K počítačovému zpracování známých dat - stanovení vybraných statistických charakteristik, ke schopnosti žáků správně vyhodnotit zjištěná fakta a zamyslet se nad případnými potřebnými doplňujícími informacemi.
Tabulkové procesory umožňují rychlé a efektivní statistické zpracování velkého množství dat; uspořený čas lze věnovat důslednější analýze výsledků a prohlubování souvislostí statistických charakteristik.
Vzhledem k řízené diskuzi, která je součástí aktivity, doporučujeme aktivitu realizovat v půlené hodině.
Evokaci můžeme zahájit otázkou, zda existují rozdíly (a případně jaké) ve výši měsíční hrubé mzdy pracovníků (stejného pohlaví) s nejvyšším ukončeným středoškolským vzděláním (s maturitou, bez maturity).
Každému žákovi zpřístupníme soubor s daty. Úlohu 1 řešíme pro první skupinu pracovníků společně se žáky. Údaje pro druhou skupinu pak zpracovávají samostatně, společně probíhá pouze kontrola výsledků.
Úlohu 2 zpracovávají žáci ve dvojicích a postup a řešení zapisují do sešitu. Doporučená doba na vypracování je asi 10 minut. Následně vyučující vyzve několik žáků ke slovní interpretaci zjištěných závěrů. Jedná se o řízenou diskuzi, je třeba, aby se třída shodla na společných závěrech.
Závěrečných maximálně deset minut hodiny věnujeme společné diskuzi nad řešením posledního úkolu. Je potřeba uvést, že tabulka s hrubou mzdou není bez uvedení počtu odpracovaných hodin zcela odpovídající. Můžeme žákům ukázat například grafické srovnání, případně je seznámit s dalšími charakteristikami apod.
Žáky, kteří umí dobře používat tabulkový procesor, necháme vyhotovit také grafy.
Fiktivní mzdové údaje byly stanoveny tak, aby zhruba odpovídaly stavu v roce 2024.
V souboru MS Excel jsou dvě tabulky s údaji o průměrné měsíční hrubé mzdě části zaměstnanců fiktivní firmy za sledované období. Máme před sebou finanční odměny pracovníků (mužů) s nevyšším dosaženým vzděláním SŠ bez maturity a SŠ s maturitou. Provedeme základní statistiku pro každou skupinu. S využitím nástrojů programu zjistěte následující údaje:
Ke zjištění potřebných dat využijeme definované statistické funkce programu. Jejich vyvolání lze provést jedním z těchto způsobů:
Statistických funkcí program obsahuje mnoho, je vhodné používat automatické dokončování vzorce. Po zadání znaku „=“ a několika počátečních písmen (psáno velkými písmeny) se zobrazí seznam platných funkcí, ze kterého vybereme tu, již potřebujeme.
Následuje podrobnější popis prvního z uvedených způsobů:
Klikneme do libovolné prázdné buňky, kde chceme mít zobrazený výsledek. Na kartě Vzorce z nabídky Automatického shrnutí vybereme funkci Minimum. Její označení MIN () se propíše do buňky (včetně nutného znaku „=“ pro zápis funkce), zbývá vložit argument funkce. Tím je sloupec číselných hodnot všech průměrných hrubých mezd v jedné tabulce. Do pozice argumentu tato data vložíme tak, že levým tlačítkem myši klikneme na buňku s první hodnotou a tahem přejedeme celý sloupec. Pokud stisknuté tlačítko pustíme, výběr buněk tak ukončíme. Potvrdíme klávesou Enter. Zobrazí se nejmenší hodnota průměrné měsíční mzdy.
Stejným způsobem zjistíme maximální hrubou měsíční mzdu. Hodnotu variačního rozpětí \[ (R=x_{max.}-x_{min.}) \] spočítáme zpaměti, případně definujeme vlastní vzorec, nejlépe s relativními odkazy na buňky.
Analogicky, jako např. při určování minimální hodnoty, využijeme z nabídky na kartě Vzorce funkci Průměr ke zjištění aritmetického průměru hodnot.
Z nabídky Automatického shrnutí můžeme také využít funkce Počet ke zjištění počtu zaměstnanců (rozsahu souboru) a Součet ke stanovení celkových mzdových nákladů.
Zbývá určit medián a modus. Nejdříve rozevřeme nabídku Další funkce, zobrazí se nové okno, do jehož prvního řádku začneme psát slovo MEDIAN. Díky automatickému dokončování vzorce nám program nabídne funkce obsahující počáteční písmeno (písmena) hledání. Vybereme MEDIAN () a označíme výběr buněk. Pro nalezení nejčastěji se vyskytující hodnoty znaku použijeme funkci MODE.SNGL(). Program vrátí hodnotu, pokud tato existuje. (Funkce MODE.MULT pak případně ukáže všechny nejčastěji se opakující hodnoty.) V případě tabulky s průměrnou hrubou mzdou zaměstnanců bez maturity modus neexistuje, žádní dva zaměstnanci nemají stejnou průměrnou hrubou mzdu.
Zjištěné hodnoty pro každou tabulku ukazuje Obrázek 1.
Program MS Excel už splnil svůj úkol, nyní je potřeba rozumně interpretovat zjištěné výsledky. Nejdříve vyhodnoťte každou skupinu zvlášť a pak se pokuste o porovnání obou skupin.
Zamyslete se a zkuste navrhnout další indikátory, které by nám posloužily k lepšímu a spolehlivějšímu statistickému porovnání.
Na prvním místě uvádíme grafické znázornění. Vizualizací, tj. vhodně vybraným grafem podpoříme správnou interpretaci statistických výsledků, jak ilustrují sloupcové grafy na obrázcích 2 a 3.
Dalšími vhodnými ukazateli jsou například charakteristiky variability: rozptyl a směrodatná odchylka, díky nimž zjistíme, jak výrazně se liší mzdy mez jednotlivci; kvartily (1. a 3.), které vyselektují zaměstnance s nejnižšími a nejvyššími příjmy.
Nelze také opomenout důležitou informaci o počtu odpracovaných hodin. Pokud někdo pracuje na plný úvazek, někdo na částečný, nelze jejich průměrné hrubé mzdy porovnávat. Může se stát, že zaměstnanec má vyšší hrubou mzdu díky množství přesčasových hodin (viz ukázka maximální mzdy ve skupině SŠ bez maturity).
Zadávání vybraných statistických funkcí zvládli dobře i ti žáci, kteří neměli téměř žádné zkušenosti s užíváním programu MS Excel. Žáci s nadšením porovnávali reálná data (hrubé mzdy absolventů SŠ s maturitou a bez maturity) a následně diskutovali o zjištěných výsledcích. Aktivita dobře propojila digitální a matematické dovednosti a účinně přispěla k rozvoji finanční gramotnosti žáků.
Článek je publikován pod licencí Creative Commons - Uveďte původ-Neužívejte komerčně-Nezpracovávejte 4.0 .
Článek nebyl prozatím komentován.
Pro vložení komentáře je nutné se nejprve přihlásit.
Článek není zařazen do žádného seriálu.
Materiály s klíčovým slovem NPO 3.1 DIGI vytvořil tým metodiků v projektu Podpora škol v kontextu digitalizace (Národní plán obnovy 3.1 DIGI) pro podporu pedagogů při ICT revizích.
Další informace, metodické materiály i inspiraci do výuky jednotlivých předmětů i napříč předměty najdete na webu https://digitalizace.rvp.cz/

Národní pedagogický institut České republiky © 2025