.

0 (hodnocen0 x )

(1.3) Půjčeno:5x 

BK

EB

1. vydání

Brno : Masarykova univerzita, 2023

491 stran : ilustrace (převážně barevné) ; 23 cm

ISBN 978-80-280-0150-6 (brožováno)

ISBN 978-80-280-0151-3 (online ; pdf)

Obsahuje bibliografie, bibliografické odkazy a rejstřík

001940817

Úvod 11 // Kapitola 1 // Než začneme 19 // Memento na začátek 19 // 1.1 Logika kvantitativního výzkumu 26 // 1.2 Hromadná data 28 // 1.3 Soubory a způsoby výběru jednotek 30 // 1.4 Měření 32 // 1.4.1 Koncepty a jejich operacionalizace - indikátory 33 // 1.4.2 Proměnná 35 // 1.4.3 Typy škál - proč jsou důležité 37 // 1.4.4 Aspekty měření 40 // 1.5 Hypotézy a modely 42 // 1.5.1 Od tématu přes problém k výzkumné hypotéze 42 // 1.5.2 Typy hypotéz 43 // 1.5.3 Složitější modely 45 // 1.6 Jak získat data pro analýzu 48 // 1.6.1 Sekundární analýza dat 49 // Literatura 51 // Kapitola 2 // Práce s hromadnými daty před analýzou 53 // 2.1 Prostředí R - instalace a spuštění 53 // 2.2 R Commander - prostředí pro ovládání R pomocí nabídek 55 // 2.3 Práce se sociálněvědními daty v R 58 // 2.3.1 Vytvoření vlastního datového souboru 58 // 2.3.2 Načtení existujícího datového souboru 64 // 2.4 Další práce s datovými soubory 77 // 2.4.1 Slučování souborů (procedura Mergedata sets) 80 // 2.5 Výběr případů z výběrového souboru 85 // 2.5.1 Výběr případů prostřednictvím pravděpodobnostního (náhodného) výběru 85 // 2.5.2 Výběr případů s ohledem na věcnou otázku 88 // Kapitola 3 // Základy jednorozměrné analýzy 93 // 3.1 Rozložení kategorizovaných dat 95 // 3.1.1 Čištění dat-jak na to 95 // 3.1.2 Deskripce struktury souboru - explorace pomocí grafů 98 // 3.2 Popis rozložení proměnných prostřednictvím čísel 105 // 3.3 Rozložení spojitých proměnných 110 // 3.3.1 Kontrola nekategorizovaných proměnných 110 // 3.3.2 Popis rozložení kardinální proměnné 112 // 3.4 Střední hodnoty a míry variability 112 // 3.4.1 Nominální proměnné 112 // 3.4.2 Ordinální proměnné 115 // 3.4.3 Kardinální proměnné 117 //

3.5 Výpočty středních hodnot a variability v R 123 // 3.5.1 Dodatek: Analýza ordinální proměnné s dlouhou stupnicí 127 // Literatura 131 // Kapitola 4 // Normální a standardizované normální rozdělení 133 // 4.1 Normální rozdělení 133 // 4.1.1 Jak zjistit, zdali je rozdělení normální? 136 // 4.1.2 Co dělat, když zjistíme, že rozdělení není normální? 145 // 4.2 Standardizované (normované) normální rozdělení 147 // 4.2.1 Standardizovaná náhodná veličina neboli z-skóre 148 // 4.2.2 K čemu může z-skóre být? 152 // 4.3 Parametrické a neparametrické testy 153 // Příloha kapitoly 4 154 // Kapitola 5 // Inferenční statistika a testování hypotéz 155 // 5.1 Populace a výběry 158 // 5.2 Centrální limitní věta 161 // 5.3 Inference ze statistiky (výběru) na hodnotu parametru v základním souboru 165 // 5.3.1 Výběrová chyba 165 // 5.4 Statistická hypotéza a základy jejího testování 175 // 5.4.1 Nulová hypotéza 176 // 5.4.2 Dvoustranné a jednostranné alternativní hypotézy, resp. testy 178 // 5.4.3 Postup testování 180 // 5.4.4 Statisticky významné nemusí být věcně významným 183 // Literatura 185 // Kapitola 6 // Úpravy proměnných a příbuzné procedury 187 // 6.1 Procedura Recode variables (změna kódovacího schématu proměnné) 188 // 6.1.1 Proměnné s mnoha kategoriemi 190 // 6.1.2 Změna pořadí kódů 193 // 6.1.3 Přetočení stupnice (obrácené pořadí kódů) 194 // 6.2 Vytvoření nové proměnné načítáním hodnot (procedura Count) 195 // 6.3 Vytvoření nové proměnné početními operacemi (procedura Compute) 196 // 6.4 Vytvoření nové proměnné prostřednictvím logických podmínek - vytváření typů 199 // 6.5 Vychýlený výběr a co s ním 202 // 6.5.1 Vážení souboru podle jedné proměnné 203 //

