Základy analýzy kvantitativních dat Metodologie pro ISK – podzim 2015

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Kvantitativní metody výzkumu v praxi
Advertisements

LMS Unifor Live! Inovace kombinovaného studia. Teoretická část (45 minut) Definice pojmů Přihlášení do LMS Unifor Live! Program.
Databázové systémy 1 Cvičení č. 6 Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice.
LMS Unifor Live! Inovace kombinovaného studia. Teoretická část (45 minut) Definice pojmů Přihlášení do LMS Unifor Live! Program.
17.Tabulkový procesor (filtrování a řazení dat, formuláře, podmínky a podmíněné formátování, export a import dat) Barbora Skoumalová 4.A.
Obsah statistiky Jana Zvárová
Statistika 8. ročník Autorem materiálu je Mgr. Jana Čulíková
Analýza kvantitativních dat I.
Analýza dat.
Tabulkový procesor.
Sociologický výzkum.
Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích
Analýza kvantitativních dat II. / Praktikum Vícenásobné výběrové otázky (Multiple response) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
Fakulta elektrotechniky a informatiky
Základy pedagogické metodologie
ZÁKLADNÍ SOUBOR Základní soubor (populace) je většinou myšlenková konstrukce, která obsahuje veškerá data, se kterými pracujeme a není vždy snadné jej.
Úvod: Vytvoření datové matice a pořízení dat Výzkum TV & knihy Jiří Šafr FHS UK, HiSo a ŘS Analýza kvantitativních dat AKD I. (II.) / Praktikum LS 2011,
Statistika 2 Aritmetický průměr, Modus, Medián
ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD Na padesátém 81, Praha 10 Využívání služeb e-governmentu jednotlivci ISSS 2007, Hradec Králové Andrej.
Systém dalšího vzdělávání pracovníků výzkumu a vývoje v MS kraji a jeho realizace Projekt A5 Nástroje informatiky pro získávání informací a jejich zpracování.
PSY717 Statistická analýza dat 2010 První konzultace.
Škola: Střední škola právní – Právní akademie, s.r.o. Typ šablony: III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Projekt: CZ.1.07/1.5.00/
KIV/ZIS cvičení 4 Tomáš Potužák. Dotazy - úvod Umožňují pracovat s databází –Získávat specifické informace z tabulky, případně z více tabulek najednou.
ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD Na padesátém 81, Praha 10 Šetření o využívání informačních technologií ve veřejné správě Konference ISSS 2006.
Praktikum elementární analýzy dat Třídění 2. a 3. stupně UK FHS Řízení a supervize (LS 2012) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
DATABÁZOVÉ SYSTÉMY Ing. Roman Danel, Ph.D.
Excel export a import dat. Import ze souboru.
5. Statistica Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová.
Březen – měsíc internetu podeváté aneb Na úřad přes internet Jaroslav Winter BMI sdružení ISSS, Hradec Králové
Lišta nástrojů Standard otevření, uložení a další manipulace se soubory (tj. projekty) načítání dat (mapových vrstev) „žluté plus“ změna měřítka odkaz.
VY_32_INOVACE_21-16 STATISTIKA 2 Další prvky charakteristiky souboru.
Co už znáte? Typologii dnes užívaných výzkumů Náležitosti Research Brief Rozdíly mezi kvalitativními a kvantitativními metodami Výhody a nevýhody těchto.
filtrování a řazení dat, podmíněné formátování,
Úvod: Vytvoření datové matice a pořízení dat Výzkum TV & knihy Jiří Šafr FHS UK, HiSo a ŘS Analýza kvantitativních dat AKD I. (II.) / Praktikum LS 2011,
Postup při empirickém kvantitativním výzkumu
Inferenční statistika - úvod
Typy výzkumu  Kvantitativní  Kvalitativní  Smíšený  První zkoumá kolik lidí si co myslí atd …  Druhý co přesně si lidé myslí  Třetí je kombinací.
Zpracování dat z kvantitativního výzkumu. Na základní škole se uskutečnil výzkum, kde se měřila hmotnost žáků 8.tříd. Výzkumu se účastnilo 33 žáků. Byly.
Měření v sociálních vědách „Měřit všechno, co je měřitelné, a snažit se učitnit měřitelným vše, co dosud měřitelné není“. (Galileo Galilei)
Import dat Access (16). Projekt: CZ.1.07/1.5.00/ OAJL - inovace výuky Příjemce: Obchodní akademie, odborná škola a praktická škola pro tělesně.
I. Pomocí roztahování buněk (viz přednáška Příprava dat) vyplnit buňky čísly od 1 do 79 Příklad používání funkcí: II. Spoj příjmení a jméno do jednoho.
Statistika 1.cvičení. Základní informace Ing. Daniela Krbcová Materiály ze cvičení, přednášky Skripta k předmětu,
Metodologie ISK Základy statistického zpracování dat Ladislava Suchá, 28. dubna 2011.
Ukládání dat biodiverzity a jejich vizualizace
Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J
WORDPAD Textový dokument.
Číslo a název projektu: CZ /1. 5
Induktivní statistika
Statistika 2.cvičení
Statistika - opakovací test k procvičení
METODICKÝ LIST PRO ZŠ Pro zpracování vzdělávacích materiálů (VM)v rámci projektu EU peníze školám Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost   
Induktivní statistika
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Otázky a úkoly VY_32_INOVACE_4_3_13_20 Vložení I.   Najdi záložku „vložení“. Vlož libovolný obrázek. Nastav jeho výšku na 5cm. Uprav ho tak, aby s ním.
Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J
Sociologický výzkum II.
Typy proměnných Kvalitativní/kategorická binární - ano/ne
Microsoft Excel 2016 – k čemu a jak?
Metodologie pro ISK 2 Úvod do práce s daty
5. Statistica Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová.
zpracovaný v rámci projektu
Úvod do induktivní statistiky
Metodologie pro ISK 2 Kontrola dat Popis kategorizovaných dat
Statistika a výpočetní technika
Analýza kardinálních proměnných
průběžná zpráva z 2. etapy sběru dat
Co říká česká veřejnost?
Induktivní statistika
Základy statistiky.
Charakteristiky polohy
Transkript prezentace:

