____________________________________________________
1. The meaning and formulas for Average, Mode, Median
2. The meaning and method of counting the Weighted Average
3. The meaning and importance of Standard deviation and Correlation
4. How to get and analyse the raw data (research methodology)
Download the example spreadsheet from capsa
1. Add some more mock questions and mock answers into the survey - just to have some data to work with.
___________________________________________________
Task 2 - Supporting activities
1. Downolad the excel file KorelacePriklad.xls form capsa. Use the formula explained in this link: Korelace v excelu - příklad to find out the correlations among the given sets of data.
2. Study the articles linked below. You should understand, and be able to explain and apply at least the descriptive statistics. Ask the tutor for help if necessary.
Tips:
- Pie graphs are used only when describing the split of a limited sum of recipients or other data. Example: Identifying the use of potatoes in the kitchen: 50% get boiled, 25% are mashed, the rest is used to make soups.
- Connected lines in graphs should be used to describe continuous processes.
- 3D graphs enable presenting more variables within one graph.
Try to focus on the examples - to understand the information in the data before dealing with the methods.
Consider real-life examples, or use the real data to experiment with descriptive statistics.
___________________________________________________
Help:
Vážený průměr
Weighted Average in Excel
Excel Help - Weighted Average
Excel Help - Descriptive Statistics
Descriptive statistics - Distribution, Central Tendency (Average, Mode, Median), Dispersion, Standard Deviation
Co je to vlastně korelace?
Korelace je lineární závislost mezi dvěma veličinami (slovo „lineární“ je důležité – veličiny na sobě totiž mohou záviset i jinak než lineárně). Míru korelace vyjadřuje tzv. korelační koeficient, který nabývá hodnot od –1 do 1.
- Hodnota 0 znamená, že mezi veličinami lineární závislost není.
- Kladné hodnoty znamenají, že je mezi veličinami vztah „čím více – tím více“, s růstem jedné veličiny roste i druhá.
- Záporné hodnoty znamenají, že je mezi veličinami vztah „čím více – tím méně“, tedy s růstem jedné veličiny druhá veličina klesá.
- Čím blíže je hodnota korelačního koeficientu jedné nebo mínus jedné, tím je vztah silnější. Hodnoty kolem nuly znamenají, že hodnoty žádný vztah nemají.
Podstatné je zdůraznit, že korelace není totéž jako příčinná závislost. Pokud spolu dvě veličiny korelují, neznamená to nutně, že jedna ovlivňuje druhou. Bylo například ukázáno, že počet čápů a počet narozených dětí v jednotlivých evropských státech spolu koreluje (korelace okolo 0,6). Znamená to, že čápi nosí děti?