půlka Baumík
půlka Rečka

Teams a Moodle (dostaneme kód)

Dostál, D. Statistické metody v psychologii. Olomouc: Filozofická fakulta UP, 2022

Programy ke zpracování dat

Stránka o stat. zpr. dat (PSPP, jamovi a JASP): openstatistika.sk
PSPP - open source alternativa k IBM SPSS

Požadavky ke zkoušce

Týmový projekt - jednoduchý výzkum

něco zajímavého či užitečného zjistit (např. výskyt nějakého jevu, chování v nějaké situace)
výsledky prezentovat na poslední výuce v semestru
Příklady:
- Co lidé za určitých okolností dělají, jak moc to dělají?
  - Chodí lidi na červenou přes přechod rychleji než na zelenou?
    - Jak dobře dokážeme odhadnout to, jestli člověk přejde na červenou(dřív než 5 min. před přechodem)
Nemělo by to být na dotazníku, spíše observační výzkum a následně vyhodnotit
Inuitivně etický, malý projekt
Zpracování a prezentace výsledků s důrazem na komunikaci

Prezentace (PPTX, PPT, ODP) by měla obsahovat

Zdůvodnění, proč je dobé (aktuální/zajímavé/potřebné) zjistit danou věc
Popis výzkumného souboru - pozorovaných lidí: relevantní charakteristiky (N, věk, pohlaví) - jak byli účastníci získáváni
Popis použitých postupů získávání dat: co bylo pozorováno, měřeno
Výsledky, všechny relevantní statistiky - reportovat jako součást textu, nebo grafy
Interpretace výsledků
- jakou odpoveď na výzkumnou otázku výsledky přinášejí
- omezení
- zajímavosti výsledků, podezřelosti, překvapení, nedostatky
Max 5 minut
Odevzdat prezentaci a datový soubor v Excelu, s daty v podobě konvekční datové matice
Termín odevzdání - po prezentaci ve výuce

Seminární práce

Průběžné testy a zkouška
v Moodlu, max 15b. Termíny testů jsou v polovině (začátek listopadu) druhý až v prosinci

Zkouška
písemná (papír-tužka-kalkulačka) 30b. Minimálně 15b. Z rozsahu látky, vymezené v sylabu. Potřeba získat minimálně 15b v průběžných testech
18 otázek, 12 uzavřené
13 až 15 otevřené
16 až 18 jsou výpočty příkladů spojených s probíranými tématy. Je třeba uvést, co výsledky vyjadřují a co z nich lze vyčíst. Interval 0 - 3

Celkové hodnocení max 70b

Úvod do statistiky, Proměnné

Statistika - statisticky (číselně) vyjádřené šetření
Vědní obor
Dvě definice:
- obor, který se zabývá shromažďováním, analýzou a interpretací údajů získaných z pozorování, experimentů a šetření
- věda, která se zabývá získáváním informací z numerických dat
původní význam spojen s administrativní správou státu (vojenský a daňový)
vychází z počtu pravděpodobnosti a teorie her
Studuje převážně hromadné jevy (zpracování číselných dat o hromadných jevech)

Výzkumný proces

Etapy výzkumu

Formulace záměru (studium literatury)
Vymezení výzkumné otázky
Koncipování hypotéz
Sběr empirických dat, zjišťování údajů (v určených souborech respondentů, pomocí nástrojů měření)
Analýza dat pomocí matematicko-statistických procedur
Popis a interpretace zjištění, formulace zobecnění a závěrů

Pojmy

Statistická jednotka

jednotlivý člen základního nebo výběrového souboru (základní prvek, na kterém pozorujeme projev určité hromadné události). Statistickou jednotkou může být osoba, firma, prodejna, území, věc, událost apod.

Znaky
Vlastnosti, sledované na prvcích(jednotkách statistického šetření), výběru či populace, nazýváme znaky nebo proměnné (přip. veličiny)
Proměnné nabývají různé hodnoty

Proměnná
charakteristika, znak, vlastnost, která je zjišťována, měřena
vyjadřuje předpoklad, že se daná vlastnost vyskytuje u různých osob v různé míře
Číselnou proměnnou získáme tak, že různým stupňům přítomnosti určité vlastnosti přiřadíme čísla = kódování proměnných
Datový soubor je soubor proměnných a jejich hodnot

Druhy znaků(proměnných)
kvalitativní - varianty zkoumané vlastnosti dány slovním vyjádřením, můžeme je kódovat pomocí číslic = vždy diskrétní
kvantitativní, varianty vyjádřeny číslem
člení se dále na
spojité - jednotlivé varianty znaku mohou nabývat jakékoliv hodnoty z určitého intervalu nebo rozmezí (výška, hmotnost apod.)
diskrétní (nespojité) - varianty znaku jsou vyjádřeny oddělenými čísly (počty onemocnění, počty zemřelých apod.)

Úrovně měření proměnných (stupnice, škály)

Nominální
Pořadová (ordinální)
Intervalová (Kardinální)
Poměrová (Kardinální)

Úrovně měření (škálování) proměnných jsou seřezeny od nejnižš k nejvyšší úrovni. Intervalové a poměrové proměnné se označují kardinální (metrické) proměnné
Statistické metody zpracování hodnot proměnné se uplatňují v návaznosti na úroveň měření proměnné

Druhy měření nominální
Měření reprezentuje skupinu neuspořádaných kategorií. Například: manželský status - svobodný, ženatý/vdaná, rozvedený/á, ovdovělý/á

Číslice pouze jako označení určité kategorie.
Příklad: respondentovo pohlaví: muž - 1, žena - 2
Výpočty: frekvence, procenta, modus, chí-kvadrát

Měření pořadové (ordinální)
Objektům přiřazujeme číslice tak, že vyjadřují pořadí podle určitého kritéria
Lze se ptát, zda sledovaná vlastnost je u určitého jedince vyšší (nižší, silnější, lepšé atd. ) neuž u jiného respondenta

Nevíme však, o kolik je větší. Příklady: úroveň vzdělání, klasifikace ve škole
Můžeme počítat: frekvenci výskytu jednotlivých kategorií, medián, Spearmanův koeficient pořadové doplnit

Měření metrické (kardinální)
Intervalová úroveň: Objektům přiřazujeme čísla tak, že vyjadřují, jak velké jsou mezi nimi rozdíly. Nemá přirozený nulový bod.
Poměrová úroveň: Přiřazené hodnoty vyjadřují množství vlastnosti, kteoru měří. Má přirozenou nulu
Body v testu, věk, roční příjem, inteligence, svědomitost, měření času

Lze počítat: arimetický průměr, směrodatnou odchylku, Studentův t-test, párový t-test, Pearsonův koeficient korelace

Členění statistiky

popisná (deskriptivní)
základní charakteristika, získaných dat
jejich účelná sumarizace

induktivní (inferenční, testovací)
charakteristiky výběru, ze kterých usuzujeme na vlastnosti populace
testování významnosti zjištění

Deskriptivní statistika

uspořádáním souborů, jejich popisem a účelnou sumarizací
Účelem
- zpřehlednit získaná data (tabulky, grafické znázornění)
- charakterizovat výběry pomocí kvantitativních charakteristik (míry středu, variability a míry tvaru)

Inferenční testovací statistika

Induktnív
založena na testování statistické významnosti (průkaznosti) zjištění
umožňuje z pozorovaných dat vytvářet obecné závěry s udáním stupně jejich spolehlivosti
výpočet úrovně spolehlivosti závěrů je založen na poznatcích teorie pravděpodobnosti a není závislý na subjektivním názoru hodnotitele