Магистратура
2018/2019





Методология и методы исследований в социологии
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус:
Курс обязательный (Современный социальный анализ)
Направление:
39.04.01. Социология
Кто читает:
Департамент социологии
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Прогр. обучения:
Современный социальный анализ
Язык:
русский
Кредиты:
8
Контактные часы:
112
Программа дисциплины
Аннотация
В рамках курса студентами осваивают знания в области организации и проведения эмпирического социологического исследования, планирования и решения возникающих многоплановых коммуникационных проблем для повышения эффективности работы исследователя и предупреждения организационных ошибок. Также знакомятся с основными методами и технологиями разрешения этических вопросов и ситуаций в отношениях между исследователями в одной команде, между исследователем и респондентами, между исследователем и заказчиком или государственными органами. Студенты знакомятся с основными стратегиями планирования успешной коммуникации в социологическом исследовании с использованием качественных и количественных методов. В рамках изучения качественной методологии студенты знакомятся со спецификой дизайна качественного исследования, основными методами (наблюдение, интервью, самоэтнография и т.д.), осваивают основы анализа качественных данных. В рамках изучения количественного сбора и анализа данных студенты осваивают базовые методы современного анализа данных, включая тест хи-квадрат, t-тест, непараметрические тесты, однофакторный дисперсионный анализ и многофакторный регрессионный анализ, а также социологическую интерпретацию и визуализацию полученных результатов. В рамках дисциплины предполагается знакомство магистрантов со средой статистического программирования R для всех предложенных статистических техник.
Цель освоения дисциплины
- Сформировать у студентов понимание основ методологии социологического исследования
- Развить их навыки проведения количественного и качественного сбора и анализа данных
Планируемые результаты обучения
- Студент успешно применяет методы социологического исследования для своего исследовательского проекта; Студент задает вопросы, сравнивает различные способы анализа, пробует выполнить задание разными методами
- Студент выявляет закономерности, адаптирует инструментарий под задачи исследования
- Студент демонстрирует умение самостоятельно применять методы социологического исследования
- Студент участвует в семинарских занятиях, задает вопросы,совершенствует методы анализа, пробует использовать теоретические знания для анализа эмпирического материала
- Студент владеет способами поиска и переработки информации, критически анализирует предлагаемый материал, умеет находить недостающую информации самостоятельно, применяет полученные знания для социологического анализа
- Студент владеет коммуникационными навыками
- Студент владеет навыками академической коммуникации, умеет презентовать результаты исследования, использует научный язык в процессе коммуникации
- Студент способен применить на практике полученные знания, умеет пользоваться программами для анализа и обработки полученных данных
- Студент способен разработать программу социологического исследования
- Студент демонстрирует навыки проведения и написания социологического исследования, способен представить результаты анализа, используя полученные теоретические знания и практические навыки
- Студент владеет навыками составления презентации с результатами исследования, демонстрирует навыки устного представления материала
- Студент может организовать учебную деятельность, соблюдает сроки сдачи работы, не нарушает академической этики
- Студент владеет навыками обработки и анализа данных с применением изученной теории и полученных практических навыков, интерпретирует данные
Содержание учебной дисциплины
- Введение в качественное исследование в социальных наукахОписание методологических и теоретических оснований качественного исследования. Принципы и логика качественного исследования. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу) Опционно: обсуждение специфики качественной методологии на примере художественных произведений
- Дизайн качественного исследования, правила исследовательской этикиИсследование как процесс. Понятие дизайна в качественном исследовании. Структурные элементы дизайна. Выборка качественного исследования. Этика качественного исследования. Анализ дизайна исследования на примере эмпирических статей. Задача: реконструировать дизайн исследования из статьи. Разработка черновика дизайна проекта: студенты делятся на малые группы, выбирают тему исследования и разрабатывают черновик дизайна.
- Этнографическая стратегия и наблюдениеПонятие и типы стратегий качественного исследования. Характеристика этнографической стратегии. Наблюдение как метод качественного исследования: правила, процедуры, трудности. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу) Обсуждение полевых наблюдений студентов. Задание к занятию: разбиться на пары и провести наблюдение в публичном пространстве Санкт-Петербурга (место согласуется с преподавателем). Написать дневник наблюдения и представить его на занятии.
