TEORIE A PRAXE INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI ČESKÝCH MANAŽERŮ STATISTICKÁ ANALÝZA
|
|
- Štěpánka Matoušková
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 TEORIE A PRAXE INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI ČESKÝCH MANAŽERŮ STATISTICKÁ ANALÝZA Theory and Practice of Information Security of Czech Manager Statistical Analysis Ing. Bc. Marek Čandík, PhD. Abstrakt Článek prezentuje závěry statistického zpracování výzkumu znalostí a dovedností českých manažerů v oblasti. Článek prezentuje dílčí závěry internetového výzkumu 800 respondentů, zejména podskupiny manažerů, kteří tvořili 100 respondentů. Statistická analýza byla realizována z hlediska pohlaví, věku a délky praxe respondentů. Ke statistickému zpracování dat byl použitý software Statistica v.10. Klíčová slova Informační bezpečnost, statistická analýza, internetový výzkum Abstract This article presents the findings of statistical processing of research knowledge and skills of Czech managers in the field of information security. The article presents the partial results of the Internet research of 800 respondents, especially subgroup managers who formed 100 respondents. Statistical analysis was performed in terms of gender, age and length of service of the respondents. For the statistical evaluation was used Statistica software v.10. Key words: Information security, statistical analysis, internet research 1
2 ÚVOD Počátkem roku 2016 byl na realizovaný průzkum v českém prostředí. Tohoto průzkumu se účastnilo 800 respondentů. Zajímavou podskupinou respondentů byli lidi, kteří vykonávají manažerskou praxi. Těch bylo 100. Vzhledem k tomu, že praktické zkušenosti s realizací dotazníkových šetření naznačují, že je problém obdržet dostatečný (reprezentativní) počet respondentů ve výzkumech českých manažerů, článek prezentuje obdržené základní informace o obecných znalostech, právních znalostech, praktických dovednostech českých manažerů v oblasti a souhrnu sledovaných znalostí a dovedností českých manažerů v uvedené oblasti. REALIZOVANÝ VÝZKUM Připomeňme, že na základě kvalitativní analýzy odborné literatury byl navržený nestandardizovaný (originální) dotazník, který byl vytvořen v elektronické formě. Ten byl tvořen 13 otázkami, které měly uzavřený charakter. Dotazníkový formulář byl komponovaný do tří částí. První část obsahovala identifikační znaky respondentů (pohlaví, pracovní zařazení, počet let praxe, zařazení ve vedoucí funkci). Druhá část dotazníkového formuláře byla tvořena tabulkou znázorňující způsob vyplňování dotazníku (4-bodová Likertova škála; od respondenta se požaduje, aby vyjádřil stupeň souhlasu či nesouhlasu s různými výroky, které se týkají určitého postoje- viz Tab.1). Tab. 1. Použitá škála dotazníkového šetření Souhlasím Částečně souhlasím Částečně nesouhlasím Nesouhlasím Třetí část dotazníkového formuláře představovala zjišťovací část dotazníkového šetření. Výroky byly posléze hodnoceny na čtyřbodové škále (souhlasím- částečně souhlasím-částečně nesouhlasím-nesouhlasím). Z hlediska metodiky byla v roce 2015 realizovaná malá pilotní sonda, jejímž účelem bylo ověřit srozumitelnost dotazníku a ověřit výroky pro část měřící postoje respondentů. Sběr dat probíhal v období od do Během tohoto 2
3 období bylo obdrženo 842 dotazníků. Následným počítačovým zpracováním bylo vyřazených 42 dotazníků (4,99 % z celkového počtu obdržených dotazníků) z důvodu neúplného vyplnění. Pro statistické zpracování jsme proto použili celkem 800 dotazníků. Statistickou analýzou obdržených dat byla získána skupina manažerů, kterou tvořilo 100 respondentů. Zastoupení respondentů (manažerů) z hlediska pohlaví znázorňuje níže uvedený obr. 1. Obr. 1 Struktura respondentů z hlediska pohlaví Z celkového vzorku 100 respondentů převládají početně muži, kterých bylo 74 (74 %) nad ženami, kterých bylo 26 (26 %). Základní statistické veličiny respondentů z hlediska věku znázorňuje tab.2. Tab.2 Základní statistické údaje o věku respondentů Věk (v letech): minimum 24 maximum 54 směrodatná odchylka 7,38 průměr 37,22 medián 36 U dotazované skupiny respondentů se jejich věk pohyboval v intervalu od 24let (minimum) po 54let (maximum). Průměrný věk respondentů byl cca 37let, mediánová hodnota věku byla 36 let. 3
4 Základní statistické veličiny respondentů z hlediska věku znázorňuje tab.3. Tab.3 Základní statistické údaje o celkové praxi respondentů Celková praxe (v letech): minimum 2 maximum 32 průměr 14,10 směrodatná odchylka 7,19 medián 13 U dotazované skupiny respondentů se délka jejich celkové praxe pohybovala v intervalu od 2let (minimum) po 32let (maximum). Průměrná délka praxe respondentů byla cca 14let, mediánová hodnota délky praxe byla 13 let. Pro další statistické zpracování obdržených dat byli respondenti rozdělení dle různých kritérií. Z hlediska věku byli manažeři rozděleni na dvě skupiny, a to respondenti do 35ti let a respondenti (manažeři), kteří dovršili 35let a starší (Tab.4), z hlediska celkové délky praxe jsme rozdělili manažery buďto na skupinu respondentů (manažerů) s celkovou délkou praxe do 10let a skupinu manažerů s celkovou délkou praxe 10let a vyšší (Tab.5), nebo na skupinu respondentů (manažerů) s celkovou délkou praxe do 15let a skupinu manažerů s celkovou délkou praxe 15let a vyšší (Tab.6). Tab.4 Základní statistické údaje sledovaných skupin manažerů dle věku Respondenti (manažeři) do 35let Respondenti (manažeři) nad 35let (včetně) počet 38 (32 mužů, 6 žen) 62 (42 mužů, 20 žen) minimum (věk) maximum (věk) průměr (věk) 29,94 41,68 směrodatná odchylka (věk) 3,09 5,44 medián (věk) modus(věk) minimum (praxe) 2 8 maximum (praxe) průměr (praxe) 7,63 18,06 směrodatná odchylka (praxe) 2,83 6,09 medián (praxe) 8 18 Modus (praxe)