Základy analýzy kvantitativních dat Metodologie pro ISK – podzim 2015 Analýza dat Základy analýzy kvantitativních dat Metodologie pro ISK – podzim 2015

Začínáme s analýzou (v Excelu) Nejprve pár termínů: Proměnná (znak) - vzdělání Hodnota proměnné – ZŠ, SŠ, VŠ … Četnost – 46, 62, 307…

Proměnné Nominální Ordinální Kardinální nabývají nečíselných hodnot a nelze je uspořádat hierarchicky či podle velikosti (nemůžeme určit, která hodnota proměnné je vyšší než jiná. Speciálním případem nominálních hodnot jsou dichotomické proměnné (muž/žena, ano/ne). Nominální proměnnou může být např. stav, bydliště, oblíbená barva apod. Ordinální nabývají hodnot, u kterých můžeme s jistotou tvrdit, že jedna je vyšší než druhá, nemůžeme však s jistotou tvrdit, o kolik je vyšší. Ordinální proměnnou je například vzdělání, volně formulované frekvence činností. Kardinální nabývají skutečných měřitelných číselných hodnot – kardinální proměnnou je například věk, počet dětí, výše platu. Speciálním případem kardinálních proměnných jsou intervalové proměnné (např. výše platu měřená intervaly 0- 10000, 10001-20000, 20001-30000…)

Statistická analýza Deskriptivní Induktivní zabývá se sběrem, sumarizací a prezentací souborů dat. Je to ta „lehčí“ statistika, která je dostupná pomocí běžných nástrojů Jaká je průměrná délka života žen? Jaká je mediánová hodnota platu knihovníků v ČR? Jaký je minimální a maximální počet knih, který průměrně za rok přečte student KISKu? Induktivní Zabývá se zobecňováním výsledků výzkumu na vzorku na populaci

Obrázek CC: Jan Boček Toužíte-li po kráse  Vizualizace dat (Boček, Marek, Málek, Pospíšil), Datová analytika (Mayer) + celá datová větev

Zdroje dat Český statistický úřad Databáze Eurostatu otevřená data z výsledků voleb Databáze Eurostatu http://ec.europa.eu/eurostat/data/database ČSDA - Český sociálněvědní datový archiv ČSDA poskytuje přístupk vybraným českým datovým souborům reprezentativních výzkumů. Bez registrace je možné procházet stránky Webu a informace o archivovaných datech.V archivu najdete například datové soubory z realizovaných měsíčních šetření Centra pro výzkum veřejného mínění (CVVM). Instituce a jejich repozitáře Datacite www.otevrenadata.cz

Datové matice

Datové matice

Validní a chybějící hodnoty Validní hodnoty jsou ty hodnoty, které započítáváme do analýzy. Jsou to všechny varianty odpovědí, které pro nás mají vysokou informační hodnotu. Chybějící hodnoty jsou ty hodnoty, kdy respondent zvolí odpověď typu „nevím / nemohu se rozhodnout / nemohu odpovědět“ nebo otázku přeskočí a odpověď vůbec neposkytne. I tyto druhy odpovědí pro nás mohou mít informační hodnotu (např. pokud existuje na některou otázku vysoký počet odpovědí „nevím“ nebo neodpovědí, měli bychom se zamyslet nad tím, zda respondenti otázce rozumí). Nevalidní hodnoty – chybné hodnoty (outliers, chyby)

Zásady pro práci s daty Zálohovat! Kontrolovat! Popisovat! GIGO!

GIGO! Gabrage in  garbage out  Slučování a rozdělování sloupců Hledání a nahrazování textu (CTRL+H) Odebrání duplicitních řádků (DATA – Odebrat duplicity) Příkazy ZLEVA, ZPRAVA, DOSADIT a další Malá/velká písmena: MALÁ, VELKÁ, VELKÁ2 Odebrání mezer a netisknutelných znaků z textu ( ): PROČISTIT, VYČISTIT Úpravy formátování čísel (datum, čas, procenta) Transpozice Více info – nápověda Excelu Tip: projděte si základní operátory v Excelu

První pohled na data Různé datové formáty: XLS, XLSX CSV, TSV, TXT XML SAV JSON, GEOJSON https://www.czso.cz/csu/czso/otevrena_data_pro_vysledky_scitani_lid u_domu_a_bytu_2011_-sldb_2011- CSV popisy dat čištění tabulka první pohled na data Kraje – okresy – obce Podmíněné formátování

Cvičení Otevřete si seznam studentů Metodologie Rozdělte jméno a příjmení do samostatných sloupců Vytvořte nové sloupce ze sloupečku Studium: Studijní obor Forma studia Semestr

Cvičení Otevřete si seznam studentů Metodologie Rozdělte jméno a příjmení do samostatných sloupců Vytvořte nové sloupce ze sloupečku Studium: Studijní obor Forma studia Semestr ---------------------------------------- MÁTE? Jaké je nejnižší a nejvyšší UČO? Kolik je v souboru kombinovaných a prezenčních studentů? V jakém semestru se nacházejí studenti? Aritmetický průměr Medián Modus

Základní statistické operace COUNTIF(oblast;“hodnota“)

Základní statistické operace MEDIAN(oblast) MODE(oblast) PRŮMĚR(oblast) MIN(oblast) MAX(oblast)