Магистратура
2024/2025
Анализ данных в образовании II
Статус:
Курс по выбору (Доказательное развитие образования)
Направление:
38.04.04. Государственное и муниципальное управление
Кто читает:
Департамент образовательных программ
Где читается:
Институт образования
Когда читается:
1-й курс, 2-4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Доказательное развитие образования
Язык:
русский
Кредиты:
9
Контактные часы:
146
Программа дисциплины
Аннотация
Курс «Анализ данных в образовании II» предназначен для студентов магистерской программы "Доказательное развитие образования" и является продолжением курса “Анализ данных в образовании I”. Целью курса является освоение основных этапов статистического анализа: от сбора и обработки данных до базовых методов анализа данных и наглядного представления и интерпретации результатов анализа.
Цель освоения дисциплины
- Знать возможности применения и ограничения изучаемых методов статистического анализа
- Научиться подбирать методы количественного анализа данных под исследовательский вопрос, проводить анализ и содержательно интерпретировать его результаты в соответствии с поставленным исследовательским вопросом
- Освоить навыки работы с данными в R
Планируемые результаты обучения
- Умеет проводить предварительный анализ данных (дескриптивный и графический) в R
- Умеет проводить предварительную обработку данных для последующего статистического исследования в R
- Применяет R для реализации статистических методов: умеет импортировать данные, использовать основные функции и пакеты R для работы с данными
- Умеет подобрать и обосновать выбор подходящего метода анализа данных для проведения исследования с учетом возможностей и ограничений методов анализа
- Умеет количественно оценивать и интерпретировать связь между переменными разного типа
- Умеет строить модель линейной регрессии и проводить ее диагностику
- Умеет строить модель логистической регрессии и проводить ее диагностику
- Умеет проводить кластерный анализ
- Умеет проводить факторный анализ
Содержание учебной дисциплины
- Основы работы с R
- Исследование связи между переменными
- Линейный регрессионный анализ
- Базовые модели с категориальными зависимыми переменными
- Кластерный анализ
- Факторный анализ
Элементы контроля
- Задание по R
- Задание по теме "ANOVA + связь"
- Задание по теме "регрессионный анализ"
- Задание по теме "кластерный + факторный анализ"
- Контрольная работаКонтрольная работа во 2 модуле проходит в сессионную неделю и считается Экзаменом (вес в промежуточной аттестации 0,4). Контрольная работа в 3 и 4 модуле проходит в учебный период и является текущим элементом контроля без возможности пересдачи (вес в промежуточной аттестации 0,125 у каждой контрольной работы).
- Работа на семинаре
- Экзамен
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 2nd module0.3 * Задание по R + 0.3 * Задание по теме "ANOVA + связь" + 0.4 * Контрольная работа
- 2024/2025 4th module0.125 * Задание по теме "кластерный + факторный анализ" + 0.125 * Задание по теме "регрессионный анализ" + 0.125 * Контрольная работа + 0.125 * Контрольная работа + 0.1 * Работа на семинаре + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная 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
- Введение в эконометрику, Доугерти, К., 2004
- Математические методы психологического исследования : анализ и интерпретация данных: учеб. пособие, Наследов, А. Д., 2006
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008
- Эконометрика. Начальный курс, Магнус, Я. Р., 1997
Рекомендуемая дополнительная литература
- Dalgaard, P. (2002). Introductory Statistics with R. New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=99644