Správa zo zahraničnej pracovnej cesty 

1. Účastník zahraničnej pracovnej cesty:	
Meno, priezvisko, titul:	Martina Pigová, Mgr. 
Organizácia: 	Národný ústav certifikovaných meraní vzdelávania, Žehrianska 9, Bratislava 5
Pozícia: 	riešiteľ aktivity 2.7.
Znalosť jazykov: 	anglický C1, nemecký A2

2. Zahraničná pracovná cesta (ZPC):
Štát, mesto:	Praha, Česká republika
Vykonaná v dňoch:	19. – 21.05.2013
Názov prijímajúcej organizácie: 	ACREA CR, spol. s r.o.
Účel cesty: 	účasť na vzdelávacom kurze Analýza kategorizovaných dát I.a II.
Spôsob financovania: z rozpočtu NÚCEM a z prostriedkov štrukturálnych fondov EÚ spolufinancované fondom:  Európsky sociálny fond, Operačný program Vzdelávanie, Prioritná os: 1 Reforma systému vzdelávania a odbornej prípravy, Opatrenie: 1.1 Premena tradičnej školy na modernú, projekt: „Hodnotenie kvality vzdelávania na základných a stredných školách v SR v kontexte prebiehajúcej obsahovej reformy“,  ITMS kód Projektu: 26110130309.

3. Rámcový program pobytu:
Dvojdňový vzdelávací kurz prebiehal v čase od 9:00 do 16:30. Vzdelávanie tvorili dva na seba nadväzujúce kurzy Analýza kategorizovaných dát I. a Analýza kategorizovaných dát II., pričom každý bol rozdelený do tematických blokov. 

4. Stručný priebeh kurzu:
Vzdelávací kurz bol zameraný na rozličné aspekty a spôsoby používané pri analýze kategorizovaných dát. Kurz bol intenzívny, s nízkym počtom účastníkov, zameraný na  praktické využitie danej problematiky – počas celého priebehu kurzu účastníci pracovali v programe SPSS Statistics. 

1.	Analýza kategorizovaných dát I.
•	analytické otázky a príklady kontingenčných tabuliek
•	kontingenčné tabuľky 2x2 – komparácie a asociácie (symetria vs. asymetria)
•	chí kvadrát testy, testy hypotéz
•	meranie intenzity vzťahu
•	pomer šancí (odds, odds ratio)
•	párované javy
•	tabuľky RxS – očakávané početnosti, analýza reziduí, znamienkové schémy
•	príprava dát
2.	Analýza kategorizovaných dát II.
•	triedenie tretieho stupňa
•	parciálne závislosti
•	korešpondenčná analýza
•	tvorba vlastných tabuliek v moduli Custom Tables
•	rozhodovacie stromy

Po každom tematickom bloku nasledovala možnosť v diskusii si vyjasniť nejasné oblasti, či konkrétne možnosti aplikácie témy v každodennej praxi účastníkov. 

5. Odporúčané závery:
Vzdelávací kurz bol veľmi dobre organizovaný. Obe časti kurzu priniesli cenné informácie o možnostiach štatistického spracovania kategorizovaných dát. Hlbší teoretický a matematický náhľad do tematiky striedalo množstvo konkrétnych príkladov a aplikácií. Jednotlivé postupy analýzy si mohli účastníci kurzu prakticky vyskúšať na dátových súboroch v programe SPSS, čo umožnilo lepšie pochopenie a zapamätanie danej problematiky.
 
Spoločnosť ACREA CR ponúka široké spektrum ďalších vzdelávacích kurzov v rozmanitých oblastiach prípravy a analýzy dát. Domnievam sa, že účasť na mnohých z nich môže byť veľmi prínosná pre potreby realizovaného projektu. 

6. Prehľad prinesenej dokumentácie a miesto jej uloženia:
1. Študijné podklady (print out) poskytnuté realizátorom kurzu
2. Osvedčenie o absolvovaní kurzu
- dostupné v kancelárii č. 811, AC Petržalka, objekt B, Röntgenova 3751/26, Bratislava  

7. Osobitne vyhotovený očakávaný prínos ZPC:
Kurz bol v porovnaní s individuálnym štúdiom literatúry bohatší predovšetkým o tipy praktickej aplikácie analýzy kategorizovaných dát. Analýzu kategorizovaných dát možno uplatniť predovšetkým pri hľadaní možných asociácií (vzťahov) medzi premennými či pri komparácii kategórií nominálnych či ordinálnych premenných. Analýza kategorizovaných dát umožňuje nielen identifikáciu štatisticky významných rozdielov či vzťahov, ale aj vyjadrenie miery ich intenzity. 

Účasť na vzdelávacom kurze má veľký význam pre efektívnejšie využitie štatistických dát a realizáciu štatistických analýz realizovaných v rámci aktivít 1.3 a 2.7. Analýza kategorizovaných dát prostredníctvom kontingenčných tabuliek umožňuje predovšetkým lepšie poznať štruktúru výskumného súboru, v našom prípade žiakov a škôl. Analýzou je možné porovnávať dosiahnuté výsledky žiakov vzhľadom na ich špecifické charakteristiky. Ďalej môžeme sledovať pravdepodobnosť výskytu sledovaného javu v skupine chlapcov a v skupine dievčat (tzv. odds – šance). V neposlednom rade môžeme analýzu aplikovať pri kontrole a validácii navrhovanej klasifikácie (model vs. skutočnosť).

Pre správnu aplikáciu analýzy na konkrétne dáta je nevyhnutné nielen ovládať postup krokov analýzy v programe SPSS ale predovšetkým správne interpretovať výstupy v podobe kontingenčných tabuliek, rozhodovacích stromov, znamienkovej schémy či korešpondenčnej analýzy. Bez absolvovania tohto kurzu by sa to dalo zvládnuť len veľmi ťažko. 

8. Spôsob zverejnenia výsledkov ZPC, prenos získaných informácií
Zverejnené na intranete

Svojím podpisom súhlasím so zverejnením správy na internete.

Správu vypracovala: 	Mgr. Martina Pigová

Dátum: 	27.05.2013

Správu schválil:	Mgr. Martin Marko