Cilji predmeta in pridobljene kompetence
Študent pridobi osnovna in zahtevnejša znanja iz analize podatkov. Razume in zna izvesti osnovne metode multivariatne statistike, ki se uporabljajo predvsem pri korelacijskih raziskavah. Za izvedbo multivariatnih analiz zna uporabiti računalnik. S tem znanjem je usposobljen za branje in razumevanje znanstvene in strokovne literature ter kritično evalvacijo ustreznosti izvedenih obdelav podatkov. Zna uporabiti multivariatne analize v pripravi in izvedbi empiričnih raziskav in pri praktičnem delu.
Vsebine
Osnove matričnega računa. Splošni linearni model in njegove aplikacije. Pregled podatkov pred izvedbo multivariatne analize. Metode napovedovanja in klasifikacije. Ocenjevanje manjkajočih podatkov.
Poglavja gredo takole: uvod v multivariatne metode, statistični modeli, vnos in urejanje podatkov, pregled podatkov pred multivariatno analizo (vključno z manjkajočimi vrednostmi, osamelci in vplivnimi točkami), ponovitev bivariatne regresije, parcialna/semiparcialna korelacija, regresijska diagnostika, multipla regresija in korelacija, nelinearni odnosi in kategorični podatki, logistična regresija z omembo diskriminantne analize, uvod v večnivojsko modeliranje / hierarhično linearno modeliranje (HLM), analiza glavnih komponent, korespondenčna analiza, (eksploratorna) faktorska analiza (EFA), uvod v strukturno modeliranje (SEM), združevanje v skupine, večrazsežnostno lestvičenje, metode dela z manjkajočimi podatki
Izvajalci
red. prof. dr. Valentin Bucik izr. prof. dr. Gregor Sočan
Organizacija predmeta
V št. letu 2020/21 potekajo predavanja in vaje (razen delnih kolokvijev) na daljavo. Na vajah so obvezni prenosni računalniki z delujočimi programi MS Excel, R in Rstudio.