• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Научно-исследовательский семинар "Анализ, интерпретация и презентация результатов исследования"

2020/2021
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 2, 4 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Семинар направлен на приобретение студентами магистратуры знаний и навыков, необходимых для планирования, выполнения и оценки результатов исследований в сфере гостеприимства и туризма. Он направлен на развитие знаний и компетенций по двум основным направлениям: специфике исследовательской и аналитической работы применительно к индустрии туризма и гостеприимства, а также на развитие практических исследовательских навыков с целью проведения научно-исследовательских проектов и подготовки диссертации магистерского уровня. Курс посвящен вопросам планирования и разработке дизайна исследований, сбора данных, выдвижению и проверке гипотез, отчетности; использованию эконометрики и других количественных измерений в тематике исследований, связанной с деятельностью организаций, оперирующих в туризме и гостеприимстве в направлениях исследовательской работы, связанных с измерением уровня репутации, имиджа и конкурентоспособности предприятий, а также статистическим исследованиям на мезо- и макро-уровнях отрасли.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Развитие компетенций аналитических процедур применительно к качественным и количественным исследовательским данным, полученным в результате их сбора
  • Овладение навыками выбора статистических методов и процедур, позволяющих достижению цели исследования, выполнения его задач, решения исследовательского вопроса и тестирования исследовательских гипотез
  • Формирование аналитических навыков в сфере интерпретации полученных результатов исследования, в обосновании выводов и заключений на основе результатов исследования, разработки рекомендаций для будущих исследований в исследуемой предметной области и для практики менеджмента индустрии гостеприимства и туризма
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • В результате освоения темы студент должен: осуществлять правильный подбор процедур анализа данных научных и научно-практических исследований в соответствии с целью и задачами, а также методологического аппарата исследования,
  • В результате освоения темы студент должен: Методологию, процедуры и техники анализа качественных и количественных данных исследования.
  • В результате освоения НИС студент должен: Знать: Методологию, процедуры и техники анализа качественных и количественных данных исследования; Уметь: осуществлять правильный подбор процедур анализа данных научных и научно-практических исследований в соответствии с целью и задачами, а также методологического аппарата исследования; грамотно и последовательно использовать методы анализа качественных и количественных данных исследования
  • В результате освоения НИС студент должен уметь:грамотно и последовательно использовать методы анализа качественных и количественных данных исследования; визуализировать результаты анализа данных в виде таблиц, графиков, диаграмм и датаграфики; интерпретировать полученные результаты исследования и обосновывать свои выводы на основе этих результатов; описывать и обосновывать ограничения исследования и подготовить презентацию результатов исследований в виде доклада и академического текста.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Методы анализа качественных данных Конвенциональные методы анализа первичных и вторичных качественных данных с помощью программного обеспечения nVivo и Atlas.ti. Современные методы анализа первичных и вторичных качественных данных с помощью программного обеспечения Orange и библиотеки Python Textblob в среде Анаконда Гибридные методы анализа на основе трансформации первичных и вторичных качественных данных в количественные с помощью программного обеспечения Orange и fs/cs/QCA
    Анализ массива данных глубинных интервью, фокус-групп, наблюдения, эксперимента, текстов, отзывов и иного онлайн-контента — частотный анализ, выявление инсайтов, облако слов, анализ встречаемости, смежности и сопряженности кодов, цитат, кейсов массива данных, построение и анализ семантических нейронных сетей. Анализ массива данных глубинных интервью, фокус-групп, наблюдения, эксперимента, текстов, отзывов и иного онлайн-контента — детерминированнее текстового корпуса и «мешка» слов, сентимент-анализ по методикам Лиу Ху и Вейдера, моделирование тематики и текстового контекста, определение значимости слов и выражений для текстового контекста, анализ субъективности и полярности онлайн-отзывов и иных текстов. Логит-регрессия, иерархический кластерный анализ, дерево решений, дихотомический и порядковый сравнительный качественный анализ — техники конвертации качественных данных в количественные, шкалирование и калибровка переменных и значений, проведение анализа, уменьшение размерности, запись результатов.
  • Методы анализа количественных данных. Основы работы с пакетом SPSS. Основные приемы работы и организация данных. Работа с переменными в пакете SPSS. Описательная статистика. Визуализация данных. Взаимозависимость переменных. Коэффициент корреляции. Коэффициенты связи для номинальных, порядковых и интервальных переменных. Дисперсионный анализ. Регрессионный анализ. Факторный и кластерный анализ. Эконометрическое моделирование методом структурных уравнений (МСУ).
    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. Работа с окном выдачи результатов – SPSS Viewer. Экспорт объектов в приложения MS Office. 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. 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. 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. Общее описание регрессионной модели. Ограничения модели регрессии. Линейная регрессия, парная и множественная. Регрессионная модель с использованием фиктивных переменных. Логистическая регрессия. Эффекты взаимодействия. Проверка качества полученной модели, требования к исходным данным. Интерпретация результатов. Исследование структуры данных. Факторный анализ. Метод главных компонент. Модель, заложенная в методе, требования к исходным данным, интерпретация результатов. Общая характеристика методов кластерного анализа. Преимущества МСУ для количественных исследований казуального типа. Последовательность и правила построения моделей МСУ. Особенности формулировки исследовательских гипотез, измерительных шкал и разработки анкет для сбора данных, требования к выборке, подготовка и калибровка массива данных (реверсивные шкалы, пропущенные значения, трансформация ненормальности распределений), проведение анализа с помощью программного обеспечения Stata и R-Studio (библиотека lavaan языка R), анализ дискриминантной и конвергентной валидности, композитной надежности, статистик пригодности модели, интерпретация и запись результатов. Обзор современных регрессивных и классификационных методов анализа количественных данных, получившие популярность в науке о данных. Метод ближайших соседей на основе k-средних, случайный лес, наивный байесов метод, нейронная сеть, стохастическое градиентное сглаживание, метод опорных векторов, понятие качества прогнозирования моделей, ROC-кривые и статистики пригодности эконометрических моделей.