5 Tab.5 Základní statistické údaje sledovaných skupin manažerů dle délky celkové praxe Respondenti (manažeři) s délkou praxe do 10let Respondenti (manažeři) s délkou praxe nad 10let (včetně) počet 30 (24 mužů, 6 žen) 70 (50 mužů, 20 žen) Minimum (věk) maximum (věk) průměr (věk) 29,93 40,34 směrodatná odchylka (věk) 3,12 6,42 medián (věk) Modus (věk) minimum (praxe) 2 10 maximum (praxe) 9 32 průměr (praxe) 6,4 17,4 směrodatná odchylka (praxe) 2,03 5,97 medián (praxe) 7 16 Modus (praxe) 8 20 Tab.6 Základní statistické údaje sledovaných skupin manažerů dle délky celkové praxe Respondenti (manažeři) s délkou praxe do 15let Respondenti (manažeři) s délkou praxe nad 15let (včetně) počet 56 (46 mužů, 10 žen) 44 (28 mužů, 16 žen) Minimum (věk) maximum (věk) průměr (věk) 32,29 43,5 směrodatná odchylka (věk) 4,54 5,22 medián (věk) 32,5 42,5 Modus (věk) minimum (praxe) 2 15 maximum (praxe) průměr (praxe) 8,93 20,68 směrodatná odchylka (praxe) 3,24 5,15 medián (praxe) 8,5 20 Modus (praxe)
6 K analýze dat byly stanovené výzkumné otázky: VO 1 : Je rozdíl ve sledovaných znalostech a dovednostech v oblasti informační bezpečnosti u českých manažerů v závislosti na pohlaví? VO 2 : : Je rozdíl ve sledovaných znalostech a dovednostech v oblasti u českých manažerů v závislosti na délce jejich praxe? VO 3 : Má vliv délka jejich celkové praxe na dosažené výsledky? Výzkumné předpoklady: VP 1 : Předpokládáme, že ve sledovaných znalostech a dovednostech v oblasti u českých manažerů nebudou statisticky významné rozdíly v závislosti na pohlaví. VP 1 : Předpokládáme, že ve sledovaných znalostech a dovednostech v oblasti u českých manažerů nebudou statisticky významné rozdíly v závislosti na délce jejich celkové praxe. VP 1 : Předpokládáme, že celková délka praxe může vést k vyšším znalostem a dovednostem českých manažerů ve sledovaných oblastech. DOSAŽENÉ VÝSLEDKY Ke statistickému vyhodnocení výzkumu jsme ověřili předpoklady testování normalitu (Shapiro-Wilkův W-test) vzniklých souborů. Shapiro-Wilsův W-test normality byl publikovaný v roce 1965 a je založený na analýze rozptylu. Tento test je doporučován normou ČSN Dosažené výsledky interpretuje následující Tab.7. Jak je z Tab. 7 patrné, sledované soubory nesplňují podmínku normality 1, proto vzhledem k obdrženým výsledkům testování lze konstatovat, že nejsou splněny podmínky pro použití parametrických matematicko-statistických metod, proto bylo při analýze dat využito neparametrických testů. Pro testování významnosti dvou nezávislých průměrů byl použit Mannův Whitneyův U test. 1 Dalším předpokladem, který se ověřuje, je homoskedasticita. Test homoskedasticity (F-test) ale předpokládá normální rozdělení což ale není splněno (výsedky v z tab.7), proto není uveden. 6
7 Obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) právní znalosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti (SK-3) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) právní znalosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti (SK-3) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Tab.7 Výsledky ověřování normality Muži ženy normalita W=0,92573 W=0,94148 W=0,91556 W=0,93224 W=0,92778 W=0,88341 W=0,91755 W=0,91426 P=0,00032 P=0,00190 P=0,00011 P=0,00065 P=0,06861 P=0,00680 P=0,03941 P=0,03305 Věk do 35let Věk 35+ normalita W=0,92190 W=0,87293 W=0,93936 W=0,88313 W=0,92549 W=0,93505 W=0,89560 W=0,95266 P=0,01124 P=0,00048 P=0,03994 P=0,00088 P=0,00104 P=0,00271 P=0,00007 P=0,01796 Praxe do 10let Praxe 10+ normalita W=0,91012 W=0,92113 W=0,90841 W=0,91018 W=0,93695 W=0,93564 W=0,89938 W=0,95920 P=0,01498 P=0,02870 P=0,01357 P=0,01504 P=0,00159 P=0,00138 P=0,00004 P=0,02263 Praxe do 15 let Praxe 15+ normalita W=0,92988 W=0,92169 W=0,95680 W=0,93568 W=0,91436 W=0,92127 W=0,82286 W=0,93618 P=0,00294 P=0,00139 P=0,04324 P=0,00510 P=0,00310 P=0,00525 P=0,00001 P=0,01724 K názornému srovnání testovaných skupin jsme použili tzv. boxplot (Box-and- Whisker Plot, resp. krabicový diagram), který je často používán jako nástroj pro grafické zobrazení ukazatelů polohy. Rozdíly ve sledovaných znalostech a dovednostech respondentů-manažerů v závislosti na pohlaví jsou vyobrazeny na obr. 2. 7
8 14,4 Box & Whisker Plot: SK-1 Box & Whisker Plot: SK-2 14,2 13,8 13,6 13,4 SK-1 13,2 12,8 12,6 12,4 12,2 SK-2 11,5 11,0 11,8 0 1 Pohlaví 10,5 0 1 Pohlaví a) b) 14,8 Box & Whisker Plot: SK-3 42 Box & Whisker Plot: Souhrn 14, ,4 14, SK-3 13,8 13,6 Souhrn 38 13, , ,8 0 1 Pohlaví Pohlaví c) d) Obr. 2 Grafická interpretace dosažených výsledků z hlediska pohlaví(0-muži;1-ženy) a)obecné znalosti (SK-1) b)právní znalosti (SK-2), c) Praktické dovednosti v oblasti (SK-3), d) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Z obr.2 je vidět, že manažeři-muži dosahují vyšších právních znalostí v oblasti než manažerky-ženy (obr.2b), a také v celkovém souhrnu sledovaných znalostí a dovedností z oblasti si lépe vedli manažeři-muži ve srovnání se sledovanou skupinou žen na manažerské pozici. K posouzení, zda jsou naznačené rozdíly statisticky významné, jsme použili neparametrický Mannův Whitneyův U-test (tab. 6) 8
