in the chosen case. Illustrates the results of the statistical analysis using an appropriate representational tool. Measures the statistical dependence between key variables. Compares the measurement results obtained using two different measurement methods for the chosen case. Aapplies a suitable test of significance for the chosen research case. |
| Ddemonstrates the various ways in which statistical data can be analyzed in the chosen case. Illustrates the results of the statistical analysis using an appropriate representational tool. Measures the statistical dependence between key variables. Compares the measurement results obtained using two different measurement methods for the chosen case. Aapplies a suitable test of significance for the chosen research case. |
| Ukáže, jakými způsoby lze analyzovat statistická data na zvoleném případu Znázorní výsledky statistické analýzy vhodným reprezentačním nástrojem. Změří statistickou závislost mezi klíčovým proměnnými. Porovná výsledky měření používané dvěma různými metodami měření pro zvolený případ. Aplikuje vhodný test významnosti pro zvolený výzkumný případ. |
| Ukáže, jakými způsoby lze analyzovat statistická data na zvoleném případu Znázorní výsledky statistické analýzy vhodným reprezentačním nástrojem. Změří statistickou závislost mezi klíčovým proměnnými. Porovná výsledky měření používané dvěma různými metodami měření pro zvolený případ. Aplikuje vhodný test významnosti pro zvolený výzkumný případ. |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Cvičení na počítači |
| Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming) |
| Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming) |
| Cvičení na počítači |
| Monologická (výklad, přednáška, instruktáž) |
| Monologická (výklad, přednáška, instruktáž) |
| Hodnotící metody |
|---|
| Kombinovaná zkouška (písemná část + ústní část) |
| Známkou |
| Známkou |
| Kombinovaná zkouška (písemná část + ústní část) |
| Analýza seminární práce |
| Analýza seminární práce |
|
Doporučená literatura
|
-
Field, A. P. Discovering statistics using IBM SPSS statistics: and sex and drugs and rock'n'roll. London: Sage, 2013.
-
Chráska, M. & Kočvarová, I. (2015). Kvantitativní metody sběru dat v pedagogických výzkumech. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, 2015.
-
Mareš, P., Rabušic, L., & Soukup, P. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. Brno: Masarykova univerzita, 2015.
-
Řehák, J., & Brom, O. SPSS - Praktická analýza dat. Brno: Computer Press, 2015.
-
Soukup, P., & Kočvarová, I. Velikost a reprezentativita výběrového souboru v kvantitativně orientovaném pedagogickém výzkumu. Pedagogická orientace, 26(3), 512?536, 2016.
|