|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KSS / KAN
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KSS
/
KAN
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Název
|
Kvantitativní sociologie 2
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
10
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
3
[HOD/TYD]
Seminář
1
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
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
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
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
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Nahrazovaný předmět
|
KSS/KA2
|
Vyloučené předměty
|
KSS/KA2
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
KSS/KA1 a KSS/CKA1
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem kurzu je seznámit studenty s pokročilejšími kvantitativními metodami zpracování společenských dat. Kurz úzce navazuje na kurz "Kvantitativní sociologie 1" a dále rozvíjí analytické dovednosti studentů v oblasti metod, které se v sociologických výzkumech běžně používají. Kurz ukazuje jak obecné zásady, tak konkrétní aplikace na reálných datech společenských výzkumů. Pozornost je věnována "čtení" výsledků z publikovaných publikací a schopnosti předat publiku své vlastní výsledky ve formě prezentace a psaného textu podle formálních kritérií používaných v impaktovaných publikacích.
|
Požadavky na studenta
|
Zpracování zadaných analýz a domácích příprava, seminární práce, prezentace, písemný test. Test bude sestávat z cca 10-12 otázek s volnou odpovědí, cílem je otestovat teoretické zvládnutí probraných analýz a schopnost pochopit výstupy z publikací. Seminární práce a prezentace vychází z analýz vlastních vědeckých problémů a dat, kterým se student(ka) bude věnovat. Seminární práce testuje schopnost napsat minipublikaci, která dodrží formální strukturu a kritéria oboru a prezentace pak schopnost představit výzkumné téma, metody a výsledky odbornému publiku na konferenci.
|
Obsah
|
1. Shrnutí metod hodnocení vztahu mezi dvěma proměnnými
2. Shrnutí metod hodnocení vztahu mezi dvěma proměnnými
3. Log-lineární modely analýzy kontingenčních tabulek
4. Log-lineární modely analýzy kontingenčních tabulek
5. Analýza přežívání
6. Analýza hlavních komponent a faktorová analýza
7. Analýza hlavních komponent a faktorová analýza
8. Vícerozměrné škálování
9. Vícerozměrné škálování
10. Shluková analýza
11. Diskriminační analýza
12. Diskriminační analýza
13. Klasifikační stromy
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Agresti, Alan. An introduction to categorical data analysis. 2nd ed. Hoboken : Wiley-Interscience, 2007. ISBN 978-0-471-22618-5.
-
Základní:
Cleves, Mario A.; Gould, William W.; Gutierrez, Roberto G. An Introduction to survival analysis using Stata. College Station : Stata Press, 2004. ISBN 1-881228-84-3.
-
Základní:
Fox, John. Applied regression analysis, linear models, and related methods. Thousand Oaks : SAGE Publications, 1997. ISBN 0-8039-4540-X.
-
Základní:
Agresti, Alan. Categorical data analysis. 2nd ed. New York : Wiley-Interscience, 2002. ISBN 0-471-36093-7.
-
Základní:
Hox, Joop. Multilevel analysis : techniques and applications. Mahwah : Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, 2002. ISBN 0-8058-3219-X.
-
Základní:
Long, J. Scott; Freese, Jeremy. Regression models for categorical dependent variables using Stata. College Station : Stata Press, 2006. ISBN 1-59718-011-4.
-
Základní:
Agresti, Alan; Finlay, Barbara. Statistical methods for the social sciences. Upper Saddle River : Pearson Prentice Hall, 2009. ISBN 978-0-13-027295-7.
-
Základní:
Hamilton, Lawrence C. Statistics with STATA : updated for version 9. Belmont : Brooks/Cole, 2006. ISBN 0-495-10972-X.
-
Základní:
Tabachnick, Barbara G.; Fidell, Linda S. Using multivariate statistics. Boston : Pearson, 2013. ISBN 978-0-205-89081-1.
-
Doporučená:
Manly F.B.J. Multivariate statistical methods: a primer. 3rd.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Praktická výuka [vyjádření počtem hodin]
|
39
|
Příprava na souhrnný test [6-30]
|
30
|
Kontaktní výuka
|
52
|
Příprava prezentace (referátu) [3-8]
|
10
|
Projekt individuální [40]
|
19
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
60
|
Vypracování seminární práce v magisterském studijním programu [5-100]
|
50
|
Celkem
|
260
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
popsat a vysvětlit základní sociologické metody. |
popsat formování sociologických perspektiv při využívání sociologických metod. |
vyjmenovat a popsat základní kvantitativní metody. |
charakterizovat základní poznatky vyplývající z empirických kvantitativních výzkumů. |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
vytvořit po formální stránce akceptovatelný odborný výstup. |
aktivně používat zahraniční databáze odborných časopisů. |
samostatně aplikovat a interpretovat poznatky vyplývající z aplikace kvantitativních metod. |
používat adekvátní termíny odpovídající pojmosloví oboru v českém a anglickém jazyce. |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
mgr. studium: samostatně a odpovědně se na základě rámcového zadání rozhodují v souvislostech jen částečně známých, |
mgr. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru., |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
rozlišit a popsat vztahy v Log-lineárních modelech, v modelech analýzy kontingenčních tabulek, vícerozměrné škálování, shluková analýza, klasifikační stromy aj. |
charakterizovat, co jsou Log-lineární modely, kontingenční tabulky, vícerozměrné škálování, shluková analýza, klasifikační stromy aj. |
vyjmenovat a rozlišit klíčové studie využívající zvolené metody. |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
klasifikovat, samostatně demonstrovat a aplikovat studované metody (Log-lineární modely, kontingenční tabulky, vícerozměrné škálování, shluková analýza, klasifikační stromy aj.). |
samostatně kriticky zhodnotit metody: Log-lineární modely, kontingenční tabulky, vícerozměrné škálování, shluková analýza, klasifikační stromy. |
samostatně zvolit vhodný teoreticko-metodologický přístup na vybrané téma s využitím studovaných metod. |
analyzovat data k vybranému problému za použití jedné z metod: log-lineární modely, kontingenční tabulky, vícerozměrné škálování, shluková analýza, klasifikační stromy. |
prezentovat ve formě odborného textu výsledky svých analýz učiněných pomocí jedné z metod: log-lineární modely, kontingenční tabulky, vícerozměrné škálování, shluková analýza, klasifikační stromy. |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
mgr. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i širší veřejnosti vlastní odborné názory, |
mgr. studium: používají své odborné znalosti, odborné dovednosti a obecné způsobilosti alespoň v jednom cizím jazyce, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Test, |
Seminární práce, |
Individuální prezentace, |
Průběžné hodnocení, |
Výstupní projekt, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Test, |
Seminární práce, |
Individuální prezentace, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Výstupní projekt, |
Kombinovaná zkouška, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška založená na výkladu, |
Seminární výuka (diskusní metody), |
Řešení problémů, |
Analyticko-kritická práce s textem, |
Projektová výuka, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Seminární výuka (diskusní metody), |
Přednáška založená na výkladu, |
Řešení problémů, |
Analyticko-kritická práce s textem, |
Projektová výuka, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška založená na výkladu, |
Seminární výuka (diskusní metody), |
Analyticko-kritická práce s textem, |
Řešení problémů, |
Projektová výuka, |
|
|
|
|