Математическая социология

УНИВЕРСИТЕТ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ ОБРАЗОВАНИЯ
Красноярский филиал
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ
«МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СОЦИОЛОГИЯ»
(для студентов, обучающихся по специальности
080301.65 «Коммерция (торговое дело)»)
Красноярск – 2013
УНИВЕРСИТЕТ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ ОБРАЗОВАНИЯ
Красноярский филиал
ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ И БИЗНЕСА
КАФЕДРА ПСИХОЛОГИИ И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ
«МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СОЦИОЛОГИЯ»
(для студентов, обучающихся по специальности
080301.65 «Коммерция (торговое дело)»)
Утвержден
Согласовано:
решением
УМС
филиала
протокол № ___ от ___ ___ 2013
Первый проректор:
___________________
Директор филиала ___________
/Решетова Т.Я./
Фамилия, инициалы
/Дроздов Н.И./
Фамилия, инициалы
Красноярск 2013
2
УДК 37
ББК 22
Н 59
Печатается по решению Учебно-методического совета
Университета Российской академии образования
Красноярский филиал
Автор-составитель: кандидат технических наук, доцент Нечушкин А.П.
Нечушкин
А.П.
Учебно-методический
комплекс
по
дисциплине
"Математическая социология" для специальности 080301.65 «Коммерция
(торговое дело)» – Красноярск: Издательство КФ УРАО, 2013. – 11 с.
УРАО, 2013.
3
1. Пояснительная записка
Курс должен познакомить студентов с основами математической
статистики и анализа данных при помощи математико-статистических
методов.
Студенты
должны
научиться
использовать
математико-
статистические методы и пакет статистических программ SPSS версий 15-18
для анализа первичных и вторичных социологических и маркетинговых
данных. Освоить методы статистической проверки гипотез и статистического
вывода.
Каждый из студентов применяет во время практических занятий в
компьютерном классе те понятия, методы и приемы анализа, о которых
сообщается на лекциях. Акцент делается на тех навыках, которые наиболее
важны в практической работе социолога-исследователя и маркетологаисследователя. На практических занятиях используются не абстрактные
примеры, а данные реальных исследований, проведенных за последние дватри года.
Одна из основных проблем – преодолеть дефицит школьной
математической
подготовки
и
не
«напугать
студентов»
сложными
математическими концепциями, как это происходит, когда подобные курсы
читают для обществоведов математики. Поэтому курс в полной мере
«настроен» на практические потребности экономистов.
Все математико-
статистические концепции преподаются на основе примеров из практики
реальных социологических исследований.
4
2. Организационно-методический раздел
080301.65
Код
Код
«Коммерция
дисциплины
дисциплины по
(торговое дело)»
по ГОС
УП УРАО
Всего
Аудит.
Сам.
часов
занятий
раб.
Очная форма
ЕН.В.01.
60
28
32
Заочная форма
ЕН.В.01.
60
12
48
3. Тематический план
Примерный тематический план
для очной/заочной формы обучения
№
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Темы
Основы теории вероятности
Нормальное распределение. Выборочный
метод
Описательная статистика: оценка
центральной тенденции и дисперсии
данных
Графическое представление данных
Статистический вывод. Интервальное
оценивание
Перекодировка данных, селекция данных.
Двух- и трех мерные таблицы
сопряженности
Меры связи и ассоциации. Причинный
анализ и регрессии
Итого

Всего
часов
Лек
ции
9/9
2/1
Сем
инар
ы
2/1
9/9
2/1
2/1
5/7
9/9
2/1
2/1
5/7
9/9
2/1
2/1
5/7
9/9
2/1
2/1
5/7
9/9
2/1
2/1
5/7
6/6
2/-
2/-
2/6
60/60
14/6
14/6
32/48
СРС
5/7
Количество часов в примерном тематическом плане корректируется в соответствии с действующими
учебными планами
5
РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
«МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СОЦИОЛОГИЯ»
(для студентов, обучающихся по специальности
080301.65 «Коммерция (торговое дело)»)
6
Основное содержание учебного курса
Тема 1. Основы теории вероятности.
Случайность и случайный выбор. Случайные переменные. Зависимые и
независимые события. Дополнительные события и полная вероятность.
Некоторые приемы оценки и расчета вероятностей. Теоремы сложения и
умножения вероятностей.
Тема 2. Нормальное распределение.
Нормальная кривая, ее параметры и свойства. Единичное нормальное
распределение как стандарт. Применение нормальной кривой. Нормализация
данных.
Тема 3 Выборочный метод.
Генеральная совокупность и выборки: определение, параметры и
статистики. Идея выборочного распределения. Свойства оценок..Оценка
параметров генеральной совокупности по параметрам выборки. Расчет
размера простой вероятностной выборки. Различные типы выборок: простая
вероятностная выборка, многоступенчатая кластерная выборка, квотные и
«удобные выборки» (прессовые опросы, построение выборки методом
«снежного кома»).
Тема 4. Описательная статистика: оценка центральной тенденции
и дисперсии данных.
