Vzhledem k omezení výuky v souvislosti s nouzovým stavem proběhně kurz blokově v náhradních termínech dle domluvy s účastníky kurzu.

Témata:

1. Statistické modely lineární a nelineární, průměr jako statistický model, shoda modelu s daty
2. Odhad parametrů, standardní chyba, výběrové rozdělení, výběrový rozptyl, interval spolehlivosti, jejich výpočet, interpretace a grafické znázornění
3. Testování nulových hypotéz, Fisherova p-hodnota, testová statistika, jednostranné a oboustranné testy, chyba 1. a 2. druhu a jejich pravděpodobnost, statistická síla testu, odhad velikosti vzorku
4. Problémy související s testováním nulových hypotéz a možná východiska (předregistrace studie, odhady velikosti efektu /R2, Cohenovo d, poměr šancí/, metaanalýza, Bayesiánská statistika)
5. Seznámení se statistickým programem IBM SPSS (editor, vkládání a nahrávání dat, definování proměnných, prohlížeč, okno pro syntax, nástroj PROCESS, plugin Essentials for R for Statistics, balíček WRS2)
6. Vizuální explorace dat (histogram, krabicový graf, sloupcový graf, spojnicový graf, bodový graf)
7. Praktické opakování společným řešením příkladů k tématu 6
8. Systematická odchylka (bias); odlehlé hodnoty a jejich identifikace (vizuální – histogram, krabicový graf; pomocí z-skórů a mediánové absolutní odchylky), vlivné body
9. Praktické opakování společným řešením příkladů k tématu 8
10. Předpoklady statistických testů a jejich ověřování (aditivnost a linearita, normální rozdělení, homogenita rozptylů, nezávislost) – vizuálně a pomocí statistických testů
11. Praktické opakování společným řešením příkladů k tématu 10
12. Minimalizace systematické odchylky – trimming, winsorizing, transformace dat
13. Praktické opakování společným řešením příkladů k tématu 12
14. Závěrečné opakování společným řešením příkladů ke zvoleným typům analýz