Document 2720523

2.Структура и объем дисциплины
Количество часов по плану
Номер
семестра
Количество
недель
Всего
Лекции
Семинарские
занятия
Самостоятельная
работа
Форма
итоговой
аттестации
6
15
125
30
14
81
зачет
3.Содержание дисциплины
Раздел,
модуль
Дидактические единицы
Подраздел
Тема
Тема № 1.
Подготовка данных
к анализу.
Тема № 2.
Построение
частотных таблиц и
анализ данных.
Понятия
Этапы подготовки данных к анализу. Проверка анкет. Редактирование
данных. Кодирование. Преобразование данных. Очищение данных.
Статистическая корректировка данных. Выбор стратегии анализа данных.
Возможности программы SPSS на этапе подготовки данных к анализу.
Понятие частотной таблицы или вариационного ряда. Показатели центра
распределения: выборочное среднее, мода, медиана. Показатели
вариации: размах вариации, межквартильный размах, дисперсия,
среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации. Показатели
формы распределения: ассиметрия, эксцесс.
Построение и анализ частотных таблиц в программе SPSS.
Тема № 3.
Построение таблиц
сопряженности.
Проверка гипотез
Тема № 4.
Дисперсионный и
ковариационный
анализ.
Общая схема проверки гипотезы. Формулировка гипотезы. Выбор
подходящего метода проверки. Выбор уровня значимости. Ошибки 1 и 2
рода. Сбор данных. Определение критического значения Z-статистики.
Сравнение выборочного значения Z-статистики с критическим значением
и принятие решения.
Понятие таблиц сопряженности. Построение таблиц сопряженности
признаков. Случай двух переменных. Случай трех переменных.
Статистики таблиц сопряженности. Критерий хи-квадрат. Фикоэффициент. Коэффициент сопряженности признаков. Коэффициент
Крамера. Лямбда коэффициент. Статистики тау b, тау с и гамма.
Построение и анализ перекрестных таблиц в программе SPSS.
Параметрические и непараметрические методы проверки гипотез о
различиях.
Основные понятия дисперсионного и ковариационного анализа.
Однофакторный дисперсионный анализ. Статистики используемые в
однофакторном
дисперсионном
анализе.
Порядок
выполнения
однофакторного дисперсионного анализа: определение зависимой и
Тема № 5.
Корреляция и
регрессия.
Тема № 6.
Дискриминантный
анализ.
Тема № 7.
независимой переменной, разложение полной вариации, измерение
эффекта, проверка значимости, интерпретация результатов. Области
применения однофакторного дисперсионного анализа. Допущения в
дисперсионном анализе. Многофакторный дисперсионный анализ.
Ковариационный анализ. Интерпретация результатов. епараметрический
дисперсионный
анализ.
ногомерный
дисперсионный
анализ.
исперсионный и ковариационный анализ в программе SPSS
Парная корреляция. Понятие парной корреляции. Понятие ковариации.
Частная корреляция. Неметрическая корреляция.
Регрессионный анализ. Парная регрессия. Статистики, связанные с
парным регрессионным анализом. Выполнение парного регрессионного
анализа. Поле корреляции. Модель парной регрессии. Определение
параметров уравнения регрессии. Нормированный коэффициент
регрессии. Проверка значимости. Теснота и значимость связи. Точность
предсказания. Предпосылки регрессионного анализа.
Множественная регрессия. Статистики связанные со множественной
регрессией. Выполнение множественного регрессионного анализа.
Пошаговая регрессия. Понятие мультиколлинеарности.
Регрессия с использованием фиктивных переменных.
Дисперсионный и ковариационный анализ с использованием регрессии.
Регрессионный анализ в программе SPSS.
Основы дискриминантного анализа. Связь с регрессионным и
дисперсионным анализом.
Модель
дискриминантного
анализа.
Статистики, связанные с дискриминантным анализом. Выполнение
дискриминантного анализа: формулирование проблемы, определение
коэффициентов дискриминантной функции, определение значимости
дискриминантной функции, интерпретация результатов, оценка
достоверности дискриминантного анализа.
Множественный дискриминантный анализ. Пошаговый дискриминантный
анализ.
Дискриминантный анализ в программе SPSS.
Основы факторного анализа. Модель факторного анализа. Статистики
Факторный анализ.
Тема № 8.
Кластерный анализ.
Тема № 9.
Многомерное
шкалирование и
совместный анализ.
связанные с факторным анализом. Выполнение факторного анализа:
формулировка проблемы, построение корреляционной матрицы,
определение метода факторного анализа, определение числа факторов,
вращение факторов, интерпретация факторов, вычисление значения
факторов, отбор переменных заменителей, определение подгонки модели.
Применение анализа общих факторов.
Факторный анализ в программе SPSS.
Сущность кластерного анализа. Статистики связанные с кластерным
анализом. Выполнение кластерного анализа: формулировка проблемы,
выбор способа измерения расстояния или меры сходства, выбор метода
кластеризации, принятие решения о количестве кластеров, интерпретация
и профилирование кластеров, оценка надежности и достоверности.
Применение неиерархической кластеризации.
Кластеризация переменных.
Кластерный анализ в программе SPSS.
Основные понятия многомерного шкалирования. Основные статистики
используемые
при
многомерном
шкалировании.
Выполнение
многомерного шкалирования. Допушения и ограничения ММШ.
Шкалирование данных о предпочтениях. Анализ соответствий.
Взаимосвязь между многомерным шкалированием, факторным и
дискриминантным анализом.
Основные понятия совместного анализа. Выполнение совместного
анализа. Гибридный совместный анализ
4. Примерная тематика рефератов
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
Применение дисперсионного анализа в социологических исследованиях экономической ситуации
Применение ковариационного анализа в социологических исследованиях экономической ситуации
Применение регрессионного анализа в социологических исследованиях экономической ситуации
Применение дискриминантного анализа в социологических исследованиях экономической ситуации
Применение факторного анализа в социологических исследованиях экономической ситуации
Применение кластерного анализа в социологических исследованиях экономической ситуации
Применение дисперсионного анализа в социологических исследованиях проблем молодежи
Применение ковариационного анализа в социологических исследованиях проблем молодежи
Применение регрессионного анализа в социологических исследованиях проблем молодежи
Применение дискриминантного анализа в социологических исследованиях проблем молодежи
Применение факторного анализа в социологических исследованиях проблем молодежи
Применение кластерного анализа в социологических исследованиях проблем молодежи
Применение дисперсионного анализа в социологических исследованиях проблем девиантного поведения
Применение ковариационного анализа в социологических исследованиях проблем девиантного поведения
Применение регрессионного анализа в социологических исследованиях проблем девиантного поведения
Применение дискриминантного анализа в социологических исследованиях проблем девиантного поведения
Применение факторного анализа в социологических исследованиях проблем девиантного поведения
Применение кластерного анализа в социологических исследованиях проблем девиантного поведения
Применение дисперсионного анализа в социологических исследованиях проблем трудовых коллективов
Применение ковариационного анализа в социологических исследованиях проблем трудовых коллективов
Применение регрессионного анализа в социологических исследованиях проблем трудовых коллективов
Применение дискриминантного анализа в социологических исследованиях проблем трудовых коллективов
Применение факторного анализа в социологических исследованиях проблем трудовых коллективов
Применение кластерного анализа в в социологических исследованиях проблем трудовых коллективов
5. Вопросы к зачету
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
Роль эмпирических данных в социологии. Матрица "объект-признак", ее роль
Основные цели анализа данных
Априорная модель изучаемого явления, "заложенная" в каждом методе анализа
Роль математических методов в социологии
Адекватность основных понятий математической статистики представлениям социолога об изучаемых явлениях
Основные задачи, решаемые математической статистикой, и потребности социологии
Понятие частотного распределения. Проблемы, встающие при его построении в социологии
Меры средней тенденции
Меры разброса
Роль номинальных данных в социологии
Диалектика в понимании признака и его значений. Классификация методов анализа связей номинальных признаков.
Коэффициенты связи для четырехклеточных таблиц сопряженности
Коэффициенты парной связи, основанные на критерии "хи-квадрат" .
Коэффициенты парной связи Гуттмана. Модель модального прогноза
Коэффициенты парной связи Гудмена и Краскала. Модель пропорционального прогноза
Коэффициенты парной связи, основанные на понятии энтропии
Локальные коэффициенты связи. Детерминация, ее интенсивность, емкость .
Анализ фрагментов таблиц сопряженности
Методы поиска детерминирующих сочетаний значений независимых признаков (алгоритмы THAID и CHAID)
Методы поиска логических закономерностей
Перевод произвольных номинальных признаков в дихотомические. Линейная зависимость совокупности
дихотомических признаков, отвечающих одному номинальному. Роль этого факта для построения уравнения
номинальной регрессии
Общий вид линейного уравнения регрессии с номинальными переменными. Проблема поиска нелинейной
регрессионной зависимости и ее решение для случая номинальных переменных
Интерпретация коэффициентов линейного регрессионного уравнения
Связь коэффициентов уравнения номинальной регрессии с частотами для двух дихотомических признаков
Уравнение регрессии с номинальными переменными как прогнозная модель
Связь номинального регрессионного анализа с детерминационным анализом и методами поиска детерминирующих
сочетаний значений независимых признаков