• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2024/2025

Прикладной статистический анализ

Статус: Маго-лего
Когда читается: 2 модуль
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Прикладной статистический анализ» преследует следующие цели: помочь студентам сориентироваться в многообразии методов статистического анализа данных и научиться корректно применить выбранные методы. Наряду с уже известными методами статистического анализа (таблицы сопряженности, корреляционный и регрессионный анализ и т.д.) в ходе обучения будут представлены новые методы анализа, не встречавшиеся в предыдущих дисциплинах: event history analysis, sequence analysis и другие методы. Отдельный фокус будет сделан на анализе биографических событий (микроданные) и способах визуализации результатов. Курс носит прикладной, практический характер. Он поможет структурировать ранее полученные знания, усовершенствовать навыки работы в таких программах как IBM SPSS, MS Excel, MS Word, R. В рамках курса предполагается выполнение одной домашней работы и одного небольшого теста. Итоговый экзамен отсутствует.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Научиться ориентироваться в многообразии методов статистического анализа данных и корректно применить выбранные методы
  • Расширить навыки визуализации результатов статистического анализа
  • Освоить методы анализа наступления событий жизни
  • Структурировать ранее полученные знания, усовершенствовать навыки работы в таких программах как SPSS, R, MS Excel, MS Word
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Понимает разницу между условиями применения методов параметрической и непараметрической статистики.
  • Знает особенности построения регрессионных моделей для категориальных переменных
  • Может проинтерпретировать регрессионные коэффициенты в моделях (регрессии Кокса) и сопоставить их с графиками выживаемости
  • Понимает отличие анализа последовательностей наступления событий от анализа наступления событий
  • Понимает разницу между способом отображения данных "Person-Level Data" и "Person-Period Data"
  • Понимает разницу между типами связи и характеристиками связи, которые можно установить с помощью критерия "хи-квадрат" и коэффициентов ранговой корреляции
  • Понимает, чем отличается анализ агрегированных данных от индивидуальных данных (микроданных)
  • Различает разницу между эффектами периода, возраста и когорты
  • Способен(а) выбрать подходящий метод поиска связи между двумя признаками в зависимости от типа шкал
  • Способен(а) строить таблицы сопряженности, содержащие различные виды относительных частот
  • Умеет визуализировать события жизненного пути в разных программах: MS Word, MS Excel, IBM SPSS и др.
  • Умеет выбирать регрессионную модель в зависимости от типа шкалы зависимой переменной;
  • Умеет выбрать подходящий метод анализа и знает при помощи каких статистических пакетов его осуществлять
  • Умеет интерпретировать хронограммы, являющиеся способом визуализации последовательностей наступления событий
  • Умеет ориентироваться в многообразии методов анализа данных
  • Умеет осуществлять анализ наступления событий в IBM SPSS
  • Умеет применять сетку Лексиса и пользоваться как ее аналитическим потенциалом, так и математической составляющей
  • Умеет проводить анализ наступления событий как через интерфейс IBM SPSS, так и посредством синтаксиса
  • Умеет прогнозировать (рассчитывать вероятность) наступление некоторого события на основе регрессионной модели
  • Умеет располагать события жизненного пути на сетку Лексиса
  • Умеет рассчитывать в SPSS и интерпретировать значения критерия "хи-квадрат", коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кендалла;
  • Умеет строить регрессии Кокса и делать оценки Каплана-Майера и интерпретировать полученные результаты
  • Умеет реализовать в пакете SPSS/R и интерпретировать результаты основных методов непараметрических сравнений (тесты Манна-Уитни и Вилкоксона, дисперсионный анализ Каскла-Уоллиса)
  • Может самостоятельно построить с помощью пакета SPSS/R, оценить качество и проинтерпретировать модель бинарной и мультиномиальной логистической регрессии с фиктивными переменными и без.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Инструменты анализа данных: введение
  • Тема 2. Параметрическая и непараметрическая статистика
  • Тема 3. Регрессионный анализ
  • Тема 4. Способы анализа и визуализации событий жизни
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Тест
  • неблокирующий Домашняя работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.5 * Домашняя работа + 0.5 * Тест
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Cohort analysis, Glenn, N. D., 1977
  • Mills, M. (DE-588)143567098, (DE-576)27501360X. (2011). Introducing survival and event history analysis / Melinda Mills. Los Angeles [u.a.]: Sage. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.334939798
  • Бахтин, В. И. (2011). Введение в прикладную статистику : курс лекций. В 2 ч. Ч. 1: Математическая статистика. Изд-во БГУ.
  • Биографический метод в социологии, Рождественская, Е. Ю., 2012
  • Введение в эконометрику : Учебник для вузов, Сток, Дж., 2015
