Praktikum elementární analýzy dat Třídění 2. a 3. stupně 30.5.2012

1. Praktikum elementární analýzy datTřídění 2. a 3. stupně 30.5.2012 UK FHS Řízení a supervize (LS 2012) Jiří Šafrjiri.safr(zavináč)seznam.cz posledníaktualizace 30. 5. 2012

2. Struktura – plán práce • Opakování třídění 1. stupně (průměr, směr.odchylka, procenta) • „Orientační mapa“ analýzy vztahu 2 proměnných: • Spojitá × spojitá • Spojitá (závislá) × kategoriální (nezávislá) • Kategoriální × kategoriální • Kontingenční tabulky • Třídění 3. stupně (dtto) • Procvičování na datech FHS Knihy&TV • Tvorba součtových indexů (data Práce se seniory) • Na co s dát pozor (výběrová data vs. census) • Jak to má vypadat – úprava tabulek a dalších výstupů

3. „Orientační mapa“ analýzy 2 proměnných • Hlavním cílem výzkumu je testovat hypotézy 2.řádu = vztah dvou (a více) proměnných. • (Jak) souvisí spolu hodnoty jedné a druhé proměnné? • Např. • Proměnné existují ve 2 základních typech: kategoriální (nominální a ordinální) spojité – kardinální (číselné) → různé varianty jejich kombinací při analýze

4. „Orientační mapa“ analýzy dvou proměnných – přehled analytických nástrojů • Spojitá × spojitá, např. počet přečtených knih a věk → korelační koeficient (Pearsonův), bodový X-Y graf • Spojitá (závislá) × kategoriální (nezávislá)např. např. počet přečtených knih a obor studia → průměry v podskupinách, koeficient Eta, graf průměrů v podskupinách (Barchart pro mean, Line-multiple nebo Boxplot, Errorbar) • Kategoriální × kategoriální např. oblíbené literární žánry a obor studia → kontingenční tabulka, sloupcový graf (Barchart) pro % koeficient kontingence (CC), Phi, Gama …

5. Spojitá × spojitá • Číselná proměnná → ideální situace: nejlepší způsob měření, nejsofistikovanější analýzy, možnost převodu na kategoriální • Korelace (a nebo) X-Y graf CORRELATIONS knihy_celk WITH TV. GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR) =knihy_celk WITH TV. R - korelační koeficient R2 - koeficient determinace R = √R2 a R2 = R × R zde √0,066 = 0,257 • ALE! Korelace měří lineární vztah (přímou úměru) a předpokládá „normální“ rozložení proměnných. • Závislosti mohou mít i jinou než lineární povahu, proto si raději udělejte i X-Y (Scatter plot) → souvislosti jsou vizuálně vidět • Pozor na Outliery – extrémní hodnoty znaků (a jejich kombinace)

6. Spojitá (závislá) × kategoriální (nezávislá) • V principu porovnáváme průměry závislé - spojité v kategoriích nezávislé proměnné + kontrola rozptylu (směrodatné odchylky StD ve skupinách) missing values studium (5 6). MEANSknihy_celk BY studium. GRAPH /BAR(SIMPLE)=MEAN(knihy_celk) BY studium. *pro výběrová data = vzorek z populace) Intervalový odhad průměru s konfidenčním int.:. GRAPH ERRORBAR (CI) knihy_celk BY studium.

7. Kategoriální × kategoriální • Kontingenční tabulka: hledáme souvislosti pomocí spoluvýskytu v relativních četnostech (%) • Odchylky od očekávané=teoretické četnosti (→ znaménkové schéma) • Pro ordinální znaky sledujeme krajní kategorie a kupení na diagonále. • Vidíme i vztahy spoluvýskytu, které nejsou lineární (pro nominální znaky) CROSSTABS knihy_celk3t BY TV3t . CROSSTABS knihy_celk3t BY TV3t /cel = col. CROSSTABS knihy_celk3t BY TV3t /cel = col count. *+ test homogenity; míry asociace / korelace. CROSSTABS knihy_celk3t BY TV3t /cel = col / STATISTICS CC CORREL LAMBDA . Vždy kontrolujeme počet absolutních četností! Pod cca 5 → problém (→ nespolehlivé závěry) → sloučit kategorie.

8. Třídění 3. stupně

11. Na co s dát pozor

12. Výběrová data vs. census • Máme-li data z náhodného (dobrého kvótního) výběru z populace (tj. vzorek) , pak k testování hypotéz můžeme (měli bychom) přistoupit pomocí principů statistické inference (statistické testy; intervalové odhady → viz AKDII. http://metodykv.wz.cz/index.htm#analyza2) • A naopak máme-li kompletní populaci (census)statistické testy nedávají smysl.

13. Pozor na … • Nízké četnosti zejména při spoluvýskytu některých kategorií v kontingenčních tabulkách → sloučit (překódovat) • Outliery = extrémní hodnoty → rekódovat na „nižší ale smysluplnou“ hodnotu (nebo případně označit jako chybějící hodnoty)