Příprava dat před analýzou

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Neparametrické testy pro nezávislé výběry
Advertisements

Analýza dotazníků RNDr. Michal Čihák, Ph.D..
Kvantitativní metody výzkumu v praxi
Dotazník rozhovor Pozorování Kazuistika
Algoritmy I. Cvičení č. 10.
Analýza kvantitativních dat: 1. úvod do SPSS Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz vytvořeno , poslední aktualizace UK FHS Historická.
MS EXCEL Rodné číslo.
Statistika I 2. cvičení.
Tloušťková struktura porostu
Varianty výzkumu Kroky výzkumu Výběrový soubor
Obsah statistiky Jana Zvárová
Analýza kvantitativních dat I.
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/
Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Označení:Sada: Ověření ve výuce:Třída: Datum: Registrační číslo projektu:CZ.1.07/1.5.00/ VY_32_INOVACE_MAM_KC_1_08.
Základy pedagogické metodologie Mgr. Zdeněk Hromádka
Statistická analýza dat
Analýza kvantitativních dat II. / Praktikum Vícenásobné výběrové otázky (Multiple response) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
Úvod  Nejdůležitější vlastností grafu je sdělit dané informace.  Grafy mohou mít různou podobu (barevné, plastické…).  Vždy je důležité, aby se z nich.
Relační propojování tabulek. Úvod Tato prezentace má sloužit běžným uživatelům, jak začátníkům, tak i zkušeným uživatelům. Když budete postupovat podle.
Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Označení:Sada: Ověření ve výuce:Třída: Datum: Registrační číslo projektu:CZ.1.07/1.5.00/ VY_32_INOVACE_MAM_KC_1_09.
Úvod do databázových systému B RNDr. Jan Lánský, Ph.D.
2. přednáška Databáze, využití MS Excel
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,
Koncipování empirického výzkumu
Úprava řádků sloupců a listů Nejprve si musíme otevřít Excel např. přes START/PROGRAMY/MICROSOFT EXCEL. Vytvořila jsem si tabulku pro strukturu mezd zaměstnanců.
Analýza variance (ANOVA).
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Databázové modelování
PSY717 Statistická analýza dat 2010 První konzultace.
KIV/ZIS cvičení 4 Tomáš Potužák. Dotazy - úvod Umožňují pracovat s databází –Získávat specifické informace z tabulky, případně z více tabulek najednou.
 Agregační funkce  Agregační funkce jsou to funkce, které nějakým způsobem zpracují více hodnot a jako výsledek vrátí hodnotu jednu COUNT()  Funkce.
Jan Popelka Doktorand oboru Statistika
5. Statistica Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová.
Statistika - úvod vymezení statistiky
Analýza kvantitativních dat AKD I. Vstupní test 22/2/2011 Jiří Šafr, FHS UK, HiSo.
Kurz SPSS: Jednoduchá analýza dat 3. úvod do SPSS Jiří Šafr vytvořeno
ADDS cviceni Pavlina Kuranova. Testy pro dva nezávislé výběry Mannův Whitneyho test - Založen na Wilcoxnově statistice W - založen na pořadí jednotlivých.
Excel a Excelent v denní praxi
1. cvičení
Statistika Statistika je matematická disciplína, která zpracovává výsledky hromadného pozorování (o objemu výroby, dovozu či vývozu zboží, výdajích a příjmech.
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,
Základy pedagogické metodologie; seminář Mgr. Zdeněk Hromádka
AKD 1 (7/5) Transformace – vytváření nových proměnných: COMPUTE → SUMA celkový počet knih Konstanta → Student FHS COUNT → knihomol (2 x III. Tercil)
Postup při empirickém kvantitativním výzkumu
ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD | Na padesátém 81, Praha 10 | ŽIVOTNÍ PODMÍNKY A MÍRA OHROŽENÍ PŘÍJMOVOU CHUDOBOU ZAMĚSTNANCŮ V ČR Oddělení sociálních.
Měření v sociálních vědách „Měřit všechno, co je měřitelné, a snažit se učitnit měřitelným vše, co dosud měřitelné není“. (Galileo Galilei)
„ MATEMATIKA NÁS TĚŠÍ “ VSTOUPIT Soustavy lineárních nerovnic o jedné neznámé Interaktivní prezentace nabízí zcela nové dosud nepublikované příklady.
Import dat Access (16). Projekt: CZ.1.07/1.5.00/ OAJL - inovace výuky Příjemce: Obchodní akademie, odborná škola a praktická škola pro tělesně.
Rozpočet rodiny, státu Výchova k občanství 7. ročník.
Tomáš Čížek Systém NESSTAR pro ukládání,prezentaci a analýzu sociálně-vědních dat Sociologická data a datové archivy.
Statistika 1.cvičení. Základní informace Ing. Daniela Krbcová Materiály ze cvičení, přednášky Skripta k předmětu,
III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT VY_32_ INOVACE _ 3 Jméno autora: Mgr. Marcela Chalúpková Datum: únor 2012 Ročník: 8. Vzdělávací oblast:
ZŠ Brno, Řehořova 3 S počítačem snadno a rychle Informatika 7
Varianty výzkumu Kroky výzkumu Výběrový soubor
Zlomky Porovnávání zlomků..
Základy analýzy kvantitativních dat Metodologie pro ISK – podzim 2015
3.cvičení-kombinatorika
Popisná statistika I tabulky četností
Dělitelnost přirozených čísel
4. cvičení
Biostatistika Základní popisné statistiky
Statistika Průměry časových řad ANOA Mgr. Darina Vichrová.
Základy úpravy digitální fotografie
MS Excel – Vytváříme nový graf
Metodologie pro ISK 2 Úvod do práce s daty
5. Statistica Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová.
ASTAc Biostatistika 2. cvičení
Resources (úvod, demo vložení obrázku do aktivity)
Metodologie pro ISK 2 Kontrola dat Popis kategorizovaných dat
Analýza kardinálních proměnných
Transkript prezentace:

