|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KAS / JDANK
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KAS
/
JDANK
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Metody a techniky kvanti. výzkumu v SP
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Název dlouhý
|
Metody a techniky kvantitativního výzkumu v sociální práci
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
8
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
4
[HOD/SEM]
Cvičení
8
[HOD/SEM]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / 0
|
0 / 0
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
0
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je seznámit studující s metodami kvantitativního výzkumu a tvorby výzkumného designu. Po teoretické části kurzu tak budou schopni zvládnout celý výzkumný proces; připravit kvalitní projekt, tedy tvořit hypotézy, operacionalizovat proměnné, správně formulovat otázky a používat sofistikované škálovací techniky. Zároveň získají praktickou zkušenost tím, že samostatně provedou sběr dat, tato data zpracují, analyzují a interpretují.
V části aplikační (cvičení) si studující osvojí znalosti o metody zpracování dat v programu Statistical Package for the Social Sciences (IBM SPSS). Naučí se v prostředí IBM SPSS pracovat se statistickými soubory a jednotlivými typy proměnných. Osvojí si dovednosti potřebné k úpravě dat před analýzou, transformaci proměnných, základy jednorozměrné analýzy kategorických i nekategorizovaných dat, analýzu mnohonásobných odpovědí základy induktivních statistických metod, jako je výpočet intervalu spolehlivosti nebo testování statistických hypotéz. Student se také naučí vkládat data do programu IBM SPSS, spouštět systémové analýzy, editovat výstupy - včetně grafického zpracování dat a tyto výstupy správně statisticky vyhodnotit a slovně interpretovat. Osvojení vědomostí probíhá přímo ve výuce za využití výpočetní techniky v programu IBM SPSS Statistics.
|
Požadavky na studenta
|
A: podmínky nutné pro přistoupení ke zkoušce: 1. Pravidelná povinná účast na tutoriálech. 2. Vyhotovení všech dílčích úkolů zadaných v rámci přednášek i cvičení.
B: zkouška: projekt výzkumu a výzkumná zpráva: Studující může úspěšně zakončit tento předmět zkouškou, pokud v termínech stanovených vyučujícími dodá k průběžným kontrolám a odevzdání zpracovaný projekt výzkumu, následně s vlastním výzkumným nástrojem (dotazníkem) samostatně provede sběr dat, a na základě analýzy získaných dat vypracuje výzkumnou zprávu dle požadavků upřesněných v rámci výuky (a to jak v části teoretické, tak v části aplikační). Hodnocení zkoušky bude na škále A až F dle obdržených bodových hodnocení jednotlivých částí projektu a výzkumné zprávy.
|
Obsah
|
1 Kvantitativní výzkum jako způsob myšlení 2 Proces výzkumu 3 Tvorba výzkumného nástroje 4 Výběrové techniky 5 Možnosti a limity kvantitativního výzkumu 6 Tvorba datového souboru dle dotazníkové předlohy a plnění datové matice v IBM SPSS. 7 Aplikace jednorozměrné analýzy dat dle měřící škály testovaných proměnných. 8 Dvourozměrná analýza dat dle měřící škály testovaných proměnných.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
Doc. RNDr. Michal Holčapek, Ph.D. (100%),
-
Přednášející:
Doc. RNDr. Michal Holčapek, Ph.D. (20%),
Mgr. Miroslav Paulíček, Ph.D. (100%),
RNDr. Kamila Vondroušová, Ph.D. (80%),
-
Cvičící:
Doc. RNDr. Michal Holčapek, Ph.D. (20%),
RNDr. Kamila Vondroušová, Ph.D. (80%),
|
Literatura
|
-
Základní:
Vondroušová, K. Statistická analýza dat pro kvantitativní výzkum, 2. díl. Ostrava: Ostravská univerzita, 2022. ISBN 978-80-7599-168-3.
-
Rozšiřující:
Griffith, A. . SPSS for Dummies. New Jersey: John Willey& Sons, Inc., 2010. ISBN 978-1-119-56083-8.
-
Rozšiřující:
Pallant, J. SPSS Survival Manual. Berkshire: open University Press, 2010. ISBN 9780335249497.
-
Rozšiřující:
PECÁKOVÁ, I. Statistika v terénních průzkumech. Praha: Professional Publishing, 2008. ISBN 978-80-86946-74-0.
-
Rozšiřující:
Babbie, E. R. The Practice of Social Research (10th ed.). Belmont?California: Wadsworth Publ. Comp, 2004. ISBN 9780534620295.
-
Doporučená:
De Vaus, D. Analysing Social Science Data.. London: SAGE Publications, 2002. ISBN 9780761959373.