9 Tab.7 Výsledky testování rozdílů v závislosti na pohlaví Statistické rozdíly - pohlaví obecné znalosti (SK-1) právní znalosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) U Z p 938-0,1847 0,8535 Předpoklad shody přijat 776 0,1467 0,1449 Předpoklad shody přijat 950-0,0904 0,2928 Předpoklad shody přijat 878 0,6562 0,5117 Předpoklad shody přijat Jak je patrné z tab. 7, naznačené rozdíly z obr.2, jsou statisticky nevýznamné, proto nelze tvrdit, že by manažeři muži měli ve srovnání s ženami na manažerské pozici měli odlišné obecné znalosti (p=0,8535), právní znalosti (p=0,1467), praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (p=0,2928), nebo že by jejich souhrnné znalosti a dovednosti byly odlišné (p=0,5117). Další testy se zaměřily na testování z hlediska věku. Rozdíly ve sledovaných znalostech a dovednostech respondentů-manažerů v závislosti na věku jsou vyobrazeny na obr. 3. Skupina respondentů-manažerů, kteří dosáhli věku 35 let a starší vykazují ve všech sledovaných položkách vyšší úrovně znalostí (příp. dovedností). 9
10 15,0 Box & Whisker Plot: SK-1 13,8 Box & Whisker Plot: SK-2 13,6 14,5 13,4 13,2 12,8 12,6 SK-1 11,5 SK-2 12,4 12,2 11,8 11,6 11,4 11,2 11,0 11,0 Věk 10,8 Věk a) b) 15,5 Box & Whisker Plot: SK-3 43 Box & Whisker Plot: Souhrn 15, , SK-3 Souhrn ,5 Věk 34 Věk c) d) Obr. 3 Grafická interpretace dosažených výsledků z hlediska věku (0-věk do 35let;1-věk 35+) a)obecné znalosti (SK-1) b)právní znalosti (SK-2), c) Praktické dovednosti v oblasti (SK-3), d) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Tab.8 Výsledky testování rozdílů v závislosti na věku Statistické rozdíly věk (do 35let versus starší) obecné znalosti (SK-1) právní znalosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) U Z p 902 1,9564 0,05 Předpoklad shody se zamítá 972 1,4593 0,14 Předpoklad shody přijat 758 2,9790 0,003 Předpoklad shody se zamítá 794 2,7234 0,006 Předpoklad shody se zamítá 10
11 Výsledky uvedené v tab. 8 ukazují, že na 5%-ní hladině významnosti je statisticky významný rozdíl v obecných znalostech u českých manažerů, kteří dosáhli věku 35 let a starších, ve srovnání s obecnými znalostmi českých manažerů do 35let (bez ohledu na pohlaví). Čeští manažeři, kteří dosáhli věku 35 let a starší dosahují rovněž statisticky významně vyšší úroveň praktických dovedností v oblasti informační bezpečnosti, i v celkovém souhrnu sledovaných znalostí a dovedností z oblasti, ve srovnání se skupinou manažerů (bez ohledu na pohlaví), kteří ještě nedovršili 35let. Uvedené (statisticky významné) rozdíly byly detekované na 5ti procentní hladině významnosti. Srovnání znalostí a dovedností v oblasti u českých manažerů s celkovou délkou praxe do 10let a manažerů (bez ohledu na pohlaví) s celkovou délkou praxe 10let a vyšší, ukazuje obr ,4 Box & Whisker Plot: SK-1 Box & Whisker Plot: SK-2 14,2 13,8 13,6 13,4 13,2 SK-1 12,8 12,6 12,4 12,2 11,8 11,6 SK-2 11,5 11,0 10,5 11,4 Praxe10 10,0 Praxe10 a) b) 15,0 Box & Whisker Plot: SK-3 42 Box & Whisker Plot: Souhrn 14, SK-3 Souhrn ,5 Praxe10 34 Praxe10 c) d) Obr. 4 Grafická interpretace dosažených výsledků z hlediska celkové délky praxe (0-celková délka praxe do10let;1-celková délka praxe 10let a vyšší) a)obecné znalosti (SK-1) b)právní znalosti (SK-2), c) Praktické dovednosti v oblasti (SK-3), d) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) 11
12 Tab.9 Výsledky testování rozdílů v závislosti na věku Statistické rozdíly celková délka praxe (do 10let versus praxe 10 let a delší) obecné znalosti (SK-1) právní znalosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) U Z p 978 0,538 0,59 Předpoklad shody přijat 806 1,832 0,07 Předpoklad shody přijat 720 2,478 0,013 Předpoklad shody se zamítá 818 1,74,008 Předpoklad shody přijat Boxploty vyobrazené na obr.4 naznačují, že vyšší úroveň obecných znalostí, právních znalostí, praktických dovedností v oblasti, i v celkovém souhrnu sledovaných uznalostí a dovedností českých manažerů a manažerek v oblasti informační bezpečnosti dosahují manažeři (a manažerky) s delší celkovou praxi (10let a vyšší) ve srovnání se skupinou respondentů- manažerů s celkovou praxi do 10ti let. Obdržené výsledky Mannova-Whitneyova U-testu ukázali, že na 5ti procentní hladině významnosti nejsou tyto rozdíly významné mimo sledovaných praktických dovedností v oblasti. Tam bylo prokázáno, že skupina respondentů-manažerů s celkovou praxí 10 let a více, dosahuje statisticky významně odlišné (vyšší) praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti, než skupina manažerů s praxí do deseti let. Následně se zaměřme na skupinu manažerů s celkovou délkou praxe do 15let a manažerů (bez ohledu na pohlaví) s celkovou délkou praxe 15let a vyšší. Srovnání obecný znalosti, právních znalosti, praktických dovedností v oblasti, a celkového souhrnu sledovaných znalostí a dovedností uvádí obr
13 15,5 Box & Whisker Plot: SK-1 14,5 Box & Whisker Plot: SK-2 15,0 14,5 SK-1 SK-2 11,5 11,5 Praxe15 11,0 Praxe15 a) b) 16,0 Box & Whisker Plot: SK-3 44 Box & Whisker Plot: Souhrn 15, ,0 41 SK-3 14,5 Souhrn Praxe15 35 Praxe15 c) d) Obr. 5 Grafická interpretace dosažených výsledků z hlediska celkové délky praxe (0-celková délka praxe do15let;1-celková délka praxe 15let a vyšší) a)obecné znalosti (SK-1) b)právní znalosti (SK-2), c) Praktické dovednosti v oblasti (SK-3), d) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Tab.10 Výsledky testování rozdílů v závislosti na věku Statistické rozdíly celková délka praxe (do 15let versus praxe 15 let a delší) obecné znalosti (SK-1) právní znalosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) U Z p 892 2,357 0,018 Předpoklad shody se zamítá 992 1,663 0,096 Předpoklad shody přijat 750 3,344 0,0008 Předpoklad shody se zamítá 798 3,010 0,0026 Předpoklad shody se zamítá 13
