Ishodi učenja predmeta

• Definirati modele višestruke regresije i korelacije za analizu statističkih podataka, primijeniti te modele za analizu podataka korištenjem IT, analizirati dobivene rezultate i predvidjeti vrijednosti zavisne varijable za skup novih vrijednosti nezavisnih varijabli korištenjem regresijskog modela
• Generalizirati rezultate statističke analize podataka na uzorku na ciljanu populaciju.
• Objasniti principe odabranih metoda multivarijatne analize podataka: metode glavnih komponenata i faktorske analize te metoda grupiranja podataka (engl. clustring), primijeniti te metode na skupove podataka korištenjem IT, analizirati dobivene rezultate i na temelju rezultata preporučiti donošenje odgovarajućih poslovnih odluka.
• Objasniti proces statističkog istraživanja, odabira uzorka te analize i interpretacije rezultata istraživanja
• Opisati skup statističkih podataka korištenjem alata deskriptivne statistike pomoću IT
• Primijeniti tehnike t-testa te odabranih neparametarskih metoda za testiranje hipoteza o razlikama mjera centralne tendencije
• Primjeniti tehnike jednofaktorske i višefaktorske analize varijance za analizu statističkih podataka korištenjem IT
• Primjeniti tehniku hi-kvadrata za utvrđivanje zavisnosti kvalitativnih varijabli

Ishodi učenja programa

• Istraživati, prikupljati i vrednovati informacije iz više različitih znanstvenih i stručnih izvora, a sve s ciljem razvijanja novih pristupa u razvoju poduzetništva i gospodarstva u cjelini.Istraživati, prikupljati i vrednovati informacije iz više različitih znanstvenih i stručnih izvora, a sve s ciljem razvijanja novih pristupa u razvoju poduzetništva i gospodarstva u cjelini.
• Primijeniti suvremenu informacijsko-komunikacijsku tehnologiju u analizi informacija s realnog tržišta, ali i u unapređivanju postojećih metoda i strategija djelovanja na tržištu.Primijeniti suvremenu informacijsko-komunikacijsku tehnologiju u analizi informacija s realnog tržišta, ali i u unapređivanju postojećih metoda i strategija djelovanja na tržištu.
• Transformirati znanstveno utemeljene metode u praktičan izazov kroz održivost gospodarstva u cjelini.Transformirati znanstveno utemeljene metode u praktičan izazov kroz održivost gospodarstva u cjelini.

