Zadání úkolů AKD I. v LS 2015 (Prozatimní verze z roku 2014, úkoly mohou být pozměněny!)

Zpět na hlavní stránku
Úkoly plňte průběžně ze semináře na semináře, jinak je nutné změnit alespoň jednu proměnnou! (tj. jde o důkaz, že jste úkol vypracovali sami)
Posilejte jako text (odpověďi na otázky) ve formátu MS word (doc) na jiri.safrATseznam.cz, v předmětu/subjectu emailu uveďte: AKD1-d, ukol ČÍSLO, SVÉ JMÉNO (studenti kombinovaného studia uvádí: ADK1-kombi)

Na prvním semináři 18/2/2015 nebyl zadán žádný úkol. Pouze ti kdo měli nedostatky ve znalostech (viz Vstupní test AKD 1.) si prostudují literaturu k předmětu Základy kvantitativního sociologického výzkumu: Operacionalizace, hypotézy a jejich testování.

1. úkol (zadáno 11/3/14)
Pro tento ukol pouzivejte data bez označení chybějících hodnot a jen se základními znaky xTV&Knihy 2015 - nevyčištěná verze(!) (aktualizováno k 15/3/2015, soubor obsahuje studenty z ls 2015 AKD1-denní, AKD1-kombi a QDA1)
Zkontrolujte všechny základní proměnné (od [STUDIUM až do ddmm]), tj. zjistěte zda jsou jejich hodnoty logicky "v pořádku" a označte případné missingy.
Ke správnému rozsahu hodnot viz Dotazník (ppt) + zdravý rozum! (např. den má jen 24 hodin ...)
Výsledné tabulky vložte do wordu (doc) a velmi stručně okomentujte; spočítejte tabulky třídění 1. stupně (FREQUENCIES) s nevyčištěnými daty a aktuálně tam, kde to bylo třeba po označení missingů udělejte tabulky ještě jednou poté, co jste uživatelské missingy definovali. Přiložte vždy odpovídající Syntax (nebo souhrnně do přílohy). Pokud s ním ještě neumíte a pracujete přes menu, nevadí, dokumentujte práci "čištění dat" na tabulkách před/po nastavení missingů.

Návod a nápověda: Princip příkazu MISSING VALUES i tisku tabulek FREQUENCIES naleznete podrobně v úvodní spss syntax (březen 2014)   a v prezentaci 2. Chybějící hodnoty (Missing Values), část 1. (snímky 5-10); viz též podrobný Návod na software PSPP/SPSS část 1. – úvod.

2. úkol (zadáno 11 a 18/3/14) Data TV&Knihy FHS 2015 (zde je link na již vyčištěnou verzi dat, aktualizovanou k 15/3/2015)    Dotazník (ppt)
Spočítejte popisné statistiky (průměr, směrodatnou odchylku, medián anebo procenta a modus) pro proměnné: Pohlaví [pohlavi], Pracuje [pracuje], Velikost knihovny [knih_det], Odborné knihy [knihy_odbor] a Přátelé [pratele]. Provedete tedy třídění prvního stupně, např. pomocí příkazu FREQUENCIES v SPSS/PSPP: pro kategoriální znaky (%, modus) a číselné znaky (průměr, medián, směr. odch.). Vše najdete vysvětleno zatím v loňském Syntaxu z 19/3/2014, (nový aktuální pro 2015 bude hned po semináři) případně v Návodu na software PSPP část 1. – úvod.  
Pozor na "neadekvátní" hodnoty (nejprve si zkontrolujte, zda je máte označeny jako missingy, použijete-li výše odkazovanou vyčištěnou verzi dat, pak by to mělo být ok). Tabulky vložte do wordu (zde jsou návody/triky na spss-doc) a výsledky stručně sociologicky komentujte. Přidejte také příkazy v syntaxu, pomocí nichž jste postupovali.

3. úkol (18/3/15)
Spočítejte průměr a směrodatnou odchylku ve dvou skupinách studentů AKD1 2013ls: Denního a Kombinovaného studia a to
1. ručně (tužka/papír-word, kalkulačka), 2. v Excelu (zadáním funkcí do buňky) a konečně (po jednoduchém překopírování/uložení dat) v SPSS, kde navíc spočítáte medián a zhotovíte grafy Histogram. (Upozornění, výsledky pro StDev by se měly podobat, ale nemusí být zcela shodné.)
DATA (naleznete je také v presentaci 4. Základní popisné statistiky a explorační analýza (snímky cca 21-26):
Denní studium (věk): 23 25 24 23 24 23 22 23 22
Kombinované studium (věk): 33 30 48 25 31 46 49 38 26 28 26 31
Všechny 3 výpočty/výstupy zdokumentujte ve wordu (výpočet ruční rozepsaný, Excel tabulka nebo obrázek-printscreen sheetu, SPSS tabulka a obrázek-graf), k tomu přidejte krátkou interpretaci odlišností rozložení hodnot věku ve dvou skupinách studentů (průměr, medián, stddev).