14 Boxploty vyobrazené na obr.5 rovněž naznačují, že vyšší úroveň obecných znalostí, právních znalostí, praktických dovedností v oblasti, i v celkovém souhrnu sledovaných uznalostí a dovedností českých manažerů a manažerek v oblasti informační bezpečnosti dosahují manažeři (a manažerky) s delší celkovou praxi (15let a vyšší) ve srovnání se skupinou respondentů- manažerů s celkovou praxi do 15ti let. Obdržené výsledky Mannova-Whitneyova U-testu ukázali, že na 5ti procentní hladině významnosti jsou tyto rozdíly nevýznamné pouze v oblasti právních znalostí v oblasti. Bylo prokázáno, že skupina respondentů-manažerů s celkovou praxí 15 let a více, dosahuje statisticky významně odlišné (vyšší) obecné znalosti v oblasti i praktických dovedností v této oblasti, než skupina manažerů s praxí do 15 let. Dále bylo prokázáno na stejné hladině významnosti, že i celkový souhrn znalostí a dovedností respondentů-manažerů s celkovou praxí 15 let a více, dosahuje statisticky významně odlišné (vyšší) souhrnné znalosti a dovednosti v oblasti informační bezpečnosti, ve srovnání se skupinou manažerů s celkovou praxí do 15ti let. ZÁVĚR V příspěvku jsme se zaměřili na prezentaci výsledků výzkumu informační bezpečnosti respondentů, kteří vykonávají manažerskou praxi. Nebyly zjištěny žádné statisticky významné rozdíly v obecných znalostech informační bezpečnosti, právních znalostech, praktických dovednostech českých manažerů v oblasti, ani v souhrnu sledovaných znalostí a dovedností v závislosti na pohlaví. Při testování rozdílů z hlediska věku byla zjištěna statisticky významná odlišnost v obecných znalostech, i praktických dovednostech v oblasti - u českých manažerů v závislosti na věku: U starších manažerů (věková skupina 35+) jsou znalosti a dovednosti vyšší(!), než u skupiny mladších manažerů. Při testování rozdílů z hlediska celkové délky praxe byl u manažerů s celkovou délkou praxe 10let a vyšší detekovaný statisticky významný rozdíl (na 5ti procentní hladině významnosti) v praktických dovednostech v oblasti : 14
15 manažeři s delší celkovou praxí dosahují (statisticky významně) vyšších praktických dovedností v oblasti ve srovnání s manažery s celkovou praxí do 10 let. U manažerů s celkovou délkou praxe nad 15let a více byl detekovaný statisticky významný rozdíl (5ti procentní hladina významnosti) u obecných znalostí z oblasti, praktických dovedností v oblasti, i v celkovém souhrnu sledovaných znalostí a dovedností z : vyšších znalostí a dovedností dosahují manažeři s delší praxi (15let a více) ve srovnání se skupinou manažerů s celkovou praxí do 15 let. Srovnáním odlišností u manažerů s celkovou praxí do 10 let a do 15let pozorujeme u manažerů významný nárůst obecných znalostí v oblasti v tomto období. LITERATURA [1] CHRAMCOV, Bronislav. Využití internetových technologií v sociálně - psychologickém výzkumu. Zlín: 2006, Univerzita Tomáše Bati (UI). [2] KALVODA, Ondřej. Sociální inženýrství: v kontextu kybernetické bezpečnosti Brno, 2014, Masarykova univerzita (FSS). [3] Meloun, M., Militký, J. (2013). Kompendium statistického zpracování dat. Praha: Karolinum. 984 s. ISBN [4] Meloun, M., Militký, J. (2012). Interaktivní statistická analýza dat. Praha: Karolinum. 960 s. ISBN [5] VÍŠKOVÁ, Veronika. Zabezpečení dat a ochrana soukromí u uživatelů chytrých mobilních telefonů. Brno: 2015, Masarykova univerzita (FF). [6] Ministerstvo vnitra ČR. Bezpečnost [online]. Dostupné z: [7] Ministerstvo vnitra ČR. Základní definice, vztahující se k tématu kybernetické bezpečnosti [online]. 2009, s. 1 Dostupné z: 15
ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY
ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY Knowledge and skills of Czech men in the field of information security - the results of statistical analysis
VíceZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH ŽEN V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY
ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH ŽEN V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY Knowledge and skills of Czech women in the field of information security - the results of statistical analysis
VíceSoučasný stav likvidace dat v organizacích
Současný stav likvidace dat v organizacích Current state of data disposing in organizations Ing. Vít Pěkný Abstrakt Článek prezentuje výsledky zjištěné dotazníkovým šetřením, které bylo realizované v roce
VícePersonální bezpečnost v organizacích
Personální bezpečnost v organizacích Personal safety in organizations Ing. Vít Pěkný Abstrakt Článek prezentuje výsledky zjištěné dotazníkovým šetřením, které bylo realizované v roce 2016 a bylo zaměřené
VíceBezpečnost úložišť v organizacích
Bezpečnost úložišť v organizacích Storage security in organizations Ing. Vít Pěkný Abstrakt Článek prezentuje výsledky zjištěné dotazníkovým šetřením, které bylo realizované v roce 2016 a bylo zaměřené
VíceGeneral results of statistical research processing of legal knowledge of information security
OBECNÉ ZÁVĚRY STATISTICKÉHO ZPRACOVÁNÍ VÝZKUMU PRÁVNÍCH ZNALOSTÍ INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI General results of statistical research processing of legal knowledge of information security Ing. Bc. Marek Čandík,
VíceÚvod. Struktura respondentů
Výsledky pilotního průzkumu postojů studentů Policejní akademie ČR v Praze k problematice zálohování dat Ing. Bc. Marek Čandík, Ph.D. JUDr. Štěpán Kalamár, Ph.D. The results of the pilot survey of students
VíceVÝZKUM K CHOVÁNÍ MANAŽERŮ KE SPOLUPRACOVNÍKŮM THE REASEARCH ON BEHAVIOUR OF MANAGERS TOWARDS THEIR COLLEAGUES
