• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2021/2022

Прикладной статистический анализ

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус: Курс по выбору (Демография)
Направление: 39.04.01. Социология
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели: Зангиева Ирина Казбековна, Митрофанова Екатерина Сергеевна, Сулейманова Анна Наильевна
Прогр. обучения: Демография
Язык: русский
Кредиты: 4
Контактные часы: 50

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. В рамках курса предполагается выполнение одной домашней работы. Итоговый экзамен отсутствует.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

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

Планируемые результаты обучения

  • 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 условиями применения методов параметрической и непараметрической статистики;
  • 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 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 рассчитывать в SPSS и интерпретировать значения критерия "хи-квадрат", коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кендалла;
  • Умеет реализовать в пакете SPSS и интерпретировать результаты основных методов непараметрических сравнений (тесты Манна-Уитни и Вилкоксона, дисперсионный анализ Каскла-Уоллиса)
  • Умеет строить регрессии Кокса и делать оценки Каплана-Майера и интерпретировать полученные результаты
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 2. Статистические методы анализа двумерной связи между номинальными и порядковыми переменными
  • Тема 3. Базовые методы непараметрических сравнений
  • Тема 1. Инструменты анализа данных: введение
  • Тема 4. Способы анализа и визуализации событий жизни
  • Тема 5. Анализ наступления событий (Event history analysis)
  • Тема 6. Анализ последовательностей наступления событий (Sequence analysis)
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание "Деревья классификации"
    Вес в итоговой оценке-25%
  • неблокирующий Домашнее задание "Выбор метода решения исследовательской задачи"
    Вес в итоговой оценке-25%
  • неблокирующий Контрольная работа "Сетка Лексиса"
    Вес в итоговой оценке-25%
  • неблокирующий Домашнее задание "Event history analysis"
    Вес в итоговой оценке-25%
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.25 * Контрольная работа "Сетка Лексиса" + 0.25 * Домашнее задание "Event history analysis" + 0.25 * Домашнее задание "Деревья классификации" + 0.25 * Домашнее задание "Выбор метода решения исследовательской задачи"
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Advances in sequence analysis: theory, methods, applications, , 2014
  • Cohort analysis, Glenn, N. D., 1977
  • Demographic applications of event history analysis, , 2004
  • Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G., 2007
  • Event history analysis : regression for longitudinal event data, Allison, P. D., 1984
  • Event history and survival analysis, Allison, P. D., 2014
  • SPSS: искусство обработки информации : анализ стат. данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с нем., Бююль, А., 2005
  • Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учеб. пособие для вузов, Крыштановский, А. О., 2006
  • Наследов А. SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных / А. Наследов. - Санкт-Петербург : Питер, 2011. - 400 с. - ISBN 978-5-459-00344-4. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/22620/reading (дата обращения: 12.10.2020). - Текст: электронный.
  • Терещенко, О. В., Курилович, Н. В., & Князева, Е. И. (2012). Многомерный статистический анализ данных в социальных науках : учеб. пособие / О.В. Терещенко, Н.В. Курилович, Е.И. Князева. Belarus, Europe: Минск : БГУ. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.CB9EED69
  • Эконометрический анализ связи между структурой совета директоров и эффективностью предприятий в р... : автореф. дис. ... канд. экон. наук: 08.00.13, Ильчук, К. В., 2007

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Advances in survival analysis, , 2004
  • An introduction to survival analysis using Stata, Cleves, M., 2010
  • Applied survival analysis : regression modelling of time-to-event data, Hosmer, D. W., 2008
  • Childbearing trends and prospects in low-fertility countries : a cohort analysis, Frejka, T., 2004
  • SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных, Наследов, А., 2011
  • Statistics for spatio-temporal data, Cressie, N., 2011
  • 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
  • Демография : учеб. пособие для вузов, Денисенко, М. Б., 2007
  • Демография : учеб. пособие для вузов, Денисенко, М. Б., 2010
  • Маркетинговые исследования и эффективный анализ статистических данных : пер. с англ., Малхотра, Н. К., 2002
  • Математико-статистические модели в социологии : мат. статистика для социологов: учеб. пособие, Толстова, Ю. Н., 2008
  • Практическая бизнес - статистика, Сигел, Э. Ф., 2004
  • Соловьев В.И. - Анализ данных в экономике: Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и анализ данных в Microsoft Excel - КноРус - 2019 - ISBN: 978-5-406-06940-0 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/930826

Презентации

  • Небольшой кусок занятия для ознакомления
  • Демонстрация методов, которые мы освоим/повторим

Авторы

  • Митрофанова Екатерина Сергеевна
  • Зангиева Ирина Казбековна