Методы оценки центральной тенденции и вариации для различных
типов шкал. Мода, медиана, среднее, их интерпретация. Выбор меры
центральной тенденции. Меры рассеяния и вариации: размах полумеждуквартильный
интервал,
дисперсия,
стандартное
отклонение,
коэффициент вариации. Коэффициент вариации как мера однородности.
Тема 5. Графическое представление данных.
Различные
«линейки».
типы
графиков:
Соответствие
типа
круглые
диаграммы
диаграммы,
гистограммы,
особенностям
данных.
«Читаемость» графиков и типичные ошибки при построении графиков.
Тема 6. Статистический вывод.
7
Основные понятия статистического вывода. Нулевая и альтернативная
гипотезы. Ошибки первого и второго рода.
Тема 7 Интервальное оценивание.
Понятие доверительного интервала. Z-тест. Распределение Стьюдента
и t-тест. Биномиальное распределение. Уровни значимости.
Тема 8 Перекодировка данных, селекция данных.
Перекодировка
данных
в
шкалы
с
другой
размерностью.
Представление множественных номинальных переменных как набора
бинарных
переменных.
Связь
размерности
шкал
с
содержательной
интерпретацией данных.
Тема 9. Двух- и трех мерные таблицы сопряженности.
Сравнение пропорций. Использование критерия хи-квадрат для
проверки гипотезы о независимости двух переменных. Степени свободы.
Критическое значение.
Тема 10. Меры связи и ассоциации.
Коэффициент корреляции моментов Пирсона. Коэффициенты ранговой
корреляции Спирмэна и Кэндалла, проблема связанных рангов. Двумерная
диаграмма
рассеивания.
Эффект
«потолка»
и
«подвала»,
проблема
неоднородной выборки и нелинейность. Интерпретация коэффициентов
корреляции и их величины. Определение их статистической значимости.
Причинность и корреляция.
Тема 11 Причинный анализ и регрессии.
Модели
линейной
регрессии.
Метод
наименьших
квадратов.
Коэффициент детерминации. Требования к зависимой и независимой
переменной
в
регрессии.
Частные
и
множественные
корреляции.
Номинальные независимые переменные в регрессии. Мультиколлинеарность.
Интеракция независимых переменных
8
Вопросы для итогового контроля:
1. Случайность и случайный выбор. Случайные переменные. Зависимые и
независимые события.
2. Некоторые приемы оценки и расчета вероятностей. Теоремы сложения
и умножения вероятностей.
3. Типы
шкал:
номинальная,
порядковая,
интервальная
и
шкала
отношений.
4. Индикаторы
и
концепты.
Операционализация
социологических
концептов.
5. Точность и надежность измерения. Систематические и случайные
ошибки измерения.
6. Валидность шкалы. Методы проверки валидности шкалы.
7. Методы оценки центральной тенденции и вариации для различных
типов шкал. Мода, медиана, среднее, их интерпретация.
8. Меры рассеяния и вариации.
9. Нормальная кривая, ее параметры и свойства. Единичное нормальное
распределение как стандарт.
10. Нормализация данных.
11. Основные понятия статистического вывода. Нулевая и альтернативная
гипотезы.
12. Ошибки первого и второго рода.
13. Сравнение пропорций.
14. Использование критерия хи-квадрат для проверки гипотезы о
независимости двух переменных.
15. Различные
типы
графиков:
круглые
диаграммы,
гистограммы,
«линейки».
16. Коэффициент корреляции моментов Пирсона.
17. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмэна и Кэндалла, проблема
связанных рангов.
9
18. Эффект «потолка» и «подвала», проблема неоднородной выборки и
нелинейность при анализе ассоциации.
19. Понятие доверительного интервала. Z-тест. Уровни значимости.
20. Распределение Стьюдента и t-тест. Биномиальное распределение.
21. Генеральная совокупность и выборки: определение, параметры и
статистики. Идея выборочного распределения.
22. Оценка параметров генеральной совокупности по параметрам выборки.
23. Различные
типы
выборок:
простая
вероятностная
выборка,
многоступенчатая кластерная выборка, квотные и «удобные выборки»
(прессовые опросы, построение выборки методом «снежного кома»).
24. Модели линейной регрессии. Метод наименьших квадратов.
25. Коэффициент детерминации. Требования к зависимой и независимой
переменной в регрессии. Частные и множественные корреляции.
26. Перекодировка многозначных переменных в бинарные. Аддитивные и
мультипликативные элементы регрессионной модели.
27. Номинальная
зависимая
переменная
регрессии.
10
и
модель
логистической
Список рекомендуемой учебной литературы
Список основной учебной литературы:
1. Российская социологическая энциклопедия / Под общ. ред. Осипова
Г.В. М.:1998
2. Радугин А.А., Радугин К.А. Социология: курс лекций, М.2004. (Гриф).
Список дополнительной учебной литературы:
1. Волков Ю.Г.,Мостовая И.В. Социология: Учебник для вузов / Под ред.
В.И.Добренькова. М. 1999.
2. Музыкант В.Л. Психология и социология в рекламе: Учебное пособие.
– М.: РИОР: ИНФРА-М, 2013. – 218 с.
11