• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2017/2018

Методы анализа данных и работа со статистическими пакетами

Статус: Курс обязательный (Измерения в психологии и образовании)
Направление: 37.04.01. Психология
Когда читается: 1-й курс, 1-3 модуль
Формат изучения: Full time
Прогр. обучения: Измерения в психологии и образовании
Язык: русский
Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

Курс "Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами" в 2018/2019 году по оценкам студентов был признан лучшим по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры». В рамках курса изучаются следующие темы Основы теории вероятностей и математической статистики, методы описательной статистики, коэффициенты связи, линейный и логистический регрессионный анализ, факторный и кластерный анализ. Работе проходит в программах SPSS и R.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины «Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами» являются: сформировать у студентов теоретические представления об основных современных методах анализа данных в социальных науках; выработать навыки практического применения методов, как к самостоятельно собираемым данным, так и к базам данных; выработать у студентов представления о том, какие теоретические модели заложены в различных методах анализа данных; сформировать умение сопоставлять эти модели с задачами конкретного исследования и правильно выбирать метод в соответствии с его целями, задачами, гипотезами и имеющимися данными.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Основы теории вероятностей. Теория случайных событий
    Тема 1.1. Основные понятия теории вероятностей. История развития теории вероятностей. Случайные события. Действия над событиями. Классическое определение вероятности события. Статистические вероятности. Геометрические вероятности. Тема 1.2. Элементы комбинаторики. Теорема сложения вероятностей. Противоположные события. Тема 1.3. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей. Зависимые и независимые события. Формула полной вероятности. Формула Байеса. Тема 1.4. Повторение испытаний. Формула Бернулли. Асимптотические формулы.
  • Тема 2. Случайные величины. Основные виды распределений случайных величин
    Тема 2.1. Случайные величины. Понятие дискретной и непрерывной случайной величины. Тема 2.2. Дискретные случайные величины (распределение, числовые характеристики, функция распределения). Виды распределений ДСВ (биномиальное, Пуассона, геометрическое). Тема 2.3. Непрерывные случайные величины. Функция распределения, плотность распределения, числовые характеристики НСВ. Виды распределений НСВ (равномерное, нормальное, Пирсона (хи-квадрат), Фишера, Стьюдента).
  • Тема 3. Общие представления об анализе данных, Основы работы с пакетом SPSS. Методы описательной статистики.
    Вводная тема, целью которой является общее погружение студентов в проблематику исследований в социальных науках в общем, и в психологиии образовании в частности. Обсуждаются основные типы исследований, цели анализа данных. Соответствие определенных методов анализа данных целями задачам исследования. Разработка стратегии анализа данных.Процесс анализа данных в исследовании. Одномерные частотные таблицы, абсолютные и относительные частоты (процент,доля), накопленная частота. Основные типы шкал и соответствующие им меры средней тенденции и меры разброса. Линейное и нелинейное преобразование шкал. Стены, станайны. Точечное и интервальное оценивание.
  • Тема 4. Анализ связи между двумя признаками
    Тема 6. 1. Таблицы сопряженности. Возможное содержание ячеек таблицы. Условные и безусловные частоты. Повтор правила умножение вероятностей. Коэффициенты парной связи для различных типов шкал. Критерий Хи-квадрат и основанные на нем коэффициенты. Тема 6.2. Коэффициент корреляции Пирсона, Коэффициент корреляции Спирмена. Проверка значимости корреляционной связи. Работа с таблицами множественных ответов. Правила оформления результатов.
  • Тема 5. Общие принципы проверки статистических гипотез (параметрические критерии)
    Общиеправила проверки статистических гипотез. Нулевая и альтернативные гипотезы, p-value. Алгоритмы проверки наиболее важных гипотез. Гипотезы о равенстве средних: тесты для одной выборки (z-test, t-test) и двух выборок (зависимые и независимые). Гипотеза о равенстве долей. Проверка значимости коэффициента корреляции. Доверительный интервал и уровень значимости. Ошибки 1 и 2 рода. Проверка нормальности.
  • Тема 6. Введение в многомерный анализ данных.
    Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA). Модель, решаемые задачи. Примеры. Простой и множественный регрессионный анализ (REG): линейная регрессия с интервальными (количественными) переменными. Модель, решаемые задачи. Множественный регрессионный анализ (REG): линейная регрессия с фиктивными переменными и переменными смешанного типа. Модель, решаемые задачи. Множественный регрессионный анализ (REG) с эффектами взаимодействия (interaction effects). Модель, решаемые задачи. Примеры. Бинарная логистическая регрессия (LOGIT). Модель, решаемые
  • Тема 8. Кластерный анализ
    17. Иерархический кластерный анализ (CLASSIFY). Модель, решаемые задачи. Примеры. 19. Быстрая классификация (CLASSIFY): K-means. Модель, решаемые задачи. Примеры. Компьютерный практикум. 20. Дополнительно: Факторный анализ на дихотомических переменных. Кластерный анализ на результатах факторного анализа. Модели, решаемые задачи. Примеры.
  • Тема 7. Факторный анализ
    Факторный анализ (DATA REDUCTION). Модель, решаемые задачи. Примеры.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Created with Sketch. Экзамен
  • неблокирующий Created with Sketch. Контрольная работа
  • неблокирующий Created with Sketch. Групповая и проектная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.4 * Групповая и проектная работа + 0.4 * Контрольная работа + 0.2 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2014). Using Multivariate Statistics: Pearson New International Edition (Vol. 6th ed). Harlow, Essex: Pearson. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1418064