- Интервью в качественном исследованииПонятие интервью. Виды интервью в качественном исследовании. Интервью как процесс, этапы проведения интервью. Ошибки качественного интервью. Как оценить качество качественного интервью. Работа с гайдом – разработка гайда интервью для групповых проектов. Обсуждение опыта сбора исследовательских интервью. Задание: студентам нужно взять по 1 качественному интервью по разработанному гайду, оттранскрибировать их. На занятии обсуждаются успехи и ошибки интервью.
- Качественный анализ интервью: общий обзорВиды качественного анализа. Процедуры качественного анализа. Триангуляция. Анализ интервью. В рамках занятия студенты анализируют собственные материалы наиболее релевантным методом.
- Биографический метод (стратегия «история жизни») в социальных исследованияхСпецифика биографических данных. История развития биографической стратегии в социальных науках. Особенности сбора и анализа биографий. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу). Анализ биографий. В рамках занятия студенты работают с биографическими материалами, анализируют их в парах.
- Стратегия Обоснованной теории, компьютерные способы анализ качественных данныхОпределение и история развития обоснованной теории. Процедуры кодирования, написание мемо. Краткий обзор компьютерных программ для качественного анализа. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу). Кодирование материалов
- Самоэтнография как стратегия качественного исследования. Исследователь как инструмент / Стратегия кейс-стадиСамоэтнография: возможности и ограничения. Необходимость саморефлексии качественного исследователя. Исследователь – как главный инструмент исследования / Стратегия кейс-стади. Понятие кейса. Виды кейсов. Особенности реализации стратегии. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу)
- Оценка и презентация результатов качественного исследования и жанры качественного письмаФормы презентации исследовательских результатов. Жанры качественного письма. Публичная наука. Особенности научной презентации. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу). Презентация творческого домашнего задания
- Измерение в количественном социологическом исследованииПонятие о сборе данных, уровнях измерений, переменных, валидности, типах шкал.
- Выборка в количественном исследованииПонятие выборочной и генеральной совокупности, типы выборок, свойства выборок.
- Введение в RПонятие о среде R, R-Studio, R Markdown. Структура R, пакеты, установка R. Интерфейсы. Рабочее пространство, рабочая директория. Базовые функции, векторы, матрицы, загрузка баз данных из разных форматов. Математические и логические операторы в R.
- Логика статистического вывода, биномиальный тестВыборки, генеральная совокупность, распределения, оценки параметров отклонения, дисперсии. Простые статистические тесты и область их применения. Функция плотности распределения (распределения масс – для дискретных переменных). Центральные моменты распределения. Способы статистической оценки. Проверка статистической гипотезы. Содержательная и статистическая гипотезы. Ошибки I и II типа. Статистическая значимость.
- Тест хи-квадратДанные, к которым применяется тест хи-квадрат. Ожидаемые и наблюдаемые значения в таблице сопряженности. Табличные значения. Степени свободы и уровни значимости. Насыщенная и ненасыщенные модели. Поправка Йейтса.
- t-тестСравнение средних при равенстве дисперсий в 2-х группах, при неравенстве дисперсий. T-распределение. Одновыборочный т-тест. Нулевая и альтернативная гипотезы в т-тесте. Экспериментальная природа теста.
- Непараметрические тестыНепараметрические тесты Манна-Уитни, Уилкоксона, Краскалл-Уоллиса. Особенности работы с категориальными и ненормально распределенными переменными. Статистический вывод из непараметрических тестов. Область применения и ограничения.
- Корреляционный анализКорреляции Пирсона, Спирмана, Кендалла, полихорические. Ограничения метода. Применение для более сложных видов анализа (разведывательная функция).
- Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA)Принцип моделирования в статистике. Сравнение средних для нескольких групп одновременно. Ошибка I типа II (сравнение ANOVA и серии t-тестов). Предположения для построения модели. Оценки параметров, стандартная ошибка, сравнение моделей. F-статистика, объясненная и остаточная дисперсия.