Příprava dat před analýzou 1) převod dat z Excelu 2) transformace dat na souboru ze Cvičení 01

Převod souboru z Excelu v souboru testy.xlsx jsou uložena data z měření testem Zrcadlového kreslení a Stroopovým testem převeďte data do programu SPSS File – Open – Data tlačítkem Format (dole) vyberete formát souboru - Excel

Transformace dat transformace dat – dokončení z minulého cvičení budeme pracovat s dataovým souborem, který jsme minule vytvořili: stáhněte si soubor data.sav

Příklady Vytvořte strukturu databáze, obsahující tyto proměnné: 1) číslo osoby 2) jméno osoby 3) věk (v letech) 4) pohlaví (0 = muž, 1 = žena) 5 ) rodinný stav (1 = svobodný, 2 = ženatý/vdaná, 3 = rozvedený, 4 =vdovec/vdova) 6) příjem (Kč/měsíc) 7) počet dětí 8) odpověď na položku Většinou jsem se sebou spokojen (1 = vůbec nesouhlasím, 2 = spíše nesouhlasím, 3 = něco mezi, 4 = spíše souhlasím, 5 = zcela souhlasím) 9) odpověď na položku Občas si připadám jako bezcenný člověk (1 = vůbec nesouhlasím, 2 = spíše nesouhlasím, 3 = něco mezi, 4 = spíše souhlasím, 5 = zcela souhlasím – popisy hodnot je možno kopírovat z předchozí položky) 10 ) odpověď na položku Mám sám sebe rád (1 = vůbec nesouhlasím, 2 = spíše nesouhlasím, 3 = něco mezi, 4 = spíše souhlasím, 5 = zcela souhlasím)

Příklady Vytvořte novou proměnnou – celkové sebehodnocení, která bude průměrem z položek 8 – 10 (p1 – p3) Transform – Compute ! Ještě předtím je třeba obrátit položku 9 (p2), která je formulována v opačném směru než ostatní dvě Transform – Compute nebo Transform – Recode into different variables)

Příklady Vytvořte novou proměnnou, která rozdělí soubor na dvě skupiny – bezdětné osoby a osoby s alespoň jedním dítětem Transform – Recode into different variables

Příklady Vytvořte novou proměnnou, která rozdělí soubor na tři příjmové skupiny – osoby s příjmem pod 10 tis. Kč, 10 tis. – 20 tis. Kč a nad 20 tis. Kč

Příklady soubor opět uložte (pod názvem data_vypocty.sav) u všech proměnných (včetně nově vytvořených) určete, na jaké úrovni měření jsou měřeny.

Příklady – úvod do popisné statistiky zjistěte, kolik žen a mužů je v souboru kolik je bezdětných a s dětmi jaké je rozdělení souboru podle rodinného stavu jaké je rozdělení souboru podle věku Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies