Магистратура 2022/2023

Компьютерные методы анализа социологических данных

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

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

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Прикладные методы социального анализа рынков)

Направление: 39.04.01. Социология

Кто читает: Департамент социологии

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 1-й курс, 1 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Большаков Никита Викторович

Прогр. обучения: Прикладные методы социального анализа рынков

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 48

Программа дисциплины

Аннотация

Данная дисциплина посвящена изучению базовых методов анализа данных и принципов их реализации в SPSS. Дисциплина рассчитана на студентов 1 курса магистерской программы Прикладные методы социального анализа рынков

Цель освоения дисциплины

• Цель учебной дисциплины: ознакомление студентов с основными современными количественными методами и траекториями анализа статистических данных, чаще всего применяющихся в исследовательской практике при изучении рынков и общественного мнения, а также формирование умений и навыков применения этих методов;

Планируемые результаты обучения

• Знать базовые принципы измерения социальных показателей
• Знать, что представляет собой метод с теоретической точки зрения и алгоритм его работы; Уметь реализовывать изучаемый метод c помощью кнопочного интерфейса пакета SPSS; Уметь интерпретировать результаты анализа данных в SPSS в контексте изучения общественного мнения и решения прикладных задач. Уметь интерпретировать результаты анализа данных в SPSS с учетом ограничений и возможностей используемого инструментария;
• Уметь осуществлять ввод данных, импорт данных в SPSS из разных источников и предварительную подготовку данных в SPSS;

Содержание учебной дисциплины

• Введение в анализ данных.
• Методы описательной статистики меры центральной тенденции и разброса
• Анализ двумерной связи. Таблицы сопряженности. Коэффициенты парной связи
• Сравнение средних значений показателей в группах
• Регрессионный анализ: линейная регрессия. Фиктивные переменные. Логистическая регрессия

Элементы контроля

• Активность на семинарах
• Контрольные работы
• Экзаменационная работа

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 1 модуль
  0.55 * Контрольные работы + 0.2 * Экзаменационная работа + 0.25 * Активность на семинарах

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учеб. пособие для вузов, Крыштановский, А. О., 2006
• Толстова, Ю. Н.  Математическая статистика для социологов : учебник и практикум для академического бакалавриата / Ю. Н. Толстова. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 258 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-03244-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/432869 (дата обращения: 28.08.2023).

Рекомендуемая дополнительная литература

• Jack A. Levin, & James Alan Fox. (2013). Elementary Statistics in Social Research: Pearson New International Edition : Essentials. Harlow, United Kingdom: Pearson. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1418805

Авторы

• Большаков Никита Викторович