(Až sem aktualizováno pro LS 2015)

4. úkol (2/4/14) zadáno 6/4/14 Data TV&Knihy FHS 2015
Porovnejte průměry kardinálních-číselných proměnných (např. pomocí příkazu MEANS viz Syntax z 2/4/14): Sledování TV (hod/den) [TV], počet knih přečtených celkem [knihy_celk], odborných [knihy_odbor] a pro zábavu [knihy_zabava] a počet přátel [pratele] v kategoriích podle pohlaví [pohlavi] a oboru/ročníku studia [STUDIUM].
U oboru/ročníku studia [STUDIUM] při interpretaci porovnejte pouze vlastní skupinu - tj. denní / kombinované studium AKD I. LS 2014 (= kategorie 13, data za Kombin. studium zatím nemáme, tak studenti Kombi zatím mohou porovnávat denní st.) s průměrem za celek a také se skupinou s nejvyššími hodnotami. Dejte pozor na označení chybějících hodnot a dostatečné počty případů v podskupinách. Komentujete výsledky, povšimněte si při tom také velikosti směrodatné odchylky (StdDev).

5. úkol (9/4/14) zadáno 12/4/14 Data TV&Knihy FHS 2015     
Překódujte kardinální proměnou sledování televize (v hodinách/den) [TV] do 3 kategorií na základě tercilů (tj. proporčně stejně zastoupené skupiny). Zjistěte, jak se liší ti, kdo se dívají na televizi "podprůměrně", "průměrně" a "nadprůměrně" (tj. nové rekódované kategorie) z hlediska průměrného počtu přečtených knih [knihy_celk] a počtu přátel [pratele]. A k jakým závěrům dojdete, pokud jako střední hodnotu použijete Medián? Výsledky interpretujte z věcného hlediska.

6. úkol (16/4/14) zadáno 21/4/14 Data TV&Knihy FHS 2015  
Třídění 2. a 3. stupně  Existuje vztah mezi celkovým počtem přečtených knih [knihy_celk] a oborem/formou studia [Studium3k]? Pokud ano, platí tento vztah (tj. rozdíly v počtu přečtených knih) stejně pro muže a ženy v rámci tří oborů/formy studia, a nebo existují genderové odlišnosti intenzity čtení knih uvnitř oborů? (k řešení využijte příkazu MEANS se zadáním pro třídění 3.stupně viz Syntax z 16/4/14), viz též prezentaci 8. Třídění 2. a 3. stupně: orientační mapa možností bivariátních analýz (snímky 6, 8-10)

7. úkol (23/4/14) zadáno 26/4/14 Data TV&Knihy FHS 2015
Kontingenční tabulka (%). Úkol navazuje na předchozí úkol č. 5 - řešíte stejnou otázku ale pomocí kategorizovaných dat.
Sestavte dvě kontingenční tabulky pro závislou-vysvětlovanou kategorizovanou proměnnou Celkový počet přečtených knih a vysvětlující kategorizované proměnné: a) Sledování TV a b) Počet přátel.
Nejprve vytvořte proměnnou knihy_celk3t pomocí rekódování kardinální proměnné knihy_celk na tercily (možná ji již máte ze semináře), stejně vytvoříte proměnnou s kategorizovaným počtem blízkých přátel [pratele3t] (tercily z pratele), proměnnou TV3t (tercily z TV) jste si vytvořili v předminulém 5. úkolu.
Souvisí počet přečtených knih se sledováním televize respektive s počtem přátel? Výsledky sociologicky interpretujte. A je výsledek stejný jako v úkolu č. 5, kde byly závislé proměnné knih_celk a pratele numerické-kardinální a nezávislá TV3t kategorizována?
(k řešení využijte příkazu CROSSTABS se zadáním sloupcových procent - COLUMN viz Syntax z 23/4/14, viz též aktualizovanou prezentaci 5. Kontingenční tabulky a analýza kategoriálních dat - úvod (snímky 14-24) a pro rekódování prezentaci 3. Základní transformace dat: Rekódování a vytváření nových proměnných (snímky 15-20))