VÝZKUM K CHOVÁNÍ MANAŽERŮ KE SPOLUPRACOVNÍKŮM THE REASEARCH ON BEHAVIOUR OF MANAGERS TOWARDS THEIR COLLEAGUES MAREK ČANDÍK, PETR JEDINÁK Anotace: Příspěvek prezentuje informace z výsledků provedeného výzkumu
VíceResults of statistical research processing of general knowledge of information security
ZÁVĚRY STATISTICKÉHO ZPRACOVÁNÍ VÝZKUMU OBECNÝCH ZNALOSTÍ INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI Results of statistical research processing of general knowledge of information security Ing. Bc. Marek Čandík, PhD. Abstrakt
VícePostoje policistů ke kvalitě policejních informačních systémů
Postoje policistů ke kvalitě policejních informačních systémů ANOTACE Bc. Martin Červenka Článek se zabývá problematikou policejních informačních systémů, problematikou kvality dat v informačních systémech
VícePrůzkum informační bezpečnosti v mikroregionu Třeboňsko
Průzkum informační bezpečnosti v mikroregionu Třeboňsko Bc. Michala VIŠVADEROVÁ Abstrakt Článek popisuje výsledky dotazníkového průzkumu informační bezpečnosti realizovaného počátkem roku 17 v mikroregionu
VíceSTATISTICKÉ VYHODNOCENÍ PRŮZKUMU VNÍMÁNÍ KULTURY ORGANIZACE
STATISTICKÉ VYHODNOCENÍ PRŮZKUMU VNÍMÁNÍ KULTURY ORGANIZACE MAREK ČANDÍK, PETR JEDINÁK The paper presents the information from the outcomes of the conducted research on perception of work environment and
VíceKomparace policistů na prioritní oblasti pro jejich hodnocení podle délky výkonu služby
Komparace policistů na prioritní oblasti pro jejich hodnocení podle délky výkonu služby PhDr. Petr Jedinák, Ph.D. a Ing., Bc. Marek Čandík, PhD. katedra managementu a informatiky, Fakulta bezpečnostního
VíceANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 2015 Ing. Petra Hlaváčková, Ph.D.
VíceStatistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ
Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ Ing. Dana Trávníčková, PaedDr. Jana Isteníková Funkční gramotnost je používání čtení a psaní v životních situacích. Nejde jen o elementární
VíceSOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní
ŘEŠENÍ PRAKTICKÝCH ÚLOH UŽITÍM SOFTWARE STAT1 A R Obsah 1 Užití software STAT1 1 2 Užití software R 3 Literatura 4 Příklady k procvičení 6 1 Užití software STAT1 Praktické užití aplikace STAT1 si ukažme
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Zadání 1 JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: DATUM ODEVZDÁNÍ DOMÁCÍ ÚKOL
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: SMAD Cvičení Ostrava, AR 2016/2017 Popis datového souboru Pro dlouhodobý
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 3 Jak a kdy použít parametrické a
VíceMgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu
Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: BIOSTATISTIKA Domácí úkoly Zadání 5 DATUM ODEVZDÁNÍ DOMÁCÍ ÚKOL 1:
VíceVOLBA SAMOSTATNÉHO CENTRÁLNÍHO ÚTVARU LOGISTIKY VE VÝROBNÍM PODNIKU
VOLBA SAMOSTATNÉHO CENTRÁLNÍHO ÚTVARU LOGISTIKY VE VÝROBNÍM PODNIKU THE CHOICE OF AN INDEPENDENT CENTRAL LOGISTICS DEPARTMENT IN A MANUFACTURING COMPANY Stanislav Koutný 1 Anotace: V rámci příprav na širší
VíceEvropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Hospitalizace. European Health Interview Survey in CR - EHIS CR Hospitalization
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 20.10.2009 60 Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Hospitalizace European Health Interview Survey
VíceMODERNÍ MARKETINGOVÝ VÝZKUM
KOZEL Roman MODERNÍ MARKETINGOVÝ VÝZKUM Obsah O hlavním autorovi... 9 Slovo úvodem...11 1. Marketingové prostředí...13 1.1 Charakteristika prostředí...14 1.2 Makroprostředí...16 1.2.1 Demografické prostředí...18
VíceUNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE
UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT V OSTRAVĚ 20.3.2006 MAREK MOČKOŘ PŘÍKLAD Č.1 : ANALÝZA VELKÝCH VÝBĚRŮ Zadání: Pro kontrolu
VíceUni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results
Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results Jedno- a více-rozměrné parametrické testy k porovnání výsledků Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Katedra analytické chemie, Universita
VíceUNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace
VíceSAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY
SAMOSTATÁ STUDETSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY Váha studentů Kučerová Eliška, Pazdeříková Jana septima červen 005 Zadání: My dvě studentky jsme si vylosovaly zjistit statistickým šetřením v celém ročníku septim
VícePředpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2
Na úloze ukážeme postup analýzy velkého výběru s odlehlými prvky pro určení typu rozdělení koncentrace kyseliny močové u 50 dárců krve. Jaká je míra polohy a rozptýlení uvedeného výběru? Z grafických diagnostik
VíceAnalýza vzdělávacích potřeb a kompetencí učitelů 1. stupně ZŠ v Olomouckém kraji k implementaci a využívání ICT ve výuce matematiky
Analýza vzdělávacích potřeb a kompetencí učitelů 1. stupně ZŠ v Olomouckém kraji k implementaci a využívání ICT ve výuce matematiky Analysis of Educational Needs and Competencies of Primary School Teachers
VíceSTATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky) 1) Význam a využití statistiky v biologických vědách a veterinárním lékařství ) Rozdělení znaků (veličin) ve statistice 3) Základní a
VíceStatistická analýza jednorozměrných dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Semestrální práce z předmětu Statistická analýza jednorozměrných
VíceMOŽNOSTI VYUŽITÍ SHLUKOVÉ ANALÝZY V Q-METODOLOGII
