80 %

Hendl, Jan - Přehled statistických metod zpracování dat

Více informací k této knize najdete v detailu
V životě lidském jsou výjimečné okamžiky škodolibé radosti. Třeba, když si listuji Hendlovou příručkou "Přehled statistických metod zpracování dat", musím se potměšile usmívat při představě naivů, kteří před pohrdanou a zatracovanou matematikou utekli na sociální obory. Bratru ve čtvrtině této masivní knihy určené studentům sociálních a ...

V životě lidském jsou výjimečné okamžiky škodolibé radosti. Třeba, když si listuji Hendlovou příručkou "Přehled statistických metod zpracování dat", musím se potměšile usmívat při představě naivů, kteří před pohrdanou a zatracovanou matematikou utekli na sociální obory. Bratru ve čtvrtině této masivní knihy určené studentům sociálních a ekonomických věd, psychologie a biomedicínských oborů dochází na výběrové rozdělení aritmetického průměru při neznámé směrodatné odchylce (ano, větříte správně Studentovo rozdělení), které rozhodně nelze považovat ani za snadnou ani za intuitivní matematiku. Ačkoliv následující tři čtvrtiny knihy nebožáky odsouzené k jejímu nastudování bezesporu přesvědčí o opaku.

Jan Hendl z FTVS UK se zabývá aplikací statistiky v biomedicínských a sociálních oborech, ale také metodologií výzkumné práce. Dalo by se říci, že touto knihou shrnul své dosavadní zkušenosti v obou oborech. Takže na čtenáře čeká nejen značně široký úvod do statistiky a pravděpodobnosti, ale i důkladný výklad řádné metodiky vědecké práce. Jinými slovy: tradiční suchopár katalogizování doplněný ultrasuchopárem formalizování činností, o kterých všichni zainteresovaní obyčejně vědí, že "tak nějak to mělo být; bylo myšleno a hlavně vyšlo jak jsme chtěli, tak proč se v tom šťourat". Navzdory výše uvedenému obecnému názoru se Hendl rozhodl učebnici sepsat poutavě. Nakolik se mu to povedlo posoudí každý čtenář individuálně, nicméně notná dávka výkladových zkušeností a přehlednosti tu bezesporu je. Rozhodně v množství větším, nežli v tradičních matematických monografiích na toto téma. Hendlovi elegantně poukázal na nezbytnost pečlivého přemýšlení při vědecké práci i při jejím plánování, což je nezbytné právě proto, abychom nedělali statistiku jako formu rituální zástěrky našich zištných přání či intuitivních názorů z nich pramenících.

V předmluvě autor vypichuje z obecného základu totožného pro všechny obory hnutí medicíny založené na faktech, jejímž základním prostředkem je matematika. Lékař nemá čerpat informace z informačních letáků jednotlivých farmaceutických firem, ale z vědecké literatury. Měl by být proto "kvantitativně gramotný" - umět využívat matematiku k řešení každodenních problémů. Kvantitativní gramotnost je uváděna jako nezbytnost pro samostatně jednajícího občana v demokratické společnosti. Následná definice statistiky, jako nauky o získávání informací z numerických dat, respektive rozdělení praxe statistiky na získávání dat, analýzu dat a statistické usuzování ukáže jasně souvislost mezi "vzorečky" a metodologií. Dojde i na Poppera a verifikování hypotéz.

Druhá kapitola je věnována základům statistiky, ale na vzorce pro průměr a směrodatnou odchylku si budete muset počkat do kapitoly třetí: "Grafický a číselný popis numerických dat". Kapitola druhá je věnována definicím od populace a výběru po organizaci, kódování dat a modelování. Zmíněny jsou roztodivné vlivy, které mohou vést k obligátní záměně kozy za vůz. Například, interní validita popisuje, co mohlo experiment pokazit při vlastním zkoumání. Externí validita zkoumá, zda jsou výsledky přenositelné na jiné situace, dělí se na populační [Jak vlastnosti jednotek - věk, pohlaví - ovlivňují výsledek?] a ekologickou [Jak podmínky - prostředí laboratoře, doba trvání - ovlivňují výsledek?]. Co není validní interně, je prostě špatně a nemůže být validní ani externě. Ovšem žádný pokus nemá ideální externí validitu, vždy můžeme vznášet "jisté pochybnosti". Část o modelování je uzavřena bonmotem G.E.P. Boxe: Všechny modely jsou špatné, ale některé jsou užitečné.

