|
Vyučující
|
-
Dostál Daniel, PhDr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Během kurzu bubou studentům představeny tyto metody: - Pokročilé dovednosti při budování regresních modelů (nelineární vztahy, nominální regresory, interakce) - Modely se smíšenými efekty - Hotellingův test, MANOVA a MANCOVA - Log-normální regrese - Logistická regrese - Poissonovská regrese - Shluková analýza (metoda k průměrů a hierarchické shlukování) - Analýza kanonických korelací - Další metody dle zájmu studentů a vyučujícího. V rámci projektů se studenti budou moct setkat s dalšími postupy, z nichž řadu znají z jiných předmětů. Například: - Rozmanité lineární regresní modely - Exploratorní faktorová analýza a metoda hlavních komponent - Strukturní modelování a konfirmatorní faktorová analýza - IRT modely, DIF analýza - ROC analýza
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Demonstrace, Projekce (statická, dynamická)
- Domácí příprava na výuku
- 30 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 20 hodin za semestr
- Účast na výuce
- 4 hodiny za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem kurzu je seznámit studenty s rozmanitými metodami statistického zpracování vícerozměrných dat. Studenti se budou během semestru setkávat s konkrétními projekty, kde byly rozmanité metody použity, a sami si jejich využití vyzkouší na svých vlastních datech.
Studenti získají přehled v metodách mnohorozměrné analýzy dat a sami si některé postupy vyzkouší.
|
|
Předpoklady
|
Znalost popisné a inferenční statistiky. Orientace v problematice lineárních modelů (regresní analýza).
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška, Analýza výkonů studenta
Student je hodnocen známkou odvozenou od počtů bodů, které získal během semestru. Body lze získat dvěma způsoby: 1) Odevzdáním zprávy dokumentující použití některé z metod mnohorozměrné statistiky. 2) Zhodnocením zpráv svých spolužáků. Semestr je rozdělen na 4 období. V každém období student může (ale nemusí) odevzdat jednu zprávu. Každá odevzdaná zpráva je hodnocena 0 až 4 body. Počet bodů, které student za zprávu obdrží, je závislý na tom, jak zprávu hodnotili ostatní studenti a případně též vyučující. Zprávy jsou hodnoceny z hlediska propracovanosti (sofistikovanosti, originality, správnosti) a didaktické kvality (přehlednosti, srozumitelnosti, poučnosti). Po skončení každého období je každému studentovi anonymně přiděleno pět odevzdaných zpráv. Pokud tyto zprávy student ohodnotí, může za dané období získat jeden bod navíc (bez ohledu na to, zda v daném období nějakou zprávu sám odevzdal nebo ne). Tento extra bod dostává pouze část studentů. Kritériem je to, zda se hodnocení, která student udělil, shoduji s hodnocením dalších studentů. Studenti, kteří hodnotí přesněji, tak mají vyšší šanci, získat extra bod, ač zde nelze vyloučit vliv náhody, proto není doporučeno se na tento zdroj bodů spoléhat. Pozor! Aby student obdržel za dané období body za svou zprávu, musí odeslat své hodnocení zpráv svých spolužáků (pokud tak neudělá, získá 0 bodů). Body jsou na konci semestru převedeny na známky následujícím způsobem: 8-20 b. = A, 7 b. = B, 6 b. = C, 5 b. = D, 4 b. = E, 0-3 b. = F.
|
|
Doporučená literatura
|
-
Hendl, J. (2012). Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál.
-
Martin, P. R., Bateson, P. P. G., & Müller, I. (2009). Úvod do teorie a metodologie měření chování. Praha: Portál.
-
Urbánek, T., Denglerová, D., & Širůček, J. (2011). Psychometrika: měření v psychologii. Praha: Portál.
|