Магистратура
2018/2019
Моделирование структурными уравнениями
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс по выбору (Современный социальный анализ)
Направление:
39.04.01. Социология
Кто читает:
Департамент социологии
Где читается:
Санкт-Петербургская школа социальных наук
Когда читается:
1-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Преподаватели:
Соколов Борис Олегович
Прогр. обучения:
Современный социальный анализ
Язык:
русский
Кредиты:
2
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Аннотация
Данный курс представляет собой введение в основные принципы моделирования структурными уравнениями, популярного семейства методов анализа многомерных данных. В рамках курса рассматриваются такие темы, как эксплораторный и конфирматорный факторный анализ, измерительная инвариантность, структурные модели и анализ опосредованных эффектов. Кроме того, обсуждаются различные практические вопросы, связанные с оценкой, визуализацией и представлением структурных моделей с использованием языка программирования R, в частности пакетов lavaan и semPlot. Занятия проходят в форме интерактивных семинаров. В ходе реализации дисциплины при-меняются методы проектной деятельности, дискуссии, а также разбора практических задач.
Цель освоения дисциплины
- Создать способность рефлексировать (оценивать и перерабатывать) освоенные научные методы и способы деятельности
- Выявить и установить закономерности, изобретать новые способы и инструменты профессиональной деятельности
- Освоить новые методы исследований, изменять научный и производственный профили своей деятельности
Планируемые результаты обучения
- Магистрант задает вопросы, понимает ключевые различия между отельными методами анализа
- Магистрант демонстрирует способность воспроизводить предложенный алгоритм решения задач для аналогичных заданий
- Магистрант обращается к дополнительным источникам для лучшего понимания изучаемых тем
- Магистрант способен работать в группе и участвовать в общей дискуссии, затрагивающей различные исследовательские проблемы
- Магистрант использует концептуальный аппарат социальных наук, а также способен правильно оперировать статистическими понятиями
- Магистрант способен использовать изученные методы анализа данных и давать содержательную интерпретацию полученных результатов
- Магистрант способен выделить исследовательскую проблему, определить релевантные и валидные измерения, а также подобрать соответствующий метод анализа
Содержание учебной дисциплины
- Тема 1. Введение
- Тема 2. Конфирматорный факторный анализ – 1
- Тема 3. Конфирматорный факторный анализ – 2
- Тема 4. Измерительная инвариантность – 1
- Тема 5. Измерительная инвариантность – 2
- Тема 6. Структурные модели
- Тема 7. Медиация
Элементы контроля
- Лабораторная работаОсновные критерии оценки лабораторных работ: 1) корректность применения изучаемого метода (0-3 балла); 2) корректность использования соответствующей статистической терминологии (0-2 балла); 3) корректность интерпретации полученных результатов (0-3 балла); 4) корректность кода R, использованного для выполнения задания (0-2 балла).
- Участие в работе на семинарахУчастие в дискуссиях и обсуждении исследовательских кейсов. Предполагается, что слушатели курса будут активно участвовать в разборе конкретных кейсов – исследований, выполненных с использованием изучаемых методов и опубликованных в ведущих международных журналах по социальным наукам, – а также иных формах активности в рамках семинарских занятий
- ЭкзаменПисьменная работа (даётся на дом; срок подготовки – 4 дня), в ходе которой предлагается решить исследовательскую задачу с использованием изученных методов.
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (3 модуль)0.4 * Лабораторная работа + 0.4 * Участие в работе на семинарах + 0.2 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Kline, R. B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Fourth Edition (Vol. Fourth edition). New York: The Guilford Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1078917
- Анализ данных : учебник для академического бакалавриата / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2016. — 490 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-9916-5591-0. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://biblio-online.ru/bcode/385663
Рекомендуемая дополнительная литература
- Denis, Daniel J. (2015). Applied Univariate, Bivariate and Multivariate Statistics, John Wiley & Sons, Inc. https://ebookcentral.proquest.com/lib/hselibrary-ebooks/detail.action?docID=4338227