MOŽNOSTI VYUŽITÍ SHLUKOVÉ ANALÝZY V Q-METODOLOGII CHRÁSKA Miroslav, CZ Resumé Příspěvek seznamuje s možnostmi využití shlukové analýzy při zpracování výzkumu provedeného pomocí Q-metodologie. Ve výzkumu
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Zadání 10 DATUM ODEVZDÁNÍ DOMÁCÍ ÚKOL
VíceVzorová prezentace do předmětu Statistika
Vzorová prezentace do předmětu Statistika Popis situace: U 3 náhodně vybraných osob byly zjišťovány hodnoty těchto proměnných: SEX - muž, žena PUVOD Skandinávie, Středomoří, 3 západní Evropa IQ hodnota
VíceELEKTRONICKÉ STUDIJNÍ OPORY A JEJICH HODNOCENÍ STUDENTY PEDAGOGICKÉ FAKULTY
ELEKTRONICKÉ STUDIJNÍ OPORY A JEJICH HODNOCENÍ STUDENTY PEDAGOGICKÉ FAKULTY JANSKÁ Lenka, ČR Resumé Článek předkládá výsledky výzkumného šetření realizovaného na Pedagogické fakultě UP v Olomouci. Výzkumné
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VíceVýsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči
Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči Vydala: Týmová iniciativa pro místní udržitelný rozvoj Zpracovala: Michaela Pomališová http://www.timur.cz
VíceSTATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7
Inovace předmětu STATISTIKA Obsah 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7 1 1. Inovace předmětu STATISTIKA Předmět Statistika se na bakalářském oboru
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Domácí úkoly Zadání 21 DATUM ODEVZDÁNÍ
VíceUNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce STATISTICKÁ
VícePrůzkumová analýza dat
Průzkumová analýza dat Proč zkoumat data? Základ průzkumové analýzy dat položil John Tukey ve svém díle Exploratory Data Analysis (odtud zkratka EDA). Často se stává, že data, se kterými pracujeme, se
VíceVYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová
VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY Martina Litschmannová Obsah přednášky Vybrané dvouvýběrové testy par. hypotéz test o shodě rozptylů (F-test), testy o shodě středních hodnot (t-test, Aspinové-Welchův test),
VíceObčané o vztazích ČR s některými zeměmi prosinec 2018
Tisková zpráva Občané o vztazích ČR s některými zeměmi prosinec 2018 Jak už se zhruba od poloviny minulého desetiletí stalo dobrou tradicí, výrazně nejpříznivěji ze všech okolních, jakož i jiných zemí,
VíceVyužití shlukové analýzy při vytváření typologie studentů
Miroslav CHRÁSKA, Milan KLEMENT Univerzita Palackého v Olomouci, Česká republika Využití shlukové analýzy při vytváření typologie studentů 1. Cíl výzkumu Cílem výzkumu bylo rozdělit české a polské vysokoškolské
VíceAnalýza dat na PC I.
CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika
VíceTOP VOZY ČR Zpráva z výzkumu. Červen 2017
TOP VOZY ČR Zpráva z výzkumu Červen 2017 VÝCHODISKO Po uvedení modelu Hyundai i30 kombi na trh chtěla společnost Hyundai Motor Czech s.r.o. zjistit, jak je tento model vnímán českou populací, a jak si
VíceVlastnosti sexuálního chování uživatelů sociální sítí Facebook
Vlastnosti sexuálního chování uživatelů sociální sítí Facebook V rámci našeho výzkumného programu od. do -. 0. 0 námi byla provedena krátká studie o sexuálním chování mezi uživateli sociální Facebook.
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÉHO ŠETŘENÍ ANALÝZA VÝSLEDKŮ VYUŢITÍ PROJEKTOVÉHO ŘÍZENÍ V ESN Příjmení a jméno: Hrdá Sabina, Kovalčíková
VíceADDS cviceni. Pavlina Kuranova
ADDS cviceni Pavlina Kuranova Testy pro dva nezávislé výběry Mannův Whitneyho test - Založen na Wilcoxnově statistice W - založen na pořadí jednotlivých pozorování (oba výběry spojeny do jednoho celku)
VícePROHLOUBENÍ NABÍDKY DALŠÍHO VZDĚLÁVÁNÍ NA VŠPJ A SVOŠS V JIHLAVĚ
Projekt č. CZ.1.07/3.2.09/03.0015 PROHLOUBENÍ NABÍDKY DALŠÍHO VZDĚLÁVÁNÍ NA VŠPJ A SVOŠS V JIHLAVĚ http://www.vspj.cz/skola/evropske/opvk Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: BIOSTATISTIKA Zadání 11 DATUM ODEVZDÁNÍ DOMÁCÍ ÚKOL 1: DOMÁCÍ ÚKOL
VíceHodnocení činnosti ministerstev květen 2019
Tisková zpráva Hodnocení činnosti ministerstev květen 20 Hodnocení činnosti vládních úřadů v uplynulých dvanácti měsících se tentokrát poměrně výrazně zkoncentrovalo okolo průměrné známky trojky. Nejlepší
VíceAnalýza rozptylu ANOVA
Licenční studium Galileo: Statistické zpracování dat ANOVA ANOVA B ANOVA P Analýza rozptylu ANOVA Semestrální práce Lenka Husáková Pardubice 05 Obsah Jednofaktorová ANOVA... 3. Zadání... 3. Data... 3.3
VíceUNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 15. licenční studium INTERAKTIVNÍ STATISTICKÁ ANALÝZA DAT Semestrální práce ANOVA 2015
VíceTvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Semestrální práce z předmětu Tvorba nelineárních regresních
VíceVýběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl)
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 12. 12. 2002 60 Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl) Tato
VíceTvorba grafů v programu ORIGIN
LICENČNÍ STUDIUM GALILEO STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Tvorba grafů v programu ORIGIN doc.dr.ing.vladimír Pata Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně Fakulta technologická Ústav výrobních technologií
VíceKORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica
KORELACE Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data I Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu Popisná
VíceManažerské dovednosti
Manažerské dovednosti Petr Smutný MUES, 25/11/2009 www.manazerskehry.cz 1 Obsah prezentace Proč je důležité mluvit o leadershipu a manažerských dovednostech? Jak na to šli jiní (a jindy)? Jaký je náš přístup?
VíceStatistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1
Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1 1 ČHMÚ, OPZV, Na Šabatce 17, 143 06 Praha 4 - Komořany sosna@chmi.cz, tel. 377 256 617 Abstrakt: Referát
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Studentská 2 461 17 Liberec 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÝCH ŠETŘENÍ Gabriela Dlasková, Veronika Bukovinská Sára Kroupová, Dagmar
VícePilotní průzkum informační gramotnosti vysokoškolských studentů
Odborná komise pro informační vzdělávání a informační gramotnost na vysokých školách Pilotní průzkum informační gramotnosti vysokoškolských studentů v České republice Ludmila Tichá, ČVUT v Praze Fakulta
VíceKLIMA ŠKOLY. Zpráva z evaluačního nástroje Klima školy. Škola Testovací škola - vyzkoušení EN, Praha. Termín
KLIMA ŠKOLY Zpráva z evaluačního nástroje Klima školy Škola Testovací škola - vyzkoušení EN, Praha Termín 29.9.2011-27.10.2011-1 - Vážená paní ředitelko, vážený pane řediteli, milí kolegové! Dovolte, abychom
VíceVYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství
1 PŘÍLOHA KE KAPITOLE 11 2 Seznam příloh ke kapitole 11 Podkapitola 11.2. Přilité tyče: Graf 1 Graf 2 Graf 3 Graf 4 Graf 5 Graf 6 Graf 7 Graf 8 Graf 9 Graf 1 Graf 11 Rychlost šíření ultrazvuku vs. pořadí
VíceUniverzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015 Doc. Mgr. Jan Muselík, Ph.D.
VíceProgram Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.
Program Statistica Base 9 Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. OBSAH KURZU obsluha jednotlivých nástrojů, funkce pro import dat z jiných aplikací, práce s popisnou statistikou, vytváření grafů, analýza dat, výstupní
VíceStatistické zkoumání faktorů výšky obyvatel ČR
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta dopravní 1. blok studia Statistické zkoumání faktorů výšky obyvatel ČR Statistika 2012/2013 Semestrální práce Studijní skupina: 2_37 Vedoucí práce: Ing. Tomáš
VíceNázev Autor Vedoucí práce Oponent práce
POSUDEK BAKALÁŘSKÉ / MAGISTERSKÉ PRÁCE VEDOUCÍ PRÁCE Název Autor Vedoucí práce Oponent práce Preference uživatelů marihuany: indoor versus outdoor Veronika Havlíčková Ing. Jiří Vopravil, Ph.D. Mgr. Jaroslav
VíceStatistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni
Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni Kvantifikace dat Pro potřeby statistického zpracování byly odpovědi převedeny na kardinální intervalovou
VíceVysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky
Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného
VíceA7B39TUR - Semestrální práce
A7B39TUR - Semestrální práce Úloha B1 Kvantitativní testování Vojtěch Kaiser 1 Obsah 1 Úvod 3 2 Cílová skupina 3 3 Příprava testu 3 3.1 Hypotéza 3 3.2 Nulová hypotéza 3 3.3 Testovací metoda 3 3.4 Dotazník
Více4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7
4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 testování hypotéz parametrické testy test hypotézy o střední hodnotě test hypotézy o relativní četnosti test o shodě středních hodnot testování hypotéz v MS Excel neparametrické
VíceDovednosti dospělých v prostředí informačních technologií
Mezinárodní výzkum dospělých Programme for the International Assessment of Adult Competencies Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Lucie Kelblová PIAAC Mezinárodní výzkum vědomostí
VíceOptimalizace vybraných verbálních a neverbálních faktorů manažerské komunikace ve společnosti Knürr, s. r. o.
VYSOKÁ ŠKOLA TECHNICKÁ A EKONOMICKÁ V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH ÚSTAV PODNIKOVÉ STRATEGIE Optimalizace vybraných verbálních a neverbálních faktorů manažerské komunikace ve společnosti Knürr, s. r. o. Autor
VíceTVORBA GRAFŮ A DIAGRAMŮ V ORIGIN. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie TVORBA GRAFŮ A DIAGRAMŮ V ORIGIN Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 01 Ing.
VíceJan Krajhanzl, Tomáš Chabada, Renata Svobodová Katedra environmentálních studií Fakulty sociálních studií Masarykova univerzita, leden 2018
Jan Krajhanzl, Tomáš Chabada, Renata Svobodová Katedra environmentálních studií Fakulty sociálních studií Masarykova univerzita, leden 2018 Sběr dat probíhal od 10. listopadu do 10. prosince 2017 formou
VíceZaokrouhlování: Směrodatná odchylka se zaokrouhluje nahoru na stanovený počet platných cifer. Míry
Červenou barvou jsou poznámky, věci na které máte při vypracovávání úkolu myslet. Úkol 1 a) Pomocí nástrojů explorační analýzy analyzujte kapacity akumulátorů výrobce A po 5 a po 100 nabíjecích cyklech.
