Научно-исследовательский семинар "Актуальные проблемы менеджмента в индустрии гостеприимства и туризме"

2019/2020

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

10

Кредиты

Кто читает:

Кафедра общего и стратегического менеджмента

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

2-й курс, 1, 2, 4 модуль

Преподаватели

Предводителева Марина Дмитриевна

Решетникова Кира Викторовна

Сёмина Марина Вячеславовна

Соболева Наталья Эдуардовна

Программа дисциплины

Аннотация

Программа дисциплины "Научно-исследовательский семинар "Актуальные направления исследований в индустрии гостеприимства и туризме"" предназначена для студентов 2-го курса программы "Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме". Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: «Социология», «Менеджмент», «Маркетинг», «Методы исследований в индустрии гостеприимства и туризме» и прочих дисциплинах экономико-менеджериального блока. Для освоения НИС 2-го года студенты должны знать принципы выявления и формулирования исследовательских проблем; принципы разработки программы эмпирического исследования; уметь определять цели и задачи исследования; предмет и объект исследования; осуществлять деятельности по поиску и оценке информации для проведения исследования. Основные знания, умения и навыки, усвоенные в ходе занятий НИСа, должны быть использованы в дальнейшем при написании магистерской диссертации, а также при выступлении на отечественных и зарубежных конференциях.

Цель освоения дисциплины

• Формирование навыка поиска исследовательской тематики, обоснования актуальности направления исследования и формулировки конкретной темы, цели и задач исследования.
• Формирование навыков планирования и проведения исследования, включая разработку категориального аппарата исследования, выбор соответствующих целям и задачам исследования методов и методик, сбора и обработки данных, изучение и практическое освоение компьютерных программ, применяемых для статистического анализа данных (пакета SPSS).
• Формирование навыков презентации результатов научного исследования, включая подготовку докладов для российских и международных конференций.

Планируемые результаты обучения

• Знать: принципы выявления и формулирования исследовательских проблем
• Знать: принципы разработки программы эмпирического исследования
• Знать: принципы написания отдельных разделов магистерской диссертации
• Знать: методы статистического анализа данных в пределах программы курса
• Знать: основные методы кодирования и преобразования данных
• Знать: принципы и методики сбора данных
• Уметь: разрабатывать программы научных исследований
• Уметь: определять цели и задачи исследования
• Уметь: определить предмет и объект исследования
• Уметь: подбирать методы и инструменты проведения исследований
• Уметь: использовать методы анализа собранной информации
• Уметь: интерпретировать полученные результаты анализа данных
• Иметь навыки (приобрести опыт): аналитической деятельности по поиску, оценке, анализу и интерпретации информации для проведения исследования
• Иметь навыки (приобрести опыт): подготовки научных публикаций
• Иметь навыки (приобрести опыт): публичных выступлений перед представителями академического сообщества

Содержание учебной дисциплины

• Теоретические и методологические основы исследования
  Исследовательские планы студентов и «коридор возможностей». Программа диссертационного исследования, рабочий план диссертации. План-график подготовки диссертации. Обоснование научной и практической актуальности исследования. Постановка проблемы. Формулирование цели и задач исследования. Выбор и обоснование предмета и объекта. Научная и практическая значимость работы.
• Характеристика качественных методов организационных исследований
  Особенности «качественных» исследований: феноменология как методологическая основа, понимающие и прожективные методики, ситуативный анализ как исследовательская стратегия. Особенности подготовки программы качественного исследования Интервью как метод качественных исследований. Виды интервью. Общие правила подготовки и проведения интервью. Анализ документов. Выбор документальных источников. Проблема достоверности документальной информации. Первичный и вторичный документ. Контент-анализ. Наблюдение, мягкие и жесткие формы наблюдения, преимущества и недостатки. Подходы к анализу данных в качественном исследовании.
• Основы работы с пакетом SPSS. Основные приемы работы и организация данных. Работа с переменными в пакете SPSS. Составление отчета.
  Начало работы. Ввод данных. Основные опции для работы с переменными, создание макета анкеты, основные вспомогательные возможности работы с данными. Автоматическое и ручное перекодирование переменных. Вычисление новых переменных. Агрегирование данных. Логическая чистка данных. Работа с файлами. Слияние нескольких файлов. Работа с окном выдачи результатов – SPSS Viewer. Редактирование таблиц, графиков. Экспорт объектов в приложения MS Office.
• Описательная статистика. Визуализация данных.
  Основные типы шкал и соответствующие им меры средней тенденции и меры разброса. Интервальные, порядковые, номинальные и дихотомические переменные. Меры разброса. Расчёт дисперсии, квартильного размаха, качественной вариации. Одномерные частотные таблицы, абсолютные и относительные частоты (процент, доля), накопленная частота. Принципы графического представления одномерных данных.
• Взаимозависимость переменных. Коэффициент корреляции. Коэффициенты связи для номинальных, порядковых и интервальных переменных.
  Таблицы сопряженности. Коэффициенты парной связи для различных типов шкал. Коэффициенты связи для номинальных переменных. Критерий Хи-квадрат и основанные на нем коэффициенты. Прогнозные коэффициенты λ. Коэффициенты ранговой корреляции. Коэффициенты связи для интервальных переменных. Коэффициент корреляции Пирсона.
• Дисперсионный анализ.
  Формальная модель заложенная в методе. Одномерный и многомерный дисперсионный анализ. Команда T-тест: для сравнения двух независимых выборок, для одной выборки, для парных данных. Однофакторный дисперсионный анализ. Методы множественных сравнений. Дисперсионный анализ Краскэла-Уоллиса.
• Регрессионный анализ
  Общее описание регрессионной модели. Ограничения модели регрессии. Линейная регрессия, парная и множественная. Регрессионная модель с использованием фиктивных переменных. Логистическая регрессия. Проверка качества полученной модели, требования к исходным данным. Интерпретация результатов.
• Факторный и кластерный анализ
  Исследование структуры данных. Факторный анализ. Метод главных компонент. Модель, заложенная в методе, требования к исходным данным, интерпретация результатов. Общая характеристика методов кластерного анализа. Иерархический кластерный анализ. Кластерный анализ методом k-средних.
• Актуальные направления исследований: отечественная и международная перспективы
  Представление результатов исследований ведущими российскими исследователями в сфере гостеприимства и туризма. Представление результатов исследований ведущими российскими исследователями в сфере гостеприимства и туризма. Предзащиты магистерских диссертаций студентов. Презентации результатов исследований в формате доклада не конференции (в т.ч. с учётом международной экспертизы).

Элементы контроля

• Домашнее задание
• Зачет
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (2 модуль)
  0.3 * Домашнее задание + 0.3 * Зачет + 0.4 * Экзамен
• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  0.3 * Домашнее задание + 0.3 * Зачет + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• SPSS: искусство обработки информации : анализ стат. данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с нем., Бююль, А., 2002
• Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учеб. пособие для вузов, Крыштановский, А. О., 2006

Рекомендуемая дополнительная литература

• Lancaster, G. (2005). Research Methods in Management. Amsterdam: Routledge. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=195596
• Практическая бизнес - статистика, Сигел, Э. Ф., 2004