8. úkol (30/4/14) zadáno 5/5/14 Data TV&Knihy FHS 2015  aktualizovaná verze z 5/5/2014 (všechny případy N=128 i s neplatnými celkem 134)
Třídění 3.stupně v kontingenční tabulce (%). Úkol navazuje na předchozí úkol č. 7 (a tedy částečně i č. 5).
Sestavte kontingenční tabulky pro závislou proměnnou Celkový počet přečtených knih (tercily [knihy_celk3t]) a vysvětlující proměnné a) Sledování TV [TV3t] a b) Počet přátel [Pratele3t] a c) ty samé dvě tabulky ale odděleně pro muže a ženy [pohlavi].
Jaký je vztah mezi celkovým počtem přečtených knih a sledováním TV resp. počtem přátel víte již z předchozího úkolu, výsledek tedy stačí zkopírovat (pozor na shodu počtu případů pro aktuální velikost dat n=128). Nově doplňte odpověď na otázku: Jsou tyto vztahy (Knihy-TV a Knihy-Přátelé) stejné u mužů a u žen? Zároveň při interpretaci třídění třetího stupně popište, která skupina čte nejméně a která nejvíce (kombinace: TV x Pohlaví a Přátele x Pohlaví).
Zkonstruujete tedy dvě tabulky třídění druhého stupně (ty stačí zkopírovat z minulého úkolu) a dvě nové pro třídění třetího stupně, kde bude třetí-kontrolní proměnnou pohlaví. K jejich formátování viz Ukázky jak prezentovat tabulky a interpretovat vztahy proměnných. Výsledky sociologicky interpretujte. K řešení využijte příkazu CROSSTABS (opět sloupcová procenta) + přidání třetí třídící proměnné, jak na to viz Syntax z 30/4/14 a též nově 12/5/14 aktualizovanou prezentaci 5. Kontingenční tabulky a analýza kategoriálních dat - úvod (pro třídění 2 a 3.stupně snímky 14-47).

9. úkol (7/5/14) zadáno 12/5/14 Data ISSP 2007 - Volný čas a sport ČR (HiSo1).   Dotazník (doc)
Třídění 3.stupně v kontingenční tabulce (%) - úvod do elaborace.
Nejprve rekódujte původní (ordinální) proměnnou [q1_d] Jak často dotázaný čte knihy na dichotomickou [Cte2] s hodnotami 1 = čte minimálně týdně a 0 = méně často-vůbec.
Sestavte kontingenční tabulky pro tuto závislou proměnnou [Cte2] a vysvětlující proměnnou a) věkové kategorie [vekkat] a b) dtto ale s kontrolní proměnnou vzdělání [vzd3]. Zodpovězte tyto otázky:
Jaký je vztah mezi frekvencí čtení knih a věkem? Je tento vztah nějak modifikován díky vzdělání? Aneb je stejný ve všech třech vzdělanostních stupních? Při interpretaci využijte rozdíly v procentních bodech mezi kategoriemi a také koeficienty asocicace/korelace. Popište dále, která skupina čte nejméně, a která nejvíce (kombinace: vekkat x vzd3). Výsledky sociologicky interpretujte.
Sestavíte tedy dvě tabulky: třídění druhého a třetího stupně (s třetí-kontrolní proměnnou vzdělání) a k nim adekvátní koeficienty asociace/korelace. K tomu využijte příkazu CROSSTABS (sloupcová procenta) + přidání třetí třídící proměnné, jak na to viz Syntax z 7/5/14 a též nově 13/5/14 aktualizované prezentace: 5. Kontingenční tabulky: Úvod. Třídění 2. stupně    (verze v pdf) a především 9. Kontingenční tabulky: Třídění 3. stupně – úvod do elaborace a míry asociace    (verze v pdf) (pro třídění 3.stupně 6-19 a pro koeficienty asociace/korelace snímky 20-28).  K formátování tabulek v textu viz Ukázky jak prezentovat tabulky a interpretovat vztahy proměnných.
Nezapomeňte v předmětu/subjectu emailu vždy uvést: AKD1-d, ukol ČÍSLO, SVÉ JMÉNO (studenti kombinovaného studia uvádí na začátku: ADK1-kombi).
Úkoly odevzdávejte ve wordu, tj. formát doc (pokud používáte OpenOffice apod. a nelze exportovat do doc, pošlete jak v odt či jiném textovém formátu tak i v pdf). V dokumentu uveďte své jméno, popište (zkopírujete) zadání úkolu.
Z SPSS/PSPP vkládejte jen vybrané tabulky/grafy a ty komentujete (neposílejte tedy samotné outputy z SPSS!). Klíčová čísla zvýrazněte (např. tučně nebo zažlucením), vymazejte vše nadbytečné a pokud pracujete v syntaxu, vkládejte i příkazové řádky.
Jak má vypadat úprava tabulek a jejich interpretace tj. komentáře čísel v textu viz Ukázky jak prezentovat tabulky a interpretovat vztahy proměnných

Zpět na hlavní stránku