Analýza kvantitativních dat I./II. Typy dat Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 26/2/2012 UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize (LS 2012, 2013, 2014)
Advertisements

Cíle a postupy empirického výzkumu
Dualita úloh lineárního programování a analýza citlivosti
Kvantitativní metody výzkumu v praxi
Kvantitativní metody výzkumu v praxi PRAKTIKUM 4b. část Jiří Šafr UK FHS Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích.
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Layout stránky Rozvržení stránky (layout stránky) se provádí z těchto důvodů: Určení polohy záhlaví, menu, textů, obrázků... Zachování polohy při změně.
Analýza kvantitativních dat: 1. úvod do SPSS Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz vytvořeno , poslední aktualizace UK FHS Historická.
Koreferát: LISp-Miner a (lékařské) ontologie Vojtěch Svátek.
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
ZPRACOVÁVÁME KVANTITATIVNÍ DATA II.
Téma: Fyzikální veličiny – teplota Změna teploty vzduchu během dne
ISS Úvodní informace o kurzu Sekundární analýza Management sociálních dat a datové archivy Jindřich Krejčí.
Mgr. Alena Lukáčová, Ph.D., Dr. Ján Šugár, CSc.
Statistika Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík
Kvantitativní metody výzkumu v praxi PRAKTIKUM
Statistika 8. ročník Autorem materiálu je Mgr. Jana Čulíková
Analýza kvantitativních dat I.
Analýza dat.
Kvantitativní metody výzkumu v praxi (KMVP) 0. Poučení z minulých ročníků a novinky od ZS 2013 (2011) poslední aktualizace Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz.
Sociologický výzkum.
Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích
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.
Analýza kvantitativních dat II. Analýza chybějících hodnot (missing values) Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 23/5/2012 UK FHS Historická.
Stratifikační výzkum Úvodní informace ke kurzu v LS 2014 Jiří Šafr FHS UK jiri.safrATseznam.cz poslední aktualizace 18/2/2014 Historická sociologie, FHS.
Analýza kvantitativních dat II. / Praktikum Vícenásobné výběrové otázky (Multiple response) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
Jiří Šafr FHS UK jiri.safrATseznam.cz poslední aktualizace 23/5/2014
1 © Mediaresearch, a.s., 2008 NetMonitor a AdMonitoring Výsledky za říjen 2008.
TAXONOMIE POČÍTAČOVÝCH SÍTÍ. 2 ROZDĚLENÍ POČÍTAČOVÝCH SÍTÍ Pokud nás bude zajímat dosah sítí, rozdělí se na sítě lokální (LAN, Local Area Network), na.
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_11.
Ruská federace x WTO a OECD
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,
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
- Pojmy - SPSS Statistické zpracování kvantitativních šetření.
DKV část 31 Design kvantitativního výzkumu 4. část ( ) Jiří Šafr UK FHS Historická sociologie (LS 2010)
ODDS RATIO Relationships between categorical variables in contingency table Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz updated 29/12/2014 Quantitative Data Analysis.
Skupinové interview (Focus group)
Základy zpracování geologických dat
ADDS cviceni Pavlina Kuranova. Fischerův exaktní test.
Design kvantitativního výzkumu 0. Poučení z minulých ročníků a novinky od ZS 2011 poslední aktualizace Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz UK FHS.
Analýza kvantitativních dat I. Vztahy mezi 3 znaky v kontingenční tabulce - úvod Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace
Analýza kvantitativních dat II. TEST 1 (v LS 2012) Aktualizované verze jsou k dispozici na Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz.
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.
Biostatistika 8. přednáška
Kvantitativní metody výzkumu v praxi
Sociální sítě a sociální kapitál – úvod do problematiky 1
Kurz SPSS: Jednoduchá analýza dat 3. úvod do SPSS Jiří Šafr vytvořeno
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,
Analýza kvantitativních dat I. Vstupní test ze znalostí designu kvantitativního sociologického výzkumu Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz poslední aktualizace.
Postup při empirickém kvantitativním výzkumu
Aplikovaná statistika 2.
Metody sociálního výzkumu 3. blok Denní studium LS 2008/ blok.
TESTY א 2 (CHÍ-kvadrát) TEST DOBRÉ SHODY TEST DOBRÉ SHODY TEST NEZÁVISLOSTI TEST NEZÁVISLOSTI Testy pro kategoriální veličiny Testy pro kategoriální veličiny.
Neparametrické testy  neparametrické pořadové testy  Chí-kvadrát kontingenční tabulky test dobré shody.
Stratifikační výzkum Úvodní informace ke kurzu v ZS 2015
Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 22/2/2017
Neparametrické testy parametrické a neparametrické testy
Sociologie jako věda Mgr. Vladimír Velešík.
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Kvantitativní metody výzkumu v praxi PRAKTIKUM
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Metodologie pro ISK 2 Kontrola dat Popis kategorizovaných dat
Metody sociologického výzkumu kvantitativní. MSV-KVANT Výuka v LS 2018
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 27/2/2019
Základy statistiky.
Sociální a kulturní ekologie, FHS UK
Základy popisné statistiky
Transkript prezentace:

Analýza kvantitativních dat I./II. Typy dat Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 26/2/2012 UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize (LS 2013)

