.

0 (hodnocen0 x )

(3) Půjčeno:24x 

BK

EB

2., přepracované vydání

Brno : Masarykova univerzita, 2019

573 stran : barevné ilustrace ; 23 cm

ISBN 978-80-210-9247-1 (brožováno)

ISBN 978-80-210-9248-8 (vázáno)

ISBN 978-80-210-9249-5 (online ; pdf)

Obsahuje bibliografické odkazy a rejstřík

001471085

Úvod 11 // Kapitola 1 // Než začneme 17 // Memento na začátek 17 // 1.1 Logika kvantitativního výzkumu 25 // 1.2 Hromadná data 26 // 1.3 Soubory a způsoby výběru jednotek 28 // 1.4 Měření 30 // 1.4.1 Koncepty a jejich operacionalizace - indikátory 31 // 1.4.2 Proměnná 33 // 1.4.3 Typy škál - proč jsou důležité 35 // 1.4.4 Aspekty měření 38 // 1.5 Hypotézy a modely 40 // 1.5.1 Od tématu přes problém k výzkumné hypotéze 40 // 1.5.2 Typy hypotéz 41 // 1.5.3 Složitější modely 43 // 1.6 Jak získat data pro analýzu 46 // 1.6.1 Sekundární analýza dat 47 // Literatura 49 // Kapitola 2 // Práce s hromadnými daty před analýzou 51 // 2.1 Stručné seznámení s programem IBM SPSS Statistics 51 // 2.2 Data 58 // 2.2.1 Matice dat 58 // 2.2.2 Definice jednotlivých proměnných 62 // 2.2.3 Plnění matice dat 64 // 2.3 Práce se systémovými soubory 64 // 2.3.1 Slučování souborů (procedura Merge Files) 66 // 2.3.2 Záměna řádků a sloupců matice (procedura Transponse) 68 // 2.4 Výběr případů z výběrového souboru 69 // 2.4.1 Výběr případů prostřednictvím pravděpodobnostního // (náhodného) výběru (procedura Random sample of cases) 69 // 2.4.2 Výběr případů za pomoci podmínky (procedura Select cases if) 70 // Kapitola 3 // Základy jednorozměrné analýzy 75 // 3.1 Rozložení kategorizovaných dat 77 // 3.1.1 Čištění dat-jak na to 77 // 3.1.2 Deskripce struktury souboru - explorace pomocí grafu 81 // 3.2 Popis rozložení proměnných prostřednictvím čísel 88 // 3.3 Zpracování vícenásobných odpovědí 93 // 3.4 Rozložení spojitých proměnných 98 // 3.4.1 Kontrola nekategorizovaných proměnných 98 // 3.4.2 Popis rozložení kardinální proměnné 101 // 3.5 Střední hodnoty a míry variability 101 // 3.5.1 Nominální proměnné 101 // 3.5.2 Ordinální proměnné 105 //

3.5.3 Kardinální proměnné 107 // 3.6 Výpočty středních hodnot a variability v SPSS 113 // 3.6.1 ... Frequencies 113 // 3.6.2 Analýza kardinální proměnné v procedurách ... 116 // 3.6.3 Dodatek: Analýza ordinální proměnné s dlouhou stupnicí 118 // Literatura 122 // Kapitola 4 // Normální a standardizované normální rozdělení 123 // 4.1 Normální rozdělení 123 // 4.1.1 Jak zjistit, zdali je rozdělení normální? 126 // 4.1.2 Co dělat, když zjistíme, že rozdělení není normální? 132 // 4.2 Standardizované (normované) normální rozdělení 134 // 4.2.1 Standardizovaná náhodná veličina neboli z-skóre 135 // 4.2.2 k čemu může z-skóre být? 139 // 4.3 Parametrické a neparametrické testy 140 // Literatura 141 // Kapitola 5 // Inferenční statistika a testování hypotéz 143 // 5.1 Populace a výběry 146 // 5.2 Centrální limitní věta 149 // 5.3 Inference ze statistiky (výběru) na hodnotu parametru v základním souboru 152 // 5.3.1 Výběrová chyba 153 // 5.4 Statistická hypotéza a základy jejího testování 167 // 5.4.1 Nulová hypotéza 168 // 5.4.2 Dvoustranné a jednostranné alternativní hypotézy, resp. testy 169 // 5.4.3 Postup testování 171 // 5.4.4 Statisticky významné nemusí být věcně významným 174 // Literatura 176 // Kapitola 6 // Transformace proměnných a příbuzné procedury 177 // 6.1 Procedura Recode (změna kódovacího schématu proměnné) 178 // 6.1.1 Proměnné s mnoha kategoriemi 181 // 6.1.2 Změna kódů 187 // 6.1.3 Změna pořadí kódů 189 // 6.1.4 Přetočení stupnice (obrácené pořadí kódů) 190 // 6.2 Vytvoření nové proměnné načítáním hodnot (procedura Cow«/) 191 // 6.3 Vytvoření nové proměnné početními operacemi (procedura Cowpwte) 194 // 6.4 Vytvoření nové proměnné prostřednictvím logických podmínek (procedura If) - vytváření typů 197 //