  • Вероятностно-статистический анализ данных с использованием MS EXCEL. Ч.1: Вероятностные методы анализа данных : теория, задачи, тесты с программой тестирования, , 2023
  • Демография : учеб. пособие для вузов, Денисенко, М. Б., 2007
  • Каган, Е. С. Прикладной статистический анализ данных : учебное пособие / Е. С. Каган. — Кемерово : КемГУ, 2018. — 235 с. — ISBN 978-5-8353-2413-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/134318 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Круценюк, К. Ю. Корреляционно-регрессионный анализ в эконометрических моделях : учебное пособие / К. Ю. Круценюк. — Норильск : ЗГУ им. Н.М. Федоровского, 2018. — 108 с. — ISBN 978-5-89009-698-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/155915 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Непараметрическая статистика, Тарасенко, Ф. П., 1976
  • Регрессия: теория и практика : с примерами на R и Stan, Гельман, Э., 2022
  • Сдвижков, О. А. Непараметрическая статистика в MS Excel и VBA / О. А. Сдвижков. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 172 с. — ISBN 978-5-94074-917-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/58695 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Соловьев, В. И., Анализ данных в экономике: Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и анализ данных в Microsoft Excel. : учебник / В. И. Соловьев. — Москва : КноРус, 2019. — 497 с. — ISBN 978-5-406-06940-0. — URL: https://book.ru/book/930826 (дата обращения: 26.08.2024). — Текст : электронный.
  • Эконометрика. Кн. 1: Ч. 1: Основные понятия, элементарные методы; Ч.2 : Регрессионный анализ временных рядов, Носко, В. П., 2011
  • Яковлев, В. Б., Регрессионный анализ. Расчеты в Excel и Statistica : учебное пособие / В. Б. Яковлев. — Москва : Русайнс, 2023. — 177 с. — ISBN 978-5-466-01738-0. — URL: https://book.ru/book/946377 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • A training manual for event history analysis using longitudinal data. (2019). https://doi.org/10.1186/s13104-019-4544-1
  • Billari, F. C. (2001). Sequence Analysis in Demographic Research. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.66F333F7
  • Bioinformatics. Volume I: Data, Sequence Analysis, and Evolution / Jonathan M. Keith. Humana Press, 2017. eBook ISBN 978-1-4939-6622-6.
  • Childbearing trends and prospects in low-fertility countries : a cohort analysis, Frejka, T., 2004
  • Nicola Barban, & Francesco Billari. (2011). Classifying life course trajectories: A comparison of latent class and sequence analysis. Working Papers. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.p.don.donwpa.041
  • SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных - 978-5-459-00344-4 - Наследов А. - 2020 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/22620 - 22620 - iBOOKS
  • SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных, Наследов, А., 2011
  • Statistics for spatio-temporal data, Cressie, N., 2011
  • Вероятностно-статистический анализ данных с использованием MS EXCEL. Ч.2: Математико-статистические методы анализа данных, , 2023
  • Демография : учеб. пособие для вузов, Денисенко, М. Б., 2010
  • Зарова, Е. В. Прикладной многомерный статистический анализ: Презентации для лекций и примеры решений с использованием пакета R: Учебное пособие на английском языке / Зарова Е.В. - Москва :НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 370 с. ISBN 978-5-16-012133-8. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/557578
  • Козлов, А. Ю. Статистический анализ данных в MS Excel : учебное пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — Москва : ИНФРА-М, 2023. — 320 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/2842. - ISBN 978-5-16-004579-5. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1907518
  • Математико-статистические модели в социологии : мат. статистика для социологов: учеб. пособие, Толстова, Ю. Н., 2008
  • Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS : учебное пособие / под ред. И.В. Орловой. — Москва : Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2024. — 310 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс]. — (Высшее образование). - ISBN 978-5-9558-0108-7. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2073497
  • Практикум по эконометрике: регрессионный анализ средствами Excel : Учеб. пособие, Приходько, А.И., 2007
  • Прикладной регрессионный анализ : пер. с англ., Дрейпер Н.Р., Смит Г., 2007
  • Сарычев, А. П. Регрессионный анализ динамических систем : монография / А.П. Сарычев. — Москва : ИНФРА-М, 2022. — 229 с. — (Научная мысль). — DOI 10.12737/1865377. - ISBN 978-5-16-017656-7. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1865377
  • Соколов, Г. А. Введение в регрессионный анализ и планирование регрессионных экспериментов в экономике : учебное пособие / Г. А. Соколов, Р. В. Сагитов. — Москва : ИНФРА-М, 2022. — 202 с. — (Высшее образование: Магистратура). - ISBN 978-5-16-003646-5. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1836638
  • Статистический анализ данных в психологии : учеб. пособие для вузов, Романко, В. К., 2009

Авторы

  • Митрофанова Екатерина Сергеевна
  • Зангиева Ирина Казбековна