  • Интерпретация и презентация результатов исследования. Запись результатов исследования. Визуализация результатов исследования
    Академический стиль в интерпретации результатов анализа данных, порядок изложения результатов тестирования гипотез и решения исследовательского вопроса, логическое связывание записи результатов с методологическим аппаратом исследования (цель, задачи и т.п.), дискуссия с результатами предыдущих исследований на основе проведенного в исследовании обзора литературы, обоснование выводов и значения полученных результатов для развития теории, описание ограничений исследования, определение направлений будущих исследований, разработка рекомендаций на основе результатов исследования для практики бизнеса. Виды графиков, определение данных и результатов исследования для визуализации, программное обеспечение для визуализации данных, датаграфика, презентация результатов исследования в форме доклада, журнальной статьи и раздела диссертации.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • блокирующий Домашнее задание
    Домашняя работа представляет собой результат анализа данных по теме диссертации в формате документа MS Word на 5-6 страницах, включающего 1) тему диссертации 2) цель исследования 3) исследователськие гипотезы или вопросы 4) описание выборки 5) метод сбора данных 6) результаты анализа данных в форме выкладок - таблиц и графического материала 7) списка литературы 8) допускается включение в домашнюю работу приложений для презентации объемного табличного материала
  • неблокирующий Работа на семинарах
  • блокирующий Экзамен
    Экзамен представляет собой презентацию результатов дисссертационного исследования преподавателю НИС с использованием демонстрации слайдов в программе MS Powerpoint в оффлайн или онлайн-формате.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.5 * Домашнее задание + 0.5 * Экзамен
  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.3 * Домашнее задание + 0.3 * Работа на семинарах + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Advanced research methods for the social and behavioral sciences edited by John E. Edlund (Rochester Institute of Technology), Austin Lee Nichols (Connection Lab). (2019). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.1032497149
  • SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных, Наследов, А., 2011
  • Yockey, R. D. (2017). SPSS Demystified : A Simple Guide and Reference (Vol. Third edition). New York, NY: Routledge. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1614636
  • Маркетинг в туризме : учеб. пособие для вузов, Дурович, А. П., 2010
  • Маркетинговые исследования : учебник для магистров, Галицкий, Е. Б., Галицкая, Е. Г., 2012
  • Маркетинговые исследования. Теория и практика : учебник для вузов, Галицкий, Е. Б., Галицкая, Е. Г., 2016

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Anusree, M. R Mohapatra, Sanjay. Business Research Methods: An Applied Orientation. Ed. By Sreejesh, S Amboy, 2014 Springer International Publishing (доступ через электронную библиотеку НИУ ВШЭ http://library.books24x7.com/bookshelf.asp, для перехода по ссылке нужна авторизация в системе удаленного доступа ресурса)
  • Bischoping, K. (2005). Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches/The Practice of Social Research. Teaching Sociology, 33(1), 95–97. https://doi.org/10.1177/0092055X0503300110
  • Charan, A. (2015). Marketing Analytics : A Practitioner’s Guide to Marketing Analytics and Research Methods. Singapore: World Scientific Publishing Company. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1001262
  • Empirical political analysis : quantitative and qualitative research methods, Brians, C. L., Willnat, L., 2011
  • Fielding, N., Lee, R. M., & Blank, G. (2017). The SAGE Handbook of Online Research Methods: Vol. Second edition. SAGE Publications Ltd.
  • Graziano, A. M. (2014). Research Methods: Pearson New International Edition : A Process of Inquiry (Vol. 8th, Pearson New International edition). Harlow [England]: Pearson. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1418948
  • Hammond, M., & Wellington, J. J. (2013). Research Methods: The Key Concepts. Abingdon, Oxon: Routledge. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=495949
  • Meyers, L. S. (2013). Performing Data Analysis Using IBM SPSS. Hoboken: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=610849
  • Quantitative research methods for professionals, Vogt, W. P., 2007
  • Ravi Pathak. (2013). Basics of Marketing Research Methods. [N.p.]: Anmol Publications PVT. LTD. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1816123
  • Saunders, M., Lewis, P., & Thornhill, A. (2015). Research Methods for Business Students (Vol. Seventh edition). New York: Pearson. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1419381
  • Sekaran, U., & Bougie, R. J. (2016). Research Methods for Business (Vol. 7th ed). New York: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1639487
  • SPSS: искусство обработки информации : анализ стат. данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с нем., Бююль, А., Цефель, П., 2002
  • SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях, Таганов, Д., 2005
  • Sreejesh, S., Anusree, M. R., & Mohapatra, S. (2014). Business Research Methods : An Applied Orientation. Cham: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=621472
  • Vaishnavi, V., & Kuechler, W. (2015). Design Science Research Methods and Patterns : Innovating Information and Communication Technology, 2nd Edition (Vol. Second edition). Boca Raton: CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=935839
  • Маркетинговые исследования в туризме : учеб.- практ. пособие для вузов, Дурович, А. П., Анастасова, Л., 2002