-
Doporučená:
Řezanková, H. Analýza dat z dotazníkových šetření. Praha, 2017. ISBN 978-80-906594-8-3.
-
Doporučená:
IBM SPSS Statistics Base 25.. Praha: Acrea, 2018.
-
Doporučená:
Disman, M. . Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum, 2011. ISBN 978-80-246-1966-8.
-
Doporučená:
Reichel, J. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Praha: Grada, 2009. ISBN 978-80-247-3006-6.
-
Doporučená:
Budíková, M. a kol. Průvodce základními statistickými metodami. Praha: Grada Publishing, 2010. ISBN 978-80-247-3243-5.
-
Doporučená:
Hendl, J. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál, 2015. ISBN 978-80-262-0981-2.
-
Doporučená:
Jahoda, M., Lazarsfeld, P. F., Zeisel, H. Marienthal. Sociografie komunity nezaměstnaných. Brno, Masarykova univerzita, 2013. ISBN 978-80-2106-226-9.
-
Doporučená:
ŘEHÁK, J., BROM, O. SPSS - praktická analýza dat. Brno: Computer Press, 2015. ISBN 978-80-251-4609-5.
-
Doporučená:
RABUŠIC, Ladislav, SOUKUP, Petr a Petr MAREŠ. Statistická analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). Brno: Masarykova univerzita, 2019. ISBN 978-80-210-9247-1.
-
Doporučená:
Noelleová, E. Výzkum veřejného mínění. Praha: Svoboda, 1969. ISBN cnb000448374.
-
Doporučená:
PUNCH, F. K. Základy kvantitativního šetření. Praha, 2008. ISBN 978-80-7367-381-9.
-
Doporučená:
SURYNEK, A. et al. Základy sociologického výzkumu. Praha: Management Press, 2001. ISBN 80-7261-038-4.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Účast na výuce
|
10
|
Semestrální práce
|
70
|
Konzultace s vyučujícím (včetně elektronické)
|
10
|
Plnění průběžně zadávaných úkolů (včetně korespondenčních úkolů)
|
50
|
Samostudium
|
100
|
Celkem
|
240
|
|
Předpoklady
|
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
Student ovládá základy kvantitativního výzkumu, jeho logiku a přístup k realitě. Je schopen sociologického uvažování o společnosti a uvažování o tématech týkajících se oboru jeho studia. Student je schopen samostatně zpracovat zadaný úkol, má základní znalost anglického jazyka a základní počítačovou gramotnost. Student má základní znalosti práce ve statistickém software Statistical Package for the Social Sciences (IBM SPSS). |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
Studující získají znalosti potřebné k přípravě pokročilého kvantitativného výzkumu, budou umět formulovat hypotézy, operacionalizovat složitější proměnné a využívat standardizovaných otázek a škál, stejně jako vytvořit validní výzkumný nástroj a vybrat reprezentativní vzorek populace. Odborné znalosti jim umožní reflektovat a interpretovat jak jejich vlastní výzkum, tak všechny výzkumy, s nimiž se ve své praxi setkávají.
Po absolvování kurzu bude student schopen kriticky zhodnotit a správně použít základní i pokročilé statistické metody jednorozměrné a dvourozměrné analýzy. Bude schopen použít vhodnou metodu kvantitativní analýzy na konkrétní zadání či výzkumný soubor, výstupy správně statisticky vyhodnotit a slovně interpretovat. Rozšíří si znalosti počítačového zpracování kvantitativních dat v prostředí systému IBM SPSS Statistics.
|
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
Student získá:
1. Schopnost abstraktního myšlení, analýzy a syntézy.
2. Schopnost aplikovat poznatky v praktických situacích.
3. Dovednosti při využití počítačových a komunikačních technologií.
4. Schopnost zabývat se výzkumem na potřebné úrovni.
5. Schopnost vyhledávat, zpracovávat a analyzovat informace z různých zdrojů.
6. Schopnost nezávislé práce.
7. Schopnost prezentace výsledků výzkumu. |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
IIA12 - Projekt výzkumu / výzkumná zpráva |
Průběžná analýza výkonů studenta |
Rozbor produktů pracovní činnosti studenta (technické práce) |
IC10 - Prezentace ve výuce (individuální nebo skupinová) |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
A1 - Přednáška |
B1 - Diskuse |
C2 - Demonstrace předmětů/jevů/procesů |
C3 - Práce s grafem/schématem/pojmovou mapou |
C5 - Statická a dynamická projekce/prezentace |
C6 - Počítačová animace |
D3 - Nácvik a vytváření dovedností technických a pracovních |
Metody dovednostně-praktické |
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming) |
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž) |
Prezentace (statická projekce) |
Projektová výuka |
Výuka podporovaná počítačem |
|
|
|
|