Syllabus
Tematické okruhy: 0. Úvodní informace o kurzu. Motivace (kvalitativní vs. kvantitativní přístup, ukázky aplikací). 1. Základní pojmy, druhy proměnných, výběrové plány. 2. Popisné statistiky a grafické zobrazení dat (míry polohy, rozptýlení, asociace, špičatosti, šikmosti, empirická distribuční funkce, histogram, krabicový graf aj.). 3. Základy pravděpodobnostního počtu (ústřední pojmy, distribuční funkce, pravděpodobnostní rozdělení, zákon velkých čísel, centrální limitní věta, problematika testování hypotéz aj.). 4. Analýza závislostí: Korelační analýza (motivace, korelační koeficienty, testy, interpretace aj.). 5. Analýza závislostí: Regresní analýza (motivace, lineární regresní model a jeho předpoklady, odhadové procedury, verifikace, testování významnosti, testování podmodelů, odchylky od předpokladů aj.).
Program kurzu může být flexibilně aktualizován v souladu s požadavky a schopnostmi studentů.
Annotation
Kurz je koncipován tak, aby posluchače průřezově seznámil s portfoliem elementárních statistických postupů a modelů s důrazem na jejich přímou aplikovatelnost v sociálních vědách. Kvantitativní metody tak pomohou hlubšímu a přesnějšímu užití metod kvalitativních.
Zvláštní zřetel přitom bude kladen na praktické zvládnutí práce s kvantitativními daty v prostředí některého dostupného software. Analyzovány budou například mikro/makroekonomické ukazatele, vlastnoručně shromážděné informace či výsledky komplexních statistických šetření prováděných statistickými úřady a dalšími organizacemi (ČSÚ, EUROSTAT, OECD, MMF aj.).
Posluchači tak získají nejen teoretické, ale i praktické dovednosti, s nimiž se jim otevírá odlišný pohled na studované problémy. K absolvování kurzu plně postačuje znalost elementární matematiky.