6.5 Vychýlený výběr a co s tím 201 // 6.5.1 Vážení souboru podle jedné proměnné 201 // 6.5.2 Vážení souboru podle více proměnných 203 // 6.5.3 Typy vah pro data 204 // 6.5.4 Manipulace s datovým souborem 205 // Literatura 207 // Kapitola 7 // Srovnávání středních hodnot spojitých znaků a testování jejich shody v základním souboru 209 // 7.1 Porovnání průměrů - procedura Means 210 // 12 T-test neboli testování hypotézy o shodě dvou populačních průměrů 218 // 7.2.1 T-test pro jediný výběr - One-Sample T Test 219 // 122 T-test pro dva nezávislé výběry - Independent-Samples T Test 221 // 7.3 Parametrické a neparametrické testy pro střední hodnoty 228 // 7.3.1 Jednostranný a dvoustranný test (hypotézy) 230 // 7.3.2 Obecné pravidlo o nulové hypotéze 231 // 7.4 Testování shody několika populačních průměrů - analýza rozptylu (ANOVA) 232 // 7.5 Kruskalův-Wallisův test aneb Neparametrický „bratranec“ jednofaktorové // analýzy rozptylu 242 // 7.6 Exkurz o chybě prvního a druhého druhu (Statistika jako analogie trestního soudnictví) 245 // Literatura 247 // Kapitola 8 // Základy dvourozměrné (bivariační) analýzy kategoriálních proměnných 249 // 8.1 Test nezávislosti chí-kvadrát (x2) 258 // 8.2 Poměr šancí (odds ratio) 266 // 8.2.1 Použití testu chí-kvadrát v jednorozměrné analýze 269 // Literatura 274 // Kapitola 9 // Měření vztahů mezi dvěma proměnnými (analýza závislostí, korelační analýza) 275 // 9.1 Asociace a korelace 275 // 9.2 Míry kontingence pro nominální znaky 278 // 9.2.1 Míry založené na chí-kvadrátu 278 // 9.2.2 Další koeficienty pro nominální znaky 281 // 9.3 Míry souvislosti pro ordinální znaky 283 // 9.4 Míra souhlasu 289 // 9.5 Míra souvislosti pro intervalové znaky 291 //

9.6 Souvislost nominálního znaku s kardinální proměnnou 301 // 9.7 Shrnutí 302 // Literatura 311 // Kapitola 10 // Jak odhalit vliv třetí proměnné (elaborace) 313 // 10.1 Co je elaborace 313 // 10.2 Podmíněné kontingenční tabulky 315 // 10.3 Podmíněné korelační koeficienty 322 // 10.4 Využití dílčích (parciálních) koeficientů 328 // 10.5 Příklad výpočtu parciální korelace v SPSS 330 // Literatura 336 // Kapitola 11 // Základy lineární regrese 337 // 11.1 Základní podstata regresní analýzy - regresní přímka a její rovnice 337 // 11.2 Regresní diagnostika - predikované hodnoty a rezidua 347 // 11.2.1 Dílčí shrnutí 363 // 11.3 Dodatek: Analýza po skupinách a použití jiné než lineární funkce 364 // Literatura 373 // Kapitola 12 // Mnohonásobná lineární regrese 375 // 12.1 Předpoklady regresní analýzy 376 // 12.1.1 Jak testovat předpoklady 377 // 12.1.2 Různé formy mnohonásobné regrese 378 // 12.2 Provedení regrese a její výstupy v SPSS 385 // 12.2.1 Jak zadat výpočet 386 // 12.2.2 Regresní koeficienty 390 // 12.2.3 Hodnocení výstupu regresní analýzy 395 // Literatura 405 // Kapitola 13 // Binární logistická regrese 407 // 13.1 Proč pro dichotomickou závisle proměnnou nelze využít lineární regresi? 407 // 13.1.2 Logit, pravděpodobnost a šance 409 // 13.2 Předpoklady binární logistické regrese 412 // 13.3 Realizace logistické regrese 413 // Literatura 426 // Příloha kapitoly 13: // Základní popisné statistiky nezávisle proměnných a korelace kardinálních a ordinálních proměnných se závisle proměnnou 427 // Kapitola 14 // Multinomiální logistická regrese 429 // 14.1 Předpoklady multinomiální logistické regrese 430 // 14.2 Realizace multinomiální logistické regrese 430 // Literatura 443 // Kapitola 15 // Explorační faktorová analýza 445 //