VíceTesty statistických hypotéz
Testy statistických hypotéz Statistická hypotéza je jakýkoliv předpoklad o rozdělení pravděpodobnosti jedné nebo několika náhodných veličin. Na základě náhodného výběru, který je reprezentativním vzorkem
VíceVyhodnocení cenového vývoje drahých kovů na světových burzách v období let 2005 2010
Vyhodnocení cenového vývoje drahých kovů na světových burzách v období let 2005 2010 Martin Maršík, Jitka Papáčková Vysoká škola technická a ekonomická Abstrakt V předloženém článku autoři rozebírají vývoj
VíceHodnocení kvality vzdělávání září 2018
Tisková zpráva Hodnocení kvality vzdělávání září 01 Hodnocení úrovně vzdělávání na různých typech škol, základními počínaje a vysokými konče, je trvale příznivé, když kladné hodnocení výrazně převažuje
VíceUŽIVATELSKÝ MANUÁL. Obecné informace pro uživatele a administrátory dotazníku. Kariérový kompas
UŽIVATELSKÝ MANUÁL Obecné informace pro uživatele a administrátory dotazníku Kariérový kompas 1. ZÁKLADNÍ INFORMACE O DOTAZNÍKU Dotazník Kariérový kompas sleduje osm dílčích škál v oblasti pracovní motivace:
VíceJednofaktorová analýza rozptylu
Jednofaktorová analýza rozptylu David Hampel Ústav statistiky a operačního výzkumu, Mendelova univerzita v Brně Kurz pokročilých statistických metod Global Change Research Centre AS CR, 5 7 8 2015 Tato
VíceMetoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií. Manuál k programu
Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií Manuál k programu This software was created under the state subsidy of the Czech Republic within the research and development project
VíceSpokojenost s životem červen 2015
ov150730 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 129 E-mail: jan.cervenka@soc.cas.cz Spokojenost s životem červen 2015 Technické
VícePráva homosexuálů Zpracováno exkluzivně pro:
Práva homosexuálů 29. 6. 2016 VÝZKUM TRHU, MÉDIÍ A VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ, VÝVOJ SOFTWARE Národních hrdinů 73, 190 12 Praha 9, tel.: 225 301 111, fax: 225 301 101 e-mail: median@median.cz www.median.cz Zpracováno
VíceHledání závislostí technologických a nákladových charakteristik při tavení oceli na elektrických obloukových pecích
Hledání závislostí technologických a nákladových charakteristik při tavení oceli na elektrických obloukových pecích Firková, L. 1), Kafka, V. 2), Figala, V. 3), Herzán, M. 4), Nykodýmová, V. 5) 1) VŠB
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA Semestrální práce Semestrální práce z předmětu Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Vypracoval: Bonaconzová, Bryknarová, Milkovičová, Škrdlová
VíceUloha B - Kvantitativní test. Radek Kubica A7B39TUR. B1 Radek Kubica Kvantitativní testování Stránka 1
Uloha B - Kvantitativní test Radek Kubica A7B39TUR B1 Radek Kubica Kvantitativní testování 26.4.2014 Stránka 1 Obsah Úvod... 3 Nezávislé proměnné... 3 Závislé proměnné... 3 Popis uživatelů pro tento testování...
VíceKlíčová slova: přijímací zkoušky, analýza, vytrvalost, rychlost, bodové hodnocení
ANALÝZA PŘIJÍMACÍCH ZKOUŠEK Z ATLETIKY NA FSPS BRNO ZA OBDOBÍ 2009 2011 Josef Michálek, Jan Cacek, Zuzana Hlavoňová, Martin Sebera*, Tomáš Kalina, Radek Masař FSpS MU Brno, Katedra atletiky, plavání a
VíceRozbor znalostí matematické analýzy u studentů v závislosti na typu absolvované střední školy
Rozbor znalostí matematické analýzy u studentů v závislosti na typu absolvované střední školy Jaroslav Lindr Vysoké učení technické v Brně, Stavební fakulta, Ústav společenských věd e-mail: lindr.j@fce.vutbr.cz
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VíceNázor občanů na drogy květen 2017
Tisková zpráva Názor občanů na drogy květen 0 Přibližně čtyři pětiny dotázaných vnímají situaci užívání drog v ČR jako problém ( %), ačkoliv pouze asi polovina ( %) to tak vnímá v místě svého bydliště.
VíceTabulka 1. Výběr z datové tabulky
1. Zadání domácího úkolu Vyberte si datový soubor obsahující alespoň jednu kvalitativní a jednu kvantitativní proměnnou s alespoň 30 statistickými jednotkami (alespoň 30 jednotlivých údajů). Zdroje dat
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Počet stran: 10 Datum odevzdání: 13. 5. 2016 Pavel Kubát Obsah Úvod... 3 1 Charakterizujte
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÉHO ŠETŘENÍ ANALÝZA VÝSLEDKŮ DOTAZNÍKOVÉHO ŠETŘENÍ (FAKULTNÍ DOTAZNÍK) Datum odevzdání: 13.05.2016
VíceINFLUENCE OF SPEED RADAR SIGN ON VELOCITY CHANGE IN THE SELECTED LOCATION
VLIV INFORMATIVNÍ TABULE NA ZMĚNU RYCHLOSTI VE VYBRANÉ LOKALITĚ INFLUENCE OF SPEED RADAR SIGN ON VELOCITY CHANGE IN THE SELECTED LOCATION Martin Lindovský 1 Anotace: Článek popisuje měření prováděné na
VíceTISKOVÁ ZPRÁVA. Centrum pro výzkum veřejného mínění CVVM, Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. OV.14, OV.15, OV.16, OV.17, OV.18, OV.179, OV.
ov602 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 129 E-mail: jan.cervenka@soc.cas.cz Romové a soužití s nimi očima české veřejnosti
VícePOČÍTAČEM PODPOROVANÉ VZDĚLÁVÁNÍ VÝSLEDKY VÝZKUMNÉ SONDY
POČÍTAČEM PODPOROVANÉ VZDĚLÁVÁNÍ VÝSLEDKY VÝZKUMNÉ SONDY DOSTÁL Jiří KLEMENT Milan, ČR Resumé Článek prezentuje výsledky výzkumného šetření realizovaného na školách v České republice. Zaměřuje se na zjištění
VíceDovednosti dospělých v prostředí informačních technologií
Mezinárodní výzkum dospělých Programme for the International Assessment of Adult Competencies Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Lucie Kelblová PIAAC Mezinárodní výzkum vědomostí
Více