pozadie
Posledná zmena: 01.11.2023

Kurz Stanovenie veľkosti výskumného súboru

Miesto realizácie kurzu:ACREA CR, spol. s r.o., Krakovská 7, Praha 1
Kurz sa poskytuje: Celá SR, Česko (Czech Republic)
Cena kurzu (cena s DPH):327 EUR (272.50 EUR bez DPH)
Informácie o kurze
Obsahová náplň kurzu:V súčasnosti sa kladie v mnohých disciplínach (napr. medicíne, psychológii, pedagogike) veľký dôraz na správne stanovenie veľkosti výberových súborov. Existujú jednoduchšie nepresné postupy, ale tiež postupy sofistikované, založené na štatistickej teórii. Pre publikáciu v prestížnych časopisoch je dnes nevyhnutnosťou používať práve sofistikované postupy a bez ich použitia je v zásade publikácia nemožná. Kurz zoznámi účastníkov s postupmi, ktoré ide uplatniť pri plánovaní veľkosti výberov. Na začiatku budú vymedzené základné pojmy z teórie výberových zisťovaní a potom rozobrané základné možnosti výberových súborov (predovšetkým odlíšené náhodné a nenáhodné). Ďalej budú predstavené základné možnosti pre stanovenie veľkosti výberového súboru, od najjednoduchších (vypočítaných na základe predpokladanej variability premennej) až po komplikovanejšie založené na koncepcií sily testu a intervalu spoľahlivosti. Výpočet veľkosti výberového súboru pre jednotlivé štatistické techniky podľa sily testu bude predstavený v softvéri IBM SPSS Statistics a G*Power (testy zamerané na proporcie, t-testy, analýza rozptylu, kontingenčné tabuľky, korelačná analýza, lineárna regresná analýza). Postupy založené na požadovanej veľkosti intervalu spoľahlivosti budú demonštrované na t-testoch vo voľne šíriteľnom doplnku MS Excel ESCI. Na záver bude pozornosť venovaná zložitejším štatistickým technikám (najmä faktorovej analýze) a budú popísané postupy pre stanovenie veľkosti pre tieto techniky.

Program kurzu:
1. Požiadavka stanovenia veľkosti výberu ako súčasť požiadavky na „Open Science“.
2. Základné designy pre možnosť zovšeobecňovania
3. Populácia, cieľová skupina, dostupná populácia, výber. Základné výberové postupy, náhodné a nenáhodné vyberanie.
4. Logika štatistického testovania, alfa, beta a sila testu. Intervaly spoľahlivosti a ich využitie.
5. Prehľad postupov pre stanovenie veľkosti výberu.
6. Jednoduché postupy, praktické ukážky.
7. Postupy založené na sile testu.
8. Postupy založené na požadovanej veľkosti intervalu spoľahlivosti.
9. Postupy pre zložitejšie štatistické techniky, prehľad softvéru.
Organizačné údaje o kurze:27.5.2024
prezenčne aj online
Dátum realizácie:27.05.2024 Poznámka k termínu realizácie:9:00 - 16:30 hod.
Rozsah kurzu:8 h.
Doplňujúce informácie:https://kurzystatistiky.cz/kurzy/statistika-a-analyza-dat/velikost-vyzkumneho-souboru/
Kontaktné údaje
Kontaktná osoba:
Meno:Vladimíra Kozojedová
Telefón:+420 739 728 797
Vzdelávacia inštitúcia:
Názov:ACREA CR, spol. s r.o.
Adresa:Krakovská 7, 110 00 Praha 1
Informácie o spoločnosti:Spoločnosť ACREA CR, spol. s r.o. je česká analytická spoločnosť s tradíciou od roku 1998.
Vzdelávacie aktivity:VZDELÁVÁME V OBLASTIACH ŠTATISTIKA A ANALÝZA DÁT: kurzy sú určené všetkým záujemcom, ktorí pracujú zo štatistickými dátami. Táto kategória zahrňuje kurzy všetkých úrovní i rozsahu, komplexné kurzy poskytujúce ucelené znalosti štatistiky a analýzy dát a kurzy zamerané na konkrétne štatistické metódy. Dôraz je kladený na pochopenie významu štatistických metód a pojmov, na riešenie praktických úloh a na správnu interpretáciu výsledkov, čo vedie k efektívnemu uplatneniu získaných znalostí v každodennej praxi. DATA MINING: ponuka zahrňuje tak všeobecné kurzy dataminingových postupov, ako aj praktické kurzy najčastejších dataminingových úloh v komerčnej praxi. Výučba dataminingových kurzov je založená na najpoužívanejšej dataminingovej metodológii CRISP-DM. OVLÁDANIE SOFTVÉRU IBM SPSS, JAZYKA R A DALŠÍCH: ponuka kurzov sa zameriava na ovládanie softvéru distribuovaného spoločnosťou ACREA (IBM SPSS Statistics, IBM SPSS Modeler, Predictive Solution, Remark Office OMR, jazyk R a ďalšie). Kurzy pokrývajú tak potreby začínajúcich užívateľov, ako aj užívateľov pokročilých na získanie hlbšieho pohľadu do jednotlivých modulov softvéru, zvládnutie náročnejších postupov a metód alebo na zoznámenie sa s možnosťami automatizácie úloh.