15.1 Extrakce (nalezení) faktorů 453 // 15.2 Pojmenování faktorů 460 // 15.2.1 Rotace faktorů 461 // 15.3 Závěrečné poznámky 470 // 15.3.1 Exkurz: vnitřní konzistence škál - Cronbachovo alfa a faktorová analýza 471 // Literatura 477 // Kapitola 16 // Seskupovací analýza 479 // 16.1 Hierarchická seskupovací analýza 480 // 16.1.1 Způsoby měření vzdálenosti v mnohorozměrném prostoru 482 // 16.1.2 Seskupování případů-jednotlivé techniky 486 // 16.1.3 Nalezení „ideálního“ počtu seskupení a práce s nimi 494 // 16.1.4 Poznámky závěrem k hierarchickému seskupování 499 // 16.2 Relokační seskupování (K-průměry, K-means nebo quick cluster) 500 // 16.3 Seskupování proměnných jako alternativa k faktorové analýze 504 // 16.4 Dvoustupňová seskupovací analýza (two step cluster) a další příbuzné postupy.505 // 16.5 Stručné shrnutí k seskupovacím metodám 507 // 16.6 Dodatek o tvorbě agregovaných dat 508 // Literatura 510 // Dodatek I // Custom Tables - moderní možnost zobrazování dat 511 // I.1 Četnostní tabulka pro jednu proměnnou 513 // I.1.1 Záměna řádků a sloupců 517 // I.1.2 Nastavení hodnot ve výstupu 518 // I.2 Četnostní tabulky pro více proměnných s různými stupnicemi odpovědí 519 // I.2.1 Možnost zobrazení výsledků pro dílčí podskupiny, zanořování 520 // I.3 Četnostní tabulky pro více proměnných se stejnými stupnicemi odpovědí v jedné tabulce 524 // I.4 Kontingenční tabulky pro dvě a více proměnných včetně statistických testů 526 // I.5 Tabulky s charakteristikami kardinálních proměnných 535 // Dodatek II // Příkazy v SPSS - základní přehled a pravidla pro používání 539 // II. 1 Pravidla pro psaní a užívání příkazů 540 // II.2 Práce s datovým souborem (otevření, uložení a spojení) 541 //

II.3 Popsání proměnných a jejich kategorií, přejmenování proměnné 543 // II.4 Základní úpravy proměnných 544 // II.5 Tři typy příkazů aneb Možné zrady při zpracování dat 548 // II.6 Uživatelská definice chybějících hodnot 549 // II.7 Výběr části dat a třídění 550 // II.8 Základní popisné statistiky 554 // II.9 Složitější statistické operace 555 // Dodatek III // Přehled statistického softwaru pro analýzu dat 557 // III. 1 Obecné statistické balíky 557 // III. 2 Speciální statistický software 561 // III.2.1 Speciální software pro strukturní modely 561 // III.2.2 Speciální software pro víceúrovňové modely 562 // III.2.3 Speciální software pro analýzu latentních tříd 563 // Dodatek IV // Kde hledat data pro analýzu? 565 // IV. 1 Data z velkých mezinárodních výzkumů 565 // IV.2 Datové archivy 567 // IV.3 Statistická data 568 // Literatura 568 // Písmena řecké abecedy 569 // Rejstřík 570

(OCoLC)1135606543

cnb003112534