Sadržaj predavanja

• Definicija osnovnih pojmova i deskriptivna statistika
  Definicija osnovnih pojmova i deskriptivna statistika – pojam i definicija podatka, varijable, opservacija, mjerne skale, slučajne varijable, razdiobe, procjena parametara razdiobe, grafički prikazi razdiobe.
• Proces istraživanja
  Proces istraživanja – definiranje problema i postavljanje ciljeva istraživanja, planiranje ispitivanja, prikupljanje i analiza podataka i interpretacija rezultata, sastavljanje izvještaja, zaključivanje o uzročno-posljedičnoj povezanosti.
• Ciljna populacija i uzorak – ciljna populacije, okvir uzorkovanja, veličina i reprezentativnost u
  3. ciljna populacija i uzorak – ciljna populacije, okvir uzorkovanja, veličina i reprezentativnost uzorka, metode uzorkovanja, razdioba uzorkovanja, standardna greška procjene, izvori sistematskih pogrešaka.
• Metode i obrasci za prikupljanje podataka –mjerenje, valjanost i pouzdanost mjerenja (instrumenta
  Metode i obrasci za prikupljanje podataka –mjerenje, valjanost i pouzdanost mjerenja (instrumenta), analiza pogrešaka, formuliranje i testiranje upitnika (vrste pitanja – otvoreni ili zatvoreni skup odgovora, likertova skala, potpitanja, redoslijed i formulacija pitanja, pouzdanost i valjanost).
• Završne faze procesa istraživanja
  Završne faze procesa istraživanja – prikupljanje podataka, priprema podataka za obradu na računalu, analiza i interpretacija podataka, rezultati istraživanja i sastavljanje izvještaja.
• Analiza kvalitativnih varijabli
  Analiza kvalitativnih varijabli - frekvencijska tablica, kontingencijska tablica, uvjetna razdioba, grafički prikazi, test nezavisnosti kvalitativnih varijabli – hi-kvadrat test, Simpsonov paradoks, pretpostavke primjenjivosti hi-kvadrat testa, veličina uzorka, primjeri primjene
• Testiranje razlika mjera centralne tendencije
  Testiranje razlika mjera centralne tendencije – T-test: testiranje hipoteze o razlici aritmetičkih sredina dvaju osnovnih skupova, neparametarske metode (Wilcoxonov test za zavisne uzorke, Mann-Whitney-Wilcoxonov test za nezavisne uzorke).
• Analiza varijance - Analiza varijance (ANOVA) za test hipoteze o jednakosti aritmetičkih sredina
  Analiza varijance - Analiza varijance (ANOVA) za test hipoteze o jednakosti aritmetičkih sredina k populacija pomoću nezavisnih slučajnih uzoraka, pretpostavke za primjenu, robusnosti, neparametrijske metode (Kruskal-Wallisov test i Friedmanov test).
• Analiza varijance II - Višefaktorska analiza varijance: ispitivanje utjecaja dva ili više faktor
  Analiza varijance II - Višefaktorska analiza varijance: ispitivanje utjecaja dva ili više faktora na odabrano svojstvo (zavisnu varijablu). Ponovljena mjerenja, izbor modela. Primjeri pri analizi zavisnosti prodaje o karakteristikama proizvoda.
• Model višestruke linearne regresije
  10. Model višestruke linearne regresije - Specifikacija modela. Procjene parametara (regresijski koeficijenti, greške procjene, intervali pouzdanosti, dekompozicija varijance, objašnjeni udio varijance, koeficijent određenosti, reziduali) , problem multikolinearnosti. Predviđanje regresijskim modelom, metoda najveće vjerodostojnosti, informacijski kriteriji.
• Analiza modela višestruke linearne regresije
  Analiza modela višestruke linearne regresije – Testiranje hipoteza (model, vrijednosti koeficijenata, analiza reziduala, provjera pretpostavki, robusnost, nekarakteristične opservacije (engl. outliers), opservacije s velikim utjecajem na ishod analize, problem multikolinearnosti), izbor varijabli, ocjena doprinosa varijabli. Primjeri pri ispitivanju relevantnih varijabli za varijabilnost prodaje.
• Mjere povezanosti kvantitativnih varijabli
  Mjere povezanosti kvantitativnih varijabli – Kovarijanca, parametrijska i neparametrijska korelacija (Pearsonova, parcijalna, multipla, Spearmanova), matrica varijanci-kovarijanci, korelacijska matrica, testiranje hipoteza o korelaciji, pretpostavke za primjenu (linearnost, normalna razdioba), grafički prikazi (matrica grafova raspršenja), varijable smetnje (engl. confounding) u analizi varijance i linearnoj regresiji, model analize kovarijance.
• Redukcija dimenzionalnosti
  Redukcija dimenzionalnosti - Analiza glavnih komponenti (ortogonalna linearna transformacija, svojstvene vrijednosti i svojstveni vektori, opterećenja varijabli na komponenti), kriteriji izbora broja zadržanih komponenti, grafički prikazi, rotacije, interpretacija rezultata, vrijednosti komponenti (engl. component scores). Primjeri kod obrada anketa, utvrđivanja glavnih karakteristika proizvoda.
• Redukcija dimenzionalnosti II
  14. redukcija dimenzionalnosti II – Faktorska analiza, latentne varijable, dekompozicija varijance, udio varijance zajedničkih faktora (engl. communality), posebnost varijable (engl. uniqueness), kriteriji za izvor broja faktora, opterećenja varijabli na faktorima, rotacije, vrijednosti faktora (engl. factor scores), eksploratorna i konfirmatorna analiza.
• Metode grupiranja podataka
  Metode grupiranja podataka – Mjere sličnosti i udaljenosti za kvantitativne podatke (euklidska udaljenost, Minkowskijeva udaljenost, Manhattan udaljenost, Čebiševljeva udaljenost) i binarne podatke (Sokal-Michenerova, Sokal-Sneathova, Jaccardova i sličnost Czekanowskog), hijerarhijske metode grupiranja podataka (engl. clustering): metoda jednostavnog povezivanja ili metoda minimuma (engl. single linkage), metoda potpunog povezivanja ili metoda maksimuma (engl. complete linkage), McQuittyjeva metoda, metoda prosjeka, Gowerova metoda, Wardova metoda; nehijerarhijske metode: metoda K-sredina, metoda realokacije. Primjeri kod segmentacije tržišta.

Osnovna literatura

• Kero, K, Bojanić-Glavica, B.; Statistički modeli i metode (odabrana poglavlja), Fakultet organizacije i informatike, Varaždin, 2003.
• Šošić, I., Primijenjena statistika, Školska knjiga, Zagreb, 2004.

Dopunska literatura

• L. J. Stephens. Beginning Statistics, Schaum’s Outlines, McGraw-Hill, 1998.
• Rencher, A.C., Methods of Multivariate Analysis, Wiley Series in Probability and Statistics, 2002.
• De Veaux RD, Velleman PF, Bock DE: Intro Stats. 2. izdanje, New York: Addison-Wesley, 2006. http://wps.aw.com/aw_deveaux_introstats_2/
• Dallal GE: The Little Handbook of Statistical Practice. http://www.StatisticalPractice.com