6.5.2 Vážení souboru podle více proměnných 206 // 6.5.3 Typy vah pro data 207 // 6.5.4 Manipulace s datovým souborem 208 // Literatura 210 // Kapitola 7 // Srovnávání středních hodnot spojitých znaků a testování jejich shody v základním souboru 211 // 7.1 Porovnání průměrů - procedura Means 212 // 7.2 T-test neboli Testování hypotézy o shodě dvou populačních průměrů 219 // 7.2.1 T-test pro jediný výběr - One-Sample T Test 220 // 7.2.2 T-test pro dva nezávislé výběry - Independent-Samples T Test 222 // 7.3 Parametrické a neparametrické testy pro střední hodnoty 227 // 7.3.1 Jednostranný a dvoustranný test (hypotézy) 229 // 7.3.2 Obecné pravidlo o nulové hypotéze 230 // 7.4 Testování shody několika populačních průměrů - analýza rozptylu (ANOVA) 231 // 7.5 Kruskalův-Wallisův test aneb Neparametrický "bratranec" jednofaktorové analýzy // rozptylu 239 // 7.6 Exkurz o chybě prvního a druhého druhu // (Statistika jako analogie trestního soudnictví) 242 // Literatura 244 // Kapitola 8 // Základy dvourozměrné (bivariační) analýzy kategoriálních proměnných 245 // 8.1 Test nezávislosti chí-kvadrát 252 // 8.2 Poměr šancí (odds ratio) 258 // 8.3 Analýza kontingenčních tabulek bez nutnosti získání originálních dat 261 // Literatura 263 // Kapitola 9 // Měření vztahů mezi dvěma proměnnými (analýza závislostí, korelační analýza) 265 // 9.1 Asociace a korelace 265 // ÚVOD // 9.2 Míry kontingence pro nominální znaky 267 // 9.2.1 Míry založené na 267 // 9.2.2 Další koeficienty pro nominální znaky 269 // 9.3 Míry souvislosti pro ordinální znaky 270 // 9.4 Míra souhlasu 275 // 9.5 Míra souvislosti pro intervalové znaky 277 // 9.6 Souvislost nominálního znaku s kardinální proměnnou 285 // 9.7 Shrnutí 285 // Literatura 291 //

Kapitola 10 // Jak odhalit vliv třetí proměnné (elaborace) 293 // 10.1 Co je elaborace 293 // 10.2 Podmíněné kontingenční tabulky 295 // 10.3 Podmíněné korelační koeficienty 303 // 10.4 . Využití dílčích (parciálních) koeficientů 307 // 10.5 Příklad výpočtu parciální korelace v R 309 // Literatura 316 // Kapitola 11 // Základy lineární regrese 317 // 11.1 Základní podstata regresní analýzy - regresní přímka a její rovnice 317 // 11.2 Regresní diagnostika - predikované hodnoty a rezidua 328 // 11.2.1 Dílčí shrnutí 339 // 11.3 Dodatek: Analýza po skupinách a použití jiné než lineární funkce 340 // Literatura 347 // Kapitola 12 // Mnohonásobná lineární regrese 349 // 12.1 Předpoklady regresní analýzy 350 // 12.1.1 Jak testovat předpoklady 351 // 12.1.2 Různé formy mnohonásobné regrese 353 // 12.2 Provedení regrese a její výstupy v R 359 // 12.2.1 Jak zadat výpočet 361 // 12.2.2 Regresní koeficienty 363 // 12.2.3 Hodnocení výstupu regresní analýzy 367 // Literatura 371 // Kapitola 13 // Binární logistická regrese 373 // 13.1 Proč pro dichotomickou závisle proměnnou nelze využít lineární regresi? 373 // 8 // 13.1.1 Logit, pravděpodobnost a šance 375 // 13.2 Předpoklady binární logistické regrese 378 // 13.3 Realizace logistické regrese 379 // Literatura 392 // Příloha kapitoly 13: Základní popisné statistiky nezávisle proměnných a korelace kardinálních a ordinálních proměnných se závisle proměnnou 393 // Kapitola 14 // Multinomiální logistická regrese 395 // 14.1 Předpoklady multinomiální logistické regrese 396 // 14.2 Realizace multinomiální logistické regrese 396 // Literatura 412 //

Kapitola 15 // Explorační faktorová analýza 413 // 15.1 Extrakce (nalezení) faktorů pokračování 420 // 15.2 Pojmenování faktorů 426 // 15.2.1 Rotace faktorů 429 // 15.3 Závěrečné poznámky 444 // 15.3.1 Exkurz: vnitřní konzistence škál - Cronbachovo alfa a faktorová analýza 445 // Literatura 452 // Kapitola 16 // Seskupovací analýza 455 // 16.1 Hierarchická seskupovací analýza 456 // 16.1.1 Způsoby měření vzdálenosti v mnohorozměrném prostoru 458 // 16.1.2 Seskupování případů-jednotlivé techniky 462 // 16.1.3 Nalezení "ideálního" počtu seskupení a práce s nimi 468 // 16.1.4 Poznámky závěrem k hierarchickému seskupování 474 // 16.2 Relokační seskupování (K-průměry, K-means nebo quick cluster) 475 // 16.3 Seskupování proměnných jako alternativa k faktorové analýze 478 // 16.4 Dvoustupňová seskupovací analýza (two step cluster) a další příbuzné postupy.481 // 16.5 Stručné shrnutí k seskupovacím metodám 482 // 16.6 Dodatek o tvorbě agregovaných dat 483 // Literatura 486 // Rejstřík 487 // Písmena řecké abecedy 491