Магистратура
2021/2022![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)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
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
Кто читает:
Кафедра демографии
Где читается:
Факультет социальных наук
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
- 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
- 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
- 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
- Домашнее задание "Деревья классификации"Вес в итоговой оценке-25%
- Домашнее задание "Выбор метода решения исследовательской задачи"Вес в итоговой оценке-25%
- Контрольная работа "Сетка Лексиса"Вес в итоговой оценке-25%
- Домашнее задание "Event history analysis"Вес в итоговой оценке-25%
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 2 модуль0.25 * 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
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