• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2020/2021

Количественные методы в исследованиях социальной сферы

Статус: Курс по выбору (Управление в социальной сфере)
Направление: 38.04.04. Государственное и муниципальное управление
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Управление в социальной сфере
Язык: русский
Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

Рассматриваются основные методологические и методические подходы к анализу социологической информации. Анализируется специфика работы с опросными данными в целях решения задач социальной сферы. В ходе практических занятий с использованием пакета SPSS осваиваются конкретные методы статистического анализа.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Создание системных представлений о методологии и методах социологического исследования
  • Изучение и практическое освоение SPSS как одной из программ, применяемых для статистического анализа данных
  • Изучение типов задач, которые могут быть решены с помощью математико- статистических методов
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • понимает специфику анализа выборочных данных
  • владеет навыком оценивания результатов на выборке и в генеральной совокупности
  • умеет рассчитать коэффициенты связи для разных типов шкал
  • умеет выбрать правильный метод и провести сравнение средних
  • умеет провести процедуру регрессионного анализа, интерпретирует коэффициенты, оценивает качество модели
  • умеет выполнить процедуру факторного анализа, оценить качество модели, интерпретировать факторы
  • знает границы применения иерархического и "быстрого" кластерного анализа, оценивает качество модели, интерпретирует кластеры
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в SPSS, основные понятия
    Переменные, шкалы, файл данных. Интерфейс и архитектура пакета SPSS. Подготовка данных к анализу: перекодирование, вычисление новых переменных, агрегирование данных, пересчет значений. Метки переменных, механизм пропущенных значений. Работа с меню и окном синтакиса.
  • Унивариантная статистика
    Описательные статистики для различного типа шкал. Частотные (линейные) распределения ответов респондентов. Точечное и интервальное оценивание. Доверительный интервал и доверительная вероятность.
  • Парные коэффициенты связи.
    Таблицы сопряжености, Хи-квадрат. Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена. Проверка статистических гипотез. Уровень значимости и ошибка первого рода. Ошибка второго рода.
  • Сравнение средних в группах.
    Сравнение средних в группах. T-test, дисперсионный анализ. Статистические гипотезы и их проверка.
  • Регрессионный анализ, основные понятия.
    Простая и множественная линейная регрессия. Регрессия с фиктивными переменными. Требования к переменным. Основные этапы регрессионного моделирования. Оценка качества модели.
  • Факторный анализ.
    Понятие латентной переменной. Классический факторный анализ и метод главных компонент. Основные этапы факторного анализа. Различные подходы к определению числа факторов. Процент объясненной дисперсии как показатель качества факторной модели. Вращение факторов. Сохранение факторов в виде новых переменных в файле данных. Интерпретация факторов.
  • Кластерный анализ.
    Определение пространства признаков. Иерархический кластерный анализ. Выбор меры расстояния и метода кластеризации. Определение числа кластеров. Кластерный анализ методом k-средних. Проблема устойчивости, методы оценки устойчивости. Сохранение результатов кластерного анализа как новых переменных. Интерпретация кластеров.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий контрольная
    пример заданий контрольной работы приведен в приложенном файле
  • неблокирующий письменный тест
    пример заданий теста приведен в приложенном файле. Экзамен проводится в письменной форме по материалам курса на платформе ZOOM. Накануне экзамена всем участникам будет выслано приглашение. На компьютере студента должны быть установлены камера и микрофон, выключать камеру во время экзамена, а также пользоваться конспектами и подсказками запрещено. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи менее минуты. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение минута и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи подразумевает использование усложненных заданий.
  • неблокирующий активность на занятиях
    оценивается на основе правильного выполнения заданий на семинарах, участия в обсуждение работ коллег по обучению, ответов на вопросы преподавателя
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.2 * активность на занятиях + 0.3 * контрольная + 0.5 * письменный тест
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учеб. пособие для вузов, Крыштановский, А. О., 2006

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Cramer D. Advanced Quantitative Data Analysis. 2003.
  • Statistical methods for the social sciences, Agresti, A., Finlay, B., 2009
  • Steven G. Heeringa, , Brady T. West, , and Patricia A. Berglund. Applied Survey Data Analysis. CRC Press LLC: 2010.