Научно-исследовательский семинар "Методология и методы исследований в социальных науках"

Бакалавриат 2023/2024

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Вычислительные социальные науки)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент политики и управления

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 2-й курс, 2, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Седашов Евгений Александрович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Современные методы анализа данных прочно вошли в исследовательский репертуар социальных наук. Данный курс преследует несколько целей. Во-первых, его можно рассматривать как введение в методологию количественных исследований. Мы рассмотрим ряд наиболее важных аналитических инструментов, которые часто используются в современных исследованиях. Буду затронуты следующие темы: каузальный анализ, экспериментальные и квази-экспериментальные исследовательские дизайны, а также базовые инструменты регрессионного анализа. Во-вторых, курс ставит целью подготовку студентами полноценного научного исследования, включающего постановку исследовательского вопроса, разработку исследовательского дизайна, поиск и разбор релевантной литературы, сбор и анализ данных. Конечным результатом курса должна быть научная статья, которую студенты презентуют на финальном занятии.

Цель освоения дисциплины

Целью данного курса является знакомство студентов программы "Вычислительные социальные науки" с методологическими основами исследований в социальных науках. Сопутствующей целью курса является помощь в подготовке студентами курсовых работ.

Планируемые результаты обучения

Понимают суть научного подхода в эмпирических науках
Знают основные принципы поиска исследовательских вопросов и примеры исследовательских вопросов
Знают основные характеристики исследовательских вопросов
Умеют формулировать проблему исследования
Знают основные типы переменных
Знают определение теоретической рамки исследования
Умеют формулировать гипотезы в терминах связей между независимыми и зависимой переменными
Знают основные подходы к формулированию взаимосвязей между переменными
Понимают математику вычислений вариации и ковариации
Знают основы теории множеств
Знают определение условной вероятности
Знают определение вероятности
Знают определение терминов "генеральная совокупность" и "выборочная совокупность"
Умеют применять формулу Байеса
Знают основные принципы и подходы к анализу взаимосвязей между переменными
Знают основные принципы частотного анализа
Знают определение статистического вывода
Умеют использовать базовые методы (сравнение средних) для тестирования гипотез
Умеют использовать метод ANOVA
Умеют разрабатывать исследовательские программы для экспериментов
Умеют применять метод разрывной регрессии
Умеют применять метод разность разностей
Знают разницу между валидностью и надёжностью измерительной процедуры
Знают особенности измерительных процедур в социальных науках
Знают основные методы наблюдения и сбора данных
Знают основы метода линейной регрессии

Содержание учебной дисциплины

Основные характеристики научного подхода. Современные научные исследования в социальных науках. Постановка исследовательского вопроса. Примеры исследовательских вопросов.
Постановка проблемы исследования. Теоретическая рамка исследования. Постановка гипотез. Переменные и их типы.
Введение в теорию множеств. Определение взаимосвязей в исследованиях. Вариация и ковариация.
Вероятностный подход. Генеральная совокупность и выборка.
Принципы анализа и интерпретации.
Частотный анализ
Тестирование гипотез и стандартные ошибки.
ANOVA
Экспериментальные и квази-экспериментальные исследовательские дизайны.
Измерения в социальных науках. Валидность и надежность.
Методы наблюдения и сбора данных.
Линейная регрессия и её приложения в социальных науках.
Факторный анализ.

Элементы контроля

Домашняя Работа
Посещаемость
Финальный Проект

Промежуточная аттестация

2023/2024 3rd module
0.2 * Домашняя Работа + 0.2 * Домашняя Работа + 0.05 * Посещаемость + 0.05 * Посещаемость + 0.5 * Финальный Проект

Программа дисциплины