|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KSS / ZZD
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KSS
/
ZZD
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Název
|
Základy zpracování kvantitativních dat
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
6
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
3
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
32 / -
|
4 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Kurz učí studenty základům zpracování kvantitativní informace v sociálních vědách, tj. popisné statistice a statistickému usuzování. Přednášky jsou uvedeny motivačním problémem ze sociologické literaury, na jehož základě se odvozuje technická stránka analýzy. Nejsou vyžadovány obsáhlé matematické znalosti. Důraz není kladen na odvození rovnic, ale na pochopení principu analýzy. Ve cvičení se poznatky prakticky aplikují na počítači v prostředí MS Excel.
|
Požadavky na studenta
|
Základní ovládání tabulkového editoru (např. MS Excel), seminární práce, písemný test.
|
Obsah
|
(1-2) Typy proměnných
(3-4) Deskriptivní statistiky (míry polohy a variability)
(5-6) Tabulkové a grafické souhrny
(7-8) Binomické a normální rozdělení
(9-10) Statistické usuzování (intervaly spolehlivosti)
(11-12) Statistické usuzování (testování hypotéz, t-test, test dobré shody)
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Zar, Jerrold H. Biostatistical analysis. New Jersey : Prentice Hall, 1999. ISBN 0-13-081542-X.
-
Základní:
Agresti, Alan; Finlay, Barbara. Statistical methods for the social sciences. Upper Saddle River : Pearson Prentice Hall, 2009. ISBN 978-0-13-027295-7.
-
Rozšiřující:
Sokal, Robert R.; Rohlf, F. James. Biometry : the principles and practice of statistics in biological research. 3rd ed. New York : W.H. Freeman and Company, 2001. ISBN 0-7167-2411-1.
-
Doporučená:
Disman, Miroslav. Jak se vyrábí sociologická znalost : příručka pro uživatele. Praha : Karolinum, 2000. ISBN 80-246-0139-7.
-
Doporučená:
Hendl, Jan. Přehled statistických metod zpracování dat : analýza a metaanalýza dat. Praha : Portál, 2004. ISBN 80-7178-820-1.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
65
|
Příprava na souhrnný test [6-30]
|
26
|
Příprava na dílčí test [2-10]
|
20
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
60
|
Celkem
|
171
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
žádné formální prerekvizity |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
studenti jsou schopni: (1) Sumarizovat data z kvantitativních výzkumů do tabulek a grafů podle mezinárodních zvyklostí. (2) Vysvětlit princip statistického usuzování v sociologických šetření. (3) Přizpůsobit postup hodnocení dat podle jejich typu. (4) Interpretovat výsledky základních kvantitativních analýz v odborné literatuře a odhadnout jejich smysl u pokročilejších analýz. (5) Aplikovat celý postup statistického hodnocení dat na problému podle vlastního výběru. (6) Ovládat všechny základní funkce MS Excel |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
Seminární práce, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška založená na výkladu, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Cvičení (praktické činnosti), |
Řešení problémů, |
|
|
|
|