- Линейная регрессия (многофакторный анализ)Метод наименьших квадратов. Связь корреляций и однофакторного дисперсионного анализа с регрессией. Уравнение регрессии. Графики регрессионных линий. Интерпретация результатов. Объяснительная сила модели. Невозможность определения направления связи. Выбор наилучшей модели. Экономичность модели.
- Эффекты взаимодействия в регрессионном моделированииПонятие интеракции. Типы интерактивных эффектов (непрерывная и бинарная переменные, непрерывная и категориальная, 2 бинарные и т.д.). Визуализация интерактивных эффектов.
- Визуализация и презентация результатов регрессионного моделированияПакеты {stargazer}, {sjPlot}, {ggplot2} для различных способов визуализации результатов регрессии.
- Диагностика линейных регрессионных моделейОстатки, выбросы, рычаги, диагностика Кука, dfBetas, графические методы диагностики, boxcox, трансформации переменных.
Элементы контроля
- Коллоквиум 11 модуль. Подготовка в группах не более 3 человек и презентация дизайна качественного исследовательского проекта, инструментария проекта, результатов его пилотажа.
- Домашнее задание2 модуль. Творческое задание: разработка презентации одного из методов или методологии в формате pop-science. Критерии оценивания: - корректность презентации особенностей качественного исследования, соответствие выбран-ной теме курсу; - креативность презентации, успешность реализации формата pop-science
- Аудиторная работаПлан аудиторной работы в рамках семинаров. Она предполагает выполнение заданий преподавателя во время занятий, домашнее чтение текстов, выполнение заданий к занятиям дома.
- Коллоквиум 22 модуль. Коллоквиум 2 проходит в форме групповых презентаций исследовательского проекта (дизайн исследования, инструмент, полевой материал, первичный анализа данных, рефлексивный анализ)
- Лабораторная работа с домашней подготовкойТест в среде статистического программирования R
- Домашняя работа 11 модуль. Письменный анализ статьи
- Домашняя работа 22 модуль. Построение и описание регрессионной модели
- Контрольная работа1 модуль. Письменная работа 150 мин.
- Итоговая контрольная работа по направлению «Количественные исследования»2 модуль. Письменная работа на основе вычислений, выполненных в среде статистического программирования R
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (1 модуль)0.25 * Аудиторная работа + 0.1 * Домашняя работа 1 + 0.25 * Коллоквиум 1 + 0.25 * Контрольная работа + 0.15 * Лабораторная работа с домашней подготовкой
- Промежуточная аттестация (2 модуль)0.2 * Аудиторная работа + 0.1 * Домашнее задание + 0.1 * Домашняя работа 2 + 0.25 * Итоговая контрольная работа по направлению «Количественные исследования» + 0.25 * Коллоквиум 2 + 0.1 * Лабораторная работа с домашней подготовкой
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Huber, P. J. (2011). Data Analysis : What Can Be Learned From the Past 50 Years. Hoboken, N.J.: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=391373
- Saldaña, J. (2011). Fundamentals of Qualitative Research. New York: Oxford University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=355780
- Готлиб, А. С. Процедуры и методы социологического исследования. Кн. 2 : практикум / А. С. Готлиб. – Москва : Флинта, 2019. - 363 с. – ISBN 978-5-9765-2020-2. – Текст : электронный. - URL: https://new.znanium.com/catalog/product/1047524 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1047524
- Основы качественного исследования: Обоснованная теория. Процедуры и техники, Страусс, А., 2007
Рекомендуемая дополнительная литература
- Field, A. V. (DE-588)128714581, (DE-627)378310763, (DE-576)186310501, aut. (2012). Discovering statistics using R Andy Field, Jeremy Miles, Zoë Field. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.363067604
- Leavy, P. (2014). The Oxford Handbook of Qualitative Research. Oxford: Oxford University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=779511
- Trzesniewski, K. H., American Psychological Association, Donnellan, M. B., & Lucas, R. E. (2011). Secondary Data Analysis : An Introduction for Psychologists (Vol. 1st ed). Washington, D.C.: American Psychological Association. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=993466