Zpět

Semestrální kurz: Statistická analýza dat v praxi - od pojmů k interpretaci výsledků

  • Termín: 9. 3. - 15. 6. 2018
  • Místo: Praha
Cena:
  • 39900 Kč + DPH
  • 1440 € + DPH

Počet výukových dnů:
delší / semestrální

Výuka probíhá v jazyce:
čeština

Úroveň kurzu:
základní

Výuka probíhá každý pátek -14 půldenních lekcí, od 9:00 - 12:30 (56 hodin výuky).

Semestrální kurz nabízí statistické metody od základních měr po vícerozměrné. V průběhu čtrnácti lekcí porozumíte významu a praktické hodnotě pojmů a postupů analýzy dat. Projdete výukou praktického využití a interpretace výsledků. Kurz je realizován dvakrát ročně od roku 1995. Cílem je proniknout do podstaty analytické práce a předat konkrétní metody analýzy dat. 

Cíl vzdělávacího programu:

„Kurz splnil vše, co jsem očekával. Především pak kladně hodnotím praktické vtažení účastníků do seminářů a také možnost vzájemné interakce přednášejícího s účastníky. Pan doc. Řehák je opravdu odborník na svém místě a přitom dokáže podávat statistiku i pro laiky. Jeho vlastní zkušenosti daly statistice poutavý příběh od začátku do konce“

Mgr. Lukáš Rubín
Univerzita Palackého v Olomouci
Fakulta tělesné kultury

Poskytnout přístupnou formou znalost statistiky a analýzy dat a osvojení si metod jednorozměrné a vícerozměrné statistiky. Důraz ve výuce je kladen na pochopení významu statistických metod a pojmů, na řešení praktických statistických úloh a na správnou interpretaci výsledků.

Kurz je určen:

Odborným pracovníkům, kteří používají analytické výstupy, realizují statistické analýzy dat nebo tato témata vyučují. Ve dvacetileté praxi tohoto kurzu byli jeho účastníky především marketingoví specialisté, vysokoškolští učitelé a vědečtí pracovníci, lékaři, odborníci, kteří využívají či realizují výzkumy, pracují v oboru kontroly a řízení kvality, personalisté, analytici ve státní správě, v ekonomické oblasti a v oborech využívajících komplexní přístupy k datům.

Předpoklady:

Statistické znalosti ani praxe s analýzou dat se nepředpokládají. V kurzu se buduje analytický systém pojmů, metod a aplikací od začátku. Výpočty se provádějí pomocí systému IBM SPSS Statistics, jeho znalost však není nutná.

Přínos účasti na kurzu:

Účastníci získají ucelený přehled nejčastěji užívaných postupů analýzy dat, které lze aplikovat bez ohledu na užívaný statistický software. Osvojí si základy pro analytickou práci a mnoho užitečných způsobů a postupů analýzy dat pro praxi.

Popis obsahu a postupu:

Výuka probíhá od zavedení a vysvětlení pojmů a uvedení postupů k rozboru jejich významu a interpretaci výsledků. V průběhu kurzu mohou účastníci prezentovat své vlastní analýzy a kolektivně je rozebírat. Praktické ukázky výstupů tvoříme jednoduchou počítačovou cestou v programu IBM SPSS Statistics. Tento program bude po dobu trvání kurzu zájemcům bezplatně zapůjčen.

Program kurzu*:

  1. Základní pojmy statistické analýzy dat
    • definice a rozbor statistických pojmů, typy statistických analýz, inference, explorační techniky
  2. Popisné statistiky
    • popis statistických dat (tabelace, grafické znázornění) – jak vytvářet statistické tabulky a grafy
  3. Měření úrovně a heterogenity dat
    • momentové a kvantilové míry: průměry, mediány, kvartily, decily, rozptyl, měření vnitřní heterogenity souboru 
    • grafy rozptýlení dat (box-ploty) a grafy rozptylu
    • konfidenční intervaly
  4. Testování hypotéz a intervaly spolehlivosti
    • neurčitost v datech – rozhodování za neurčitosti, statistické hypotézy, jejich přijímání a zamítání
  5. Testy hypotéz o průměrech (t-testy)
  6. Analýza průměrů ve skupinách
    • jednoduchá analýza rozptylu, porovnání skupinových průměrů a rozptylů, spojování skupin se stejnou úrovní vlastnosti, apriorní komparace (kontrasty), aposteriorní seskupování podle jedné a více proměnných (postupné vyhledávání interakcí na stromech)
    • vícefaktorová analýza rozptylu
  7. Korelační analýza
    • lineární korelace, práce s korelační maticí, vlastnosti korelačních měr
    • parciální korelace, řetězení vlivů, společná příčina dvou vlastností (nepravé korelace)
    • korelační grafy
    • korelace a kauzalita
  8. Regresní analýza
    • lineární regresní analýza, interpretace regresní přímky, popis, vysvětlení a predikce
    • nelineární vztahy
    • vícenásobná regresní analýza; metody výběru regresorů v rovnici; určení kvality modelu regresního vztahu
  9. Faktorová analýza
    • latentní vlastnosti a jejich indikace, faktory ovlivňující korelační matici, faktorová řešení, rotace, zobrazení faktorů, interpretace, uložení a analýza faktorů
  10. Mnohorozměrné škály (percepční mapy a zobrazení vztahů)
    • analýza profilů – vztahová mapa, percepční mapy a vnímání značek, segmentace ve vztahovém poli
  11. Seskupovací metody, segmentace a vytváření typologií seskupování případů z hlediska datového profilu, typ a typologie, segmenty trhu, analýza a interpretace typů.

Obsah kurzu může být modifikován na základě potřeb a přání posluchačů nebo podle úrovně znalostí.

*Ve výjimečných případech změna programu vyhrazena dle zaměření a zkušeností dané skupiny účastníků.

Používaný software:

IBM SPSS Statistics Base