2022/2023![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
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:
Маго-лего
Кто читает:
Департамент социологии
Когда читается:
1 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Большаков Никита Викторович
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
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 1 модуль0.55 * 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