Количественные методы в исследованиях социальной сферы

Магистратура 2020/2021

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

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Управление в социальной сфере)

Направление: 38.04.04. Государственное и муниципальное управление

Кто читает: Департамент социологии

Где читается: Институт социальной политики

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Косова Лариса Борисовна

Прогр. обучения: Управление в социальной сфере

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 64

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

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

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

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

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

контрольная
пример заданий контрольной работы приведен в приложенном файле
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.
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 (4 модуль)
0.2 * активность на занятиях + 0.3 * контрольная + 0.5 * письменный тест

Программа дисциплины