Original title: Statistické metody pro hodnocení predikční validity
Translated title: Statistical methods for evaluation of predictive validity
Authors: Rubešová, Jana ; Zvára, Karel (advisor) ; Stehlík, Eduard (referee) ; Půlpán, Zdeněk (referee)
Document type: Doctoral theses
Year: 2009
Language: cze
Abstract: Práce pojednává o statistických metodách a modelech, které lze použítpro hledání a analýzu faktorůovlivňujících budoucí úspěšnostve studiu vysoké školy. Jedná se o problémy řešenév celosvětovém měřítku. Pro zkoumání závislosti konečnéhoprůměru známek na dříve známých ve. ličinách jsou využity modely mnohonásobné lineární regrese. Důrazje kladen téžna méně běžnépostupy pro porovnání síly vlivu jednotlivých regresorů. Model logistické regrese' kdy odhadujeme pravděpodobnost úspěchu ve studiu (dané konkrétním kritériem), je doplněn analýzou RoC křivek. Analýzy provedené na datovém souboru 1340 studentů Univerzity Karlovy v Praze, Přírodovědecké fakulty, kteří se zapsali ke studiu bakalářských studij- ních programů v roce 2003104 a2004f05, jsou porovnány s dalšímistudiemi zabývajícímise predikčnívaliditou. Abstract The thesis deals with statistical methods and models suitable to analyze factors that may have influence on future success in graduation. These problems are solved all over the world. Multiple regression models are used for detection dependence final college grade points average on other known variables like admission exam scores and high school grades. The thesis emphasizes less usual methods for comparing effect power of regressors. Logistic regression models where we estimate pro-...

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/25666

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-280648


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Doctoral theses