Research Methods – Data Analysis Techniques

Avtorji

Polona Tominc
Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta
https://orcid.org/0000-0001-7172-2316
Vesna Čančer
Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta
https://orcid.org/0000-0001-5869-4760
Maja Rožman
Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta
https://orcid.org/0000-0002-8546-4351
DOI: https://doi.org/10.18690/um.epf.1.2026

Ključne besede:

statistične metode, deskriptivna statistika, univariatna statistika, multivariatna statistika, podatkovna znanost

Kratka vsebina

Metode raziskovanja – Metode analize podatkov. Publikacija Research Methods – Data Analysis Techniques je namenjena študentom magistrskega programa Ekonomija in poslovne vede, smer Data Science in Business. Ponuja sistematičen in praktično naravnan vpogled v uporabo kvantitativnih metod in statističnih analiz z uporabo programa SPSS. Gradivo povezuje teoretične osnove z aplikativnimi primeri iz gospodarstva ter spodbuja razvoj podatkovne pismenosti in analitičnega razmišljanja. Vključuje vsebine, kot so deskriptivna statistika, vzorčenje, normalna porazdelitev, parametrični in neparametrični testi, regresijska in faktorska analiza, analiza časovnih vrst, diskriminantna analiza ter Monte Carlo simulacija. Publikacija študentom omogoča pridobitev konkretnih raziskovalnih in analitičnih spretnosti, ki so ključne za razumevanje sodobnih podatkovnih izzivov in sprejemanje utemeljenih odločitev v poslovnem okolju.

Prenosi

Podatki o prenosih še niso na voljo.

Biografije avtorja

Polona Tominc, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta

Prof. Tominc svoje raziskovalno delo usmerja na različne vidike uporabe in razvoja kvantitativnih raziskovalnih metod na področjih managementa in poslovnih ved, še posebej na področju podjetništva. Vodi raziskovalni program Podjetništvo za inovativno družbo. Sodelovala je na več kot 40 znanstvenih in strokovnih tujih in domačih konferencah, je avtorica ali soavtorica poglavij v tujih in domačih znanstvenih monografijah ter znanstvenih in strokovnih člankov, objavljenih v uglednih tujih in domačih revijah. Poučuje na doktorskem, magistrskem in dodiplomskem študiju na Ekonomsko-poslovni fakulteti Univerze v Mariboru in je izvedla več vabljenih predavanj v Sloveniji in tujini.

Maribor, Slovenija. E-pošta: polona.tominc@um.si

Vesna Čančer, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta

Vesna Čančer, doktorica ekonomskih in poslovnih znanosti, je redna profesorica za področje kvantitativnih metod v poslovnih vedah na Ekonomsko-poslovni fakulteti Univerze v Mariboru. Svoje raziskovalno delo usmerja predvsem na analizo odločanja s poudarkom na večkriterijskem odločanju in ustvarjalnem reševanju problemov, metode raziskovanja, metode analize podatkov in operacijske raziskave. Vodila je raziskovalne projekte z aplikacijo večkriterijskih metod v poslovni praksi. Rezultate svojega raziskovalnega dela prenaša tudi v pedagoško delo na vseh treh stopnjah študija. Je članica Sekcije za operacijske raziskave Slovenskega društva Informatika.

Maribor, Slovenija. E-pošta: vesna.cancer@um.si

Maja Rožman, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta

Maja Rožman, je docentka za področje kvantitativnih metod v poslovnih vedah na Univerzi v Mariboru, Ekonomsko-poslovni fakulteti, na Katedri za kvantitativne ekonomske analize. Njeno raziskovalno delo se osredotoča na modeliranje strukturnih enačb ter na sodobne izzive upravljanja v organizacijah. Zanimajo jo kvantitativne metode v ekonomiji in poslovnih vedah. Njeno raziskovalno delo na tuji univerzi je bilo opravljeno na Univerzi v Zadarju na oddelku za ekonomijo. Kot raziskovalka in članica Inštituta za operacijske raziskave je vključena v več mednarodnih in tržnih raziskovalnih projektov. Prav tako vodi manjše domače projekte za gospodarstvo in nekatere projekte, kjer je povezana z mednarodnimi tokovi raziskovanja.

Maribor, Slovenija. E-pošta: maja.rozman1@um.si

Literatura

Agresti, A., Finlay, B. (2009). Statistical Methods for the Social Sciences. Pearson: Prentice Hall.