2 Typy dat, která můžeme analyzovat 2-way individuální „mikro“ data: Případy x proměnné na individuální úrovni, někdy označovaná také jako „SPSS data“. Příklad: Důvěra lidí v prezidenta (informace o hodnotě proměnné u každého respondenta). Agregovaná (2-way). Agregovaná data do podskupin původně zjišťovaná za jednotlivce (tj. z mikrodat) nebo oficiálních statistik za celky. Princip „případy x proměnné“ je stejný, jen menší počet případů (a více proměnných). Příklad: Důvěra v prezidenta v zemích EU (zprůměrovaná proměnná za respondenty z každé země). Kombinovaná mikrodata s kontextuálními daty buď na agregované úrovni nebo jako kontext společný určité skupině individuí. Např. individuální mikrodata: žáci a informace o jejich rodičích, kontextuální data: informace o typu školy společná pro žáky ze stejných škol a případně také analytické/strukturní data na agregované úrovni: průměrný prospěch ve třídě (agregováno z individuálních dat žáků konkrétní třídy). Tabelární data – dříve publikovaná. Vyjadřují pouze dané třídění, proto možnosti analýzy jsou výrazně omezené (nicméně lze slučovat kategorie, vážit, spočítat míry asociace, testovat hypotézy o ne/závislosti). Příklad: mobilitní tabulka (otec x syn) publikovaná v roce way sítová data (pro full-network) – vyjadřují relace. Případy x Případy pro dannou relaci. Příklad 1: Kdo s kým komunikuje ve třídě (vpodstatě mikrodata zjišťovaná pomocí výpovědí v dotazníku nebo pozorováním).

3 Typy dat, která můžeme analyzovat 2-mode individuální „mikro“ data: Případy x proměnné na individuální úrovni, někdy označovaná také jako „SPSS data“. Příklad: Důvěra lidí v prezidenta (informace o hodnotě proměnné u každého respondenta). Agregovaná (2-mode). Agregovaná data do podskupin původně zjišťovaná za jednotlivce (tj. z mikrodat) nebo oficiálních statistik za celky. Princip „případy x proměnné“ je stejný, jen menší počet případů (a více proměnných). Příklad: Důvěra v prezidenta v zemích EU (zprůměrovaná proměnná za respondenty z každé země). Kombinovaná mikrodata s kontextuálními daty buď na agregované úrovni nebo jako kontext společný určité skupině individuí. Příklad: individuální mikrodata: žáci a informace o jejich rodičích, kontextuální data: informace o typu školy společná pro žáky ze stejných škol a případně také analytické/strukturní data na agregované úrovni: průměrný prospěch ve třídě (agregováno z individuálních dat žáků konkrétní třídy). Tabelární data – dříve publikovaná. Vyjadřují pouze dané třídění, proto možnosti analýzy jsou výrazně omezené (nicméně lze slučovat kategorie, vážit, spočítat míry asociace, testovat hypotézy o ne/závislosti). Příklad: mobilitní tabulka (otec x syn) publikovaná v roce mode sítová data (pro full-network) – vyjadřují relace. Případy x Případy pro danou relaci. Příklad 1: Kdo s kým komunikuje ve třídě (v podstatě mikrodata zjišťovaná pomocí výpovědí v dotazníku nebo pozorováním). Příklad 2: Vzájemný obchod mezi státy (z oficiálních statistik vývozu a dovozu)

Odlišný typ dat (úrovně měření) vyžaduje použití odlišných přístupů k analýze, ale také odlišný způsob interpretace výsledků (a její možnosti resp. limity)!

5 V SPSS se tak lze setkat se 4 typy dat Mikrodata – individuální data, tj. případy v řádcích (nejčastěji respondenti, ale např. také novinové články, země nebo regiony) Agregovaná data – analytické/strukturní proměnné = individuální údaje sumované za určitou jednotku (např. území jako regiony/ státy nebo časová období) Vznikají agregací mikrodat (sumování, průměrování). Kombinovaná mikrodata s kontextuálními daty buď na agregované úrovni nebo jako kontext společný určité skupině individuí. Např. individuální mikrodata: žáci a informace o jejich rodičích, kontextuální data: informace o typu školy společná pro žáky ze stejných škol a případně také analytické/strukturní data na agregované úrovni: průměrný prospěch ve třídě (agregováno z individuálních dat žáků konkrétní třídy). Tabelární data – agregovaná do tabulek (kontingenční tabulky) Např. dříve publikované výsledky mobilitní tabulky.

6 1. Mikrodata – individuální data V řádcích jsou případy (respondenti), ve sloupcích proměnné (otázky)

7 2. Agregovaná data Příklad: 16 znaků podle zemí

8 Příklad prezentace agregovaných dat: Hodnoty více agregovaných proměnných

9 Dva hlavní typy dat 1-way a 2 - way Tradiční přístup → vlastnosti individuí data: individuum x atributy (2-mode data) Analýza sítí → vlastnosti párů individuí (sociální vztahy) data: individuum A x individuum B (1-mode data) V SPSS pouze omezeně → specializovaný software, např. UCINET (NetDraw), PAJEK

10 „klasická“ 2 – mode data (SPSS)

11 1-mode data – relace Sociomatice “Jak často komunikuje s …“ 1. = méně než 1x týdně,2. = 1x týdně,3. = více jak 2x týdně,4. = denně

12 1-mode data – relace: “Jak často komunikuje s …“ K E M M V D A D J L E M I J A K J J V K B L N P Karla Edita Monika Matej Vladimír Daniel Alena David Jirina Lenka Emil Martin Iva Jolana Andrea Kuba Judita Jiří Vladimír Karolína Bernardeta Lucie Nataša Patrika symetrizace, dichotomizace

13 1-mode data – relace Sociogram “Jak často komunikuje s …“

14 Více o tom, jak s daty zacházet najdete v: Data management v SPSS/PSPP Agregace dat