• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2019/2020

Анализ данных в социальных науках

Направление: 38.04.04. Государственное и муниципальное управление
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: Full time
Прогр. обучения: Экономика и управление образованием
Язык: русский
Кредиты: 4

Программа дисциплины

Аннотация

В 2018/2019 учебном году курс был признан лучшим по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития» и по критерию «Новизна полученных знаний». В рамках курса рассматриваются такие темы, как многоуровневый линейный и логистический анализ, межуровневое взаимодействие, тестирование и спецификация многоуровневых моделей, конфирматорный факторный анализ, медиация в структурном моделировании. Работа во время курса ведется в пакете R studio. В рамках курса студенты научатся применять изученные методы анализа данных для самостоятельного построения моделей, а также анализировать и представлять результаты анализа данных в различных формах (отчет или презентация).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • формирование представления о многоуровневых методах анализа данных и структурном моделировании в исследованиях образования и социальных науках
  • формирование навыков выбора релевантного способа анализа данных
  • развитие навыков структурного моделирования
  • развитие навыков работы с данными, имеющими иерархическую, кластерную структуру для решения социально-экономических задач и анализа в сфере образования
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • знать основные принципы и методы многоуровневого регрессионного анализа
  • уметь применять изученные методы анализа данных для самостоятельного построения моделей
  • знать основные принципы и методы структурного моделирования
  • уметь анализировать и представлять результаты анализа данных в различных фор-мах (отчет, презентация)
  • владеть навыками анализа в R
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Многоуровневый регрессионный анализ
    Многоуровневый линейный анализ. Базовая модель, модели с варьирующим интерсептом, наклоном, межуровневое взаимодействие. Многоуровневая логистическая регрессия. Тестирование и спецификация многоуровневых моделей
  • Структурное моделирование
    Основные концепты в анализе латентных переменных. Конфирматорный факторный анализ. Полные структурные модели. Модерация и медиация в структурном моделировании.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Created with Sketch. Индивидуальные домашние задания
  • неблокирующий Created with Sketch. Контрольная работа
  • неблокирующий Created with Sketch. Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.7 * Индивидуальные домашние задания + 0.1 * Контрольная работа + 0.2 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Hierarchical linear models : applications and data analysis methods, Raudenbush S. W., Bryk A. S., 2002

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Multilevel analysis : an introduction to basic and advanced multilevel modeling, Snijders T. A. B., Bosker R. J., 1999