Štatistické spracovanie dát

V tejto téme sa naučíme klasifikovať premenné a ich vplyv na výber štatistických metód. Premenné delíme na kvalitatívne a kvantitatívne.

V tejto téme sa naučíme, ako vytvárať a interpretovať frekvenčné tabuľky a grafy na zobrazenie rozloženia údajov.

Analýza početnosti, alebo frekvenčná analýza, je základný štatistický nástroj, ktorý udáva počet výskytov jednotlivých hodnôt alebo kategórií v súbore údajov. Frekvenčné analýzy sú často vizualizované pomocou tabuliek, histogramov alebo koláčových grafov, čo umožňuje lepšie pochopenie rozloženia a štruktúry údajov. Táto analýza je základom pre ďalšie štatistické metódy a poskytuje prvotný prehľad o údajoch.

V tejto téme sa naučíme, ako vypočítať a interpretovať základné číselné charakteristiky a používať popisnú štatistiku na analýzu údajov.

Deskriptívna štatistika zahŕňa metódy na sumarizáciu a vizualizáciu údajov, čo umožňuje rýchle pochopenie ich základných vlastností a trendov. 

Číselné charakteristiky, ako sú priemer, medián, modus, rozptyl a štandardná odchýlka, poskytujú základné informácie o súbore údajov. 

Tieto metódy sú nevyhnutné pre prvotnú analýzu a interpretáciu údajov a poskytujú základ pre ďalšie štatistické analýzy.

V tejto téme sa naučíme základné princípy pravdepodobnosti a ich aplikácie v štatistických analýzach.

Teória pravdepodobnosti je matematická disciplína, ktorá sa zaoberá štúdiom náhodných javov a udalostí. Pravdepodobnosť vyjadruje šancu, že sa určitý jav alebo udalosť stane. V štatistike sa pravdepodobnosť používa na modelovanie a predpovedanie náhodných javov. Základné koncepty zahŕňajú pravdepodobnostné rozdelenia, podmienenú pravdepodobnosť a zákony veľkých čísel, ktoré sú základom pre mnohé štatistické metódy.

V tejto téme sa naučíme, ako vytvárať bodové a intervalové odhady a interpretovať ich spoľahlivosť.

Inferenčná štatistika sa zaoberá odhadovaním parametrov populácie na základe vzorky údajov. 

Bodové odhady poskytujú jediné číslo ako odhad neznámeho parametra populácie, zatiaľ čo intervalové odhady poskytujú rozsah hodnôt, v ktorom sa tento parameter pravdepodobne nachádza. Intervalové odhady sú často sprevádzané úrovňou spoľahlivosti, ktorá vyjadruje pravdepodobnosť, že interval obsahuje skutočný parameter. Tieto odhady sú kľúčové pre inferenčnú štatistiku.

V tejto téme sa naučíme, ako vykonávať a interpretovať rôzne typy t-testov a ich aplikácie v štatistických analýzach.

Hypotézové testovanie je štatistická metóda používaná na overenie platnosti hypotéz o parametroch populácie. 

T-testy sú štatistické testy používané na porovnávanie priemerov medzi skupinami. 

Jednovýberový t-test porovnáva priemer jednej vzorky s hypotetickým priemerom, dvojvýberový t-test porovnáva priemery dvoch nezávislých vzoriek a viacvýberový t-test porovnáva priemery viacerých skupín. 

Tieto testy sú základom pre mnohé štatistické analýzy.

V tejto téme sa naučíme, ako vykonávať a interpretovať ANOVA a jej aplikácie v štatistických analýzach.

Analýza rozptylu (ANOVA) je štatistická metóda používaná na porovnávanie rozptylov medzi skupinami a určenie, či existujú významné rozdiely medzi priemermi týchto skupín. 

Jednofaktorová ANOVA porovnáva jednu nezávislú premennú, zatiaľ čo dvojfaktorová ANOVA porovnáva dve alebo viac nezávislých premenných. 

Táto metóda je kľúčová pre analýzu experimentálnych údajov a umožňuje identifikovať faktory, ktoré ovplyvňujú výsledky.

V tejto téme sa naučíme, ako vykonávať a interpretovať regresnú a korelačnú analýzu a ich aplikácie v štatistických analýzach.

Regresná analýza skúma vzťah medzi závislou a nezávislými premennými a umožňuje predikciu hodnôt závislej premennej. Korelačná analýza meria silu a smer vzťahu medzi dvoma premennými. Tieto metódy sú kľúčové pre identifikáciu a kvantifikáciu vzťahov v údajoch a sú široko používané v rôznych oblastiach výskumu. Regresná analýza zahŕňa jednoduchú a viacnásobnú regresiu, zatiaľ čo korelačná analýza zahŕňa Pearsonov a Spearmanov korelačný koeficient.

V tejto téme sa naučíme, ako analyzovať časové rady a používať rôzne metódy na predikciu budúcich hodnôt.

Analýza časových radov sa zaoberá štúdiom údajov zaznamenaných v pravidelných časových intervaloch.

Zahŕňa identifikáciu trendov, sezónnych vzorcov a cyklických zmien.

Metódy ako kĺzavé priemery a exponenciálne vyrovnávanie sa používajú na vyhladzovanie a predikciu budúcich hodnôt.

Tieto metódy sú nevyhnutné pre analýzu údajov, ktoré sa menia v čase, a umožňujú predikciu budúcich trendov a vzorcov.