Předmět: Pokročilé kvantitativní techniky v sociálněvědním výzkumu

» Seznam fakult » FIF » KPE
Název předmětu Pokročilé kvantitativní techniky v sociálněvědním výzkumu
Kód předmětu KPE/SPKT
Organizační forma výuky Přednáška + Seminář
Úroveň předmětu Bakalářský
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní a letní
Počet ECTS kreditů 5
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Lysek Jakub, Mgr. et Mgr. Ph.D.
Obsah předmětu
Okruhy: 1) Pokročilé statistické myšlení a inference 2) Velká data, datová struktura v sociálněvědním výzkumu, práce s velkými daty v programu R 3) Multinomická regrese 4) Poissonova regrese, negativní binomická regrese - aplikace v politologii 5) Hierarchické modely I. 6) Hierarchické modely II. 7) Interakční efekty v regresních modelech 8) Modelování komplexní sociální reality 9) Chybějící hodnoty 10) Shluková a faktorová analýza 11) SEM I. 12) SEM II. 13) Prezentace výsledků analýz publiku Literatura: Povinná literatura Gelman, A., Hill, J., & Vehtari, A. (2020). Regression and other stories. Cambridge University Press. Doporučená literatura Soukup, P. (2019). Pad:(Používání statistické a věcné významnosti v českých sociálních vědách). Sociologicky Casopis, 55(2), 215-253. Monogan, J. E. (2015). Political analysis using R. Springer. Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. " O'Reilly Media, Inc.". Hamilton, Lawrence C. 2013. Statistics with STATA: Version 12, 8th edition. Boston: Cengage. Hedeker, Donald, Robert D., Gibbons. 2006. Longitudinal Data Analysis. New Jersey: John Wiley & Sons. Greene, William H. 2014. Econometric Analysis. London: Pearson Education Limited. Gelman, Andrew, Jennifer, Hill. 2007. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge: Cambridge University Press. Wooldridge, Jeffrey M. 2016. Introductory Econometrics: A Modern Approach, 6nd edition. Cincinnati: South-Western College Publishing. Aplikace metod v politologii: Lysek, J., & Zbíral, R. (2022). In the cradle of laws: resolving coalition controversies in the executive phase of law-making. Journal of Public Policy, 1-20. (Poissonova regrese) Havlík, Lysek 2022. The Czech 2021 general election and its impact on the party system. Czech Journal of Political Science. (Multinomická regrese)

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Výstupy z učení
Předmět navazuje na předchozí metodologické kurzy kvantitativních metod, zejména na kurz Vícerozměrná analýza dat. Kurz významně rozšiřuje znalosti kvantitativních technik v sociálních vědách. Po absolvování kurzu studenti porozumí pokročilým kvantitativním technikám a zároveň budou umět tyto výzkumné techniky využívat s pomocí sociálněvědního statistického softwaru STATA a R. Kurz je zaměřen především na aplikaci pokročilých regresních modelů v sociálněvědním výzkumu, nechybí ani rozšíření znalostí u dalších statistických technik. Posluchači budou seznámeni s aplikací statistických technik pro analýzu hierarchických dat (mixed regression models), časových řad, longitudinálních/panelových dat a tzv. cross-section time series dat, kdy nejčastější jednotkou analýzy jsou země v čase. Tématicky je kurz zaměřen na jiná než dotazníková data. Kurz naučí absolventy praktickým analytickým dovednostem ve výzkumu sociálně vědních dat. V neposlední řadě se kurz zaměří na problém chybějících hodnot v sociologickém šetření a na mnohonásobné imputace těchto chybějících hodnot.

Předpoklady
nespecifikováno

Hodnoticí metody a kritéria
nespecifikováno
Písemná zkouška, aktivní účast na seminářích, semestrální seminární práce, seminární úkoly, četba povinné literatury
Doporučená literatura


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr
Fakulta: Filozofická fakulta Studijní plán (Verze): Sociálněvědní analytik (2023) Kategorie: Sociální vědy 3 Doporučený ročník:3, Doporučený semestr: Zimní