Po popisné statistice třetí kapitoly přichází na řadu počet pravděpodobnosti jako základ statistického usuzování. Probírají se standardní prvky teorie pravděpodobnosti. Výrazně začne přituhovat, jakmile se začnou diskutovat vlastnosti vybraných statistik, tj. to, co obyčejně získáváme experimentem, pokud zrovna neprovádíme sčítání lidu, či podobnou činnost mapující celou komunitu.

Cílem statistického usuzování je z dat týkajících se výběru a jistých předpokladů usuzovat o celé populaci nebo procesu. Do problematiky uvádí pátá kapitola a šestá seznamuje se základními situacemi, respektive zabývá se porovnáním rozdělení jedné proměnné mezi dvěma skupinami nebo mezi dvěma různými časovými okamžiky. Kapitola analýza závislostí se koncentruje na základní metody pro studium závislosti mezi proměnnými. Takové metody nám budou užitečné, jestliže nás zajímá: ... jak ovlivňuje spotřeba alkoholu snížení tělesné teploty apod..

Po kapitolách věnovaných spojitým proměnným se autor zabývá analýzou kategoriálních dat (jako je typ zaměstnání či pohlaví). Metodami pro porovnání libovolného počtu studií - a tím i průměrů - se zabývá analýza rozptylu. [To už jsme zpátky u spojitých proměnných.] Následují kapitoly: Mnohonásobná lineární regrese; Rozsah výběru, síla a velikost účinku; Volba statistické metody; Metody vícerozměrné analýzy; Metaanalýza a Závěrečná zpráva o výzkumu. Zrovna v tomto případě chybí na stránce vydavatele obsah, který by zájemcům usnadnil orientaci v šíři probírané látky. Opravdoví zájemci naleznou oskenováno několika prvních stránek kapitoly Metody vícerozměrné analýzy, které dokumentují typografickou tvář knihy i styl výkladu.

Každá kapitola je doplněna souhrnem. V textu jsou uváděny příkazy v Excelu a pokročilým výpočetním pomůckám je věnována i prozatím zapřená poslední kapitola: "Statistické programové systémy". V přílohách je struktura závěrečné zprávy v bodech, rozsáhlá paleta tabulek a řecká abeceda pro případ, že by snad někdo nebyl humanitně vzdělán. Pochopitelně bohatá literatura a rejstřík. V textu jsou uváděny i odkazy na webové stránky.

Lze říci, že Hendlovi se jeho záměr napsat poutavou příručku povedl, navzdory nesnadnému námětu. Získávání informací je nesnadné i v obecnosti, nejen v případě numerických dat (což byla úvodní definice statistiky). Posuďte sami z vášnivé diskuse na Scienceworldu k recenzi na tuto knihu. A to se jedná o příklad na straně 42 z 583!

Vydal Portál v roce 2004.





Diskuze k této recenzi:


Jak se Vám líbila tato recenze?
Oznámkujte jako ve škole
 1     2     3     4     5    Odeslat
Celkem hlasů 8. Z toho průměrné hodnocení: 2,13.

Bookmark and Share
Knihovnice.cz je na sociálce... ne na úřadu, ale na sociálních sítích. Přidejte se k nám na Facebooku a Twitteru.

Facebook Knihovnice.cz Twitter Knihovnice.cz
Chcete zde
inzerovat?
Napište si o ceník
na adresu
Aktuálně Vám nabízíme
1064 recenzí
  (1007 ohodnocených)
1091 knih
  (958 ohodnocených)
a celkem 30547 čtenářských hodnocení
články pro RSS
Přidej na Seznam

PageRank ukazatel
R e k l a m a
Eisner, Petr - Milující sestra
Titul: Eisner, Petr - Milující sestra
Sleva: 35 % (ušetříte 98 Kč)
Cena: 181 Kč

Prodejte svoje knihy jiným čtenářům v online antikvariátu TrhKnih.cz
Antikvariát mezi lidmi
Zde může být Vaše reklama. Kontakt: reklama@knihovnice.cz
R e k l a m a
Starší kusy
(1) Vražedná mise
(2) Studio zločinu
(3) Slib, že mě zabiješ
Samozřejmě, forma není vším, stejně tak důležitý (nebo důležitější, ale to je na jinou a dlouhou diskuzi) je obsah. Můžete mít skvělou a nádhernou formu na bábovku, ale když se vám nepovede těsto, ...
Knihovnice.cz podporuje
Rosteme s knihou
Vydavatelství audio knih
Celé Česko čte dětem
Spřátelené weby
© 2004-2018 Alžběta Červená, Radek Červený, Václav Čermák. Všechna práva vyhrazena.
Publikování nebo šíření obsahu Knihovnice.cz je bez našeho výslovného souhlasu zakázáno.


TOPlist
Knižní startér - dejte šanci talentovaným autorům a zajímavým projektům