Analýza kategorizovaných dat II - vícerozměrné kontingenční tabulky četností

Komplexní analýzy několika proměnných představují snahu odhalit vícerozměrnou latentní datovou strukturu a nalézt interpretaci této struktury. Hledáme informaci, která je skryta v souboru dat za tříděním více než dvou kategorizovaných proměnných pomocí klasických Pearsonových testů hypotéz pro třídění vyšších stupňů, pomocí obdoby faktorové analýzy pro nominální proměnné (vícenásobná korespondenční analýza), a pomocí postupného vyhledávání interakcí (asociační stromy). Grafická i číselná analýza jsou podkladem pro interpretaci výsledků.

Cíl vzdělávacího programu:

Schopnost využít informace ze tří a vícerozměrných tabulek četností/procent pro kauzální a komparační úvahy. Získání orientace ve třídění vyšších stupňů. Zobrazení komplexních výsledků v názorné a přehledné formě.

Kurz je určen:

Kurz je určen pro všechny analytiky, kteří pracují s kategorizovanými a kvalitativními daty, pro pracovníky ve vědě, výzkumníky trhu, uživatele výzkumných zpráv a pro všechny kdo rozhodují na základě statistických dat, nebo využívají statistické zprávy pro operativní i strategické závěry.

Předpoklady:

Kurz předpokládá schopnost základního ovládání PC, znalost základních pojmů popisné statistiky, principu testování hypotéz a základních metod pro analýzu dat v kontingenční tabulce na úrovni kurzu Analýza kategorizovaných dat I – dvourozměrné kontingenční tabulky četností. Zkušenosti s ovládáním statistických programů nejsou nutné.

Program kurzu:

1. úlohy pro vícerozměrná četnostní data – testování a explorace
2. třídění třetího stupně a testy hypotéz s ním spojené; parciální asociace
3. Burtova tabulka a párové asociační vztahy
4. vícerozměrná korespondenční analýza
5. grafické zobrazení vztahů mezi kategoriemi – percepční mapy, relační mapy
6. asociační stromy a postupné hledání interakcí v kontingenční tabulce
7. stromy: hledání homogenních podmnožin/segmentů