Artenjak, J. (2003). Poslovna statistika, Prenovljena in dopolnjena izdaja. Maribor: UM Ekonomsko-poslovna fakulteta.

Bastič, M. (2006). Metode raziskovanja. Maribor: UM Ekonomsko-poslovna fakulteta.

Burns, R. B., Burns, R. A. (2008). Business research methods and statistics using SPSS. SAGE Publications.

Corder, G. W., Foreman, D. I. (2014). Nonparametric statistics for non-statisticians: A step-by-step approach. New Jersey, CA: Wiley.

Fabrigar, L. R., Wegener, D. T. (2011). Exploratory factor analysis. Oxford University Press.

Field, A. (2017). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics: North American edition. (5th ed.). SAGE Publications Ltd.

Frost, J. (2019). Introduction to Statistics: An Intuitive Guide for Analyzing Data and Unlocking Discoveries. Statistics By Jim Publishing, USA

Goos, P., Meintrup, D. (2015). Statistics with JMP: Graphs, Descriptive Statistics and Probability. New Jersey, CA: Wiley.

Gorsuch, R. L. (2014). Factor analysis: Classic edition. Psychology Press.

Gravetter, F. J., Wallnau, L. B. (2017). Statistics for the Behavioral Sciences. Cengage Learning.

IBM SPSS Statistics (2022). Random variable and distribution function – IBM Documentation. Available August 7, 2025, at: https://www.ibm.com/docs/en/spss-statistics/cd?topic=expressions-random-variable-distribution-functions

IBM, (2024). Binary Logistic Regression, Available November 9, 2024 at: https://www.ibm.com/docs/en/spss-statistics/beta?topic=regression-binary-logistic

Kline, R. B. (2023). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford Press.

Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J. (2004). Applied Linear Regression Models. McGraw-Hill Irwin.

Lehenbauer, K. D. (2022). Introduction to Business Statistics: A Simple Stepwise Approach to Basic Statistics. Publisher: ‎Analytics TX, LLC

Pham-Gia, T. (2022). The multivariate normal distribution: Theory and applications. New Jersey: World Scientific.

Render, B., Stair, R. M., Hanna, M. E., & Hale, T. S. (2018). Quantitative Analysis For Management (13th ed.). Harlow: Pearson.

Tabachnick, B. G., Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics. Pearson: Boston

Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S. (2014). Using Multivariate Statistics (6th Edition). Harlow: Pearson Education.

Tabachnick, B.G., Fidell, L.S. (2013). Using multivariate statistics. Pearson: Boston, Columbus etc.

Tavakol M, Wetzel A. (2020). Factor Analysis: a means for theory and instrument development in support of construct validity. International Journal of Medical Education, 6(11), pp. 245-247. doi: 10.5116/ijme.5f96.0f4a.

Tominc, P., Kramberger, T. (2007). Statistične metode v logistiki. Celje: UM Fakulteta za logistiko.

Triola, M. F. (2022). Elementary Statistics. Pearson.

UCLA. (2024). Statistical Methods and Data Analytics, Available November 8, 2024 at: https://stats.oarc.ucla.edu

Uhm, T., Yi, S. (2023). A comparison of normality testing methods by empirical power and distribution of P-values. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 52(9), pp. 4445–4458. https://doi.org/10.1080/03610918.2021.1963450

Wagner, W. E. (2019). Using IBM® SPSS® Statistics for research methods and social science statistics. SAGE Publications.

Weiss, N. A. (2021). Introductory Statistics. Pearson.

Prenosi

E-knjiga (pdf)

Izdano

21.01.2026

Kategorije

Avtorske pravice (c) 2026 Univerza v Mariboru, Univerzitetna založba

Licenca

Creative Commons licenca

To delo je licencirano pod Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 mednarodno licenco.

Podrobnosti o monografski publikaciji

COBISS.SI ID (00)

264425987

THEMA Subject Codes (93)

KJB

ISBN-13 (15)

978-961-299-098-5

Date of first publication (11)

21.01.2026

Kako citirati

Tominc, P., Čančer, V., & Rožman, M. (2026). Research Methods – Data Analysis Techniques. Univerzitetna založba Univerze v Mariboru. https://doi.org/10.18690/um.epf.1.2026