Современные информационные технологии

АННОТАЦИЯ ПРОГРАММЫ
Наименование дисциплины:
«Современные информационные технологии в социальных науках»
Рекомендуется для направления подготовки
040100 Социология
Квалификация (степень) выпускника
«бакалавр»
1. Цели и задачи дисциплины. Целью данного курса является освоение основных методов анализа
количественной социологической информации посредством современных информационных технологий. В ходе
изучения курса предлагается ознакомить студентов с программой SPSS, являющейся мощной системой
статистического анализа и управления данными. При помощи этой программы можно создавать и редактировать
базы данных, считывать данные из файлов практически любого типа и работать с ними, создавая табличные отчеты,
строя графики и диаграммы различных распределений и временных рядов, вычислять описательные статистики и
выполнять сложный статистический анализ.
Задачи дисциплины:
1. дать представление о современных программных средствах анализа социологических данных,
2. освоить технику работы с многозадачным пакетом SPSS, используя базы социологических данных,
3. научить студентов обрабатывать и анализировать данные различного типа,
4. грамотно интерпретировать и аналитически оформлять полученные результаты.
2. Место дисциплины в структуре ООП: Дисциплина «Современные информационные технологии в
социальных науках» адресована студентам, обучающимся по направлению «Социология». Ее программа связана с
содержанием таких дисциплин, как «Методы прикладной статистики для социологов», «Измерения в социологии»,
«Теория вероятностей и математическая статистика», «Количественные методы в социологии».
В курсе представлена прикладная проблематика анализа данных в социальных науках с использованием
современных информационных технологий, начиная от ввода и кодирования данных, до подготовки аналитического
отчета.
В основу курса положен междисциплинарный проблемный подход и системный принцип изложения. Студент
ориентируется на проблемное понимание анализа данных.
3. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
- владение культурой мышления, способностью к общению, анализу, восприятию
информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);
- умение логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь
(ОК-2);
- способностью понимать, изучать и критически анализировать получаемую научную информацию
по тематике исследования и представлять результаты исследования, владение методами обработки, анализа и
синтеза информации (ПК-2);
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать:
-
Особенности работы с программным пакетом SPSS на уровне уверенного пользователя: вводить данные в
виде переменных с заданными свойствами, редактировать имеющиеся данные, ориентироваться как в
консольном языке SPSS (Syntax), так и на уровне графического интерфейса (главное и контекстное меню).
Уметь:
-
социологически интерпретировать результаты аналитических расчетов;
выбирать адекватные методы анализа в зависимости от (1) исследовательских задач, (2) типа доступных
данных, (3) взаимодополняемости методов.
Ориентироваться в современных программных средствах анализа социологических данных.
Владеть:
-
навыками работы с файлами данных (поиск данных, конвертация, разбиение и агрегирование, сортировка,
отбор, преобразование).
навыками работы с различными методами анализа данных: производить расчет одномерных и двумерных
статистик, иметь представление о дисперсионном, регрессионном, факторном и кластерном анализе.
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
Вид учебной работы
Всего часов / зачетных
единиц
Аудиторные занятия (всего)
144/0,5
Лекции
Практические занятия (ПЗ)
Семинары (С)
Лабораторные работы (ЛР)
Самостоятельная работа (всего)
В том числе:
Курсовой проект (работа)
Расчетно-графические работы
Реферат
18
4
54
72
56
Другие виды самостоятельной работы
Вид промежуточной аттестации (зачет,
экзамен)
Семестры
16
Зачет (с оценкой)
5. Содержание дисциплины
5.1. Содержание разделов дисциплины
Тема 1. Ввод и анализ данных как ключевые этапы прикладного социологического исследования.
Тема 2. Общая характеристика современных программных средств анализа социологических данных. SPSS
как многозадачный пакет, его возможности и ограничения.
Лаб. работа 1. Знакомство с пользовательским интерфейсом программы SPSS.
Тема 3. Особенности ввода социологических данных в компьютер. Форматы данных.
Лаб. работа 2. Ввод и редактирование данных. Конвертирование разных форматов данных.
Лаб. работа 3. Виды и причины ошибок в данных, возможности их диагностирования и исправления.
Тема 4. Преобразование данных. Recode, compute, count.
Лаб. работа 4. Использование команд преобразования данных. Построение подвыборки.
Тема 5. Уровни анализа данных. Одномерный анализ.
Лаб. работа 5. Расчет мер центральной тенденции и показателей вариации. Группировка данных. Графики.
Тема 6. Двумерный анализ. Расчет коэффициентов связи и дисперсионный анализ.
Лаб. работа 6. Проведение двумерного анализа.
Тема 7. Многомерный анализ. Регрессионный, кластерный и факторный анализ.
Лаб. работа 7. Проведение многомерного анализа.
Тема 8. Международные стандарты оценки качества социологических исследований.
Лаб. работа 8 . Особенности интерпретации полученных данных.
5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми
(последующими) дисциплинами
№ Наименование обеспечиваемых
п/п (последующих) дисциплин
.
№ № разделов данной дисциплины, необходимых для
изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин
1
2
3 4 5 6
7
8
1
«Современные информационные технологии
+
+
+ + + +
+
+
в социальных науках»
2
«Измерения в социологии»
+
+
+ + +
+
.
.
3
«Теория вероятностей и математическая
статистика»
4
«Количественные методы в социологии».
+
+
+
+
+
+
.
5.3. Разделы дисциплин и виды занятий
№ Наименование раздела дисциплины
п/п
1. Ввод и анализ данных как ключевые
Лекц. Практ.
зан.
этапы
прикладного
1
Лаб.
зан.
Семин. СРС
Всего
1
социологического исследования.
2. Общая характеристика современных программных средств анализа
социологических данных. SPSS как многозадачный пакет, его
возможности и ограничения
3. Особенности ввода социологических данных в компьютер. Форматы
данных.
4. Преобразование данных. Recode, compute, count.
5. Уровни анализа данных. Одномерный анализ
6. Двумерный анализ. Расчет коэффициентов связи и дисперсионный
анализ
7 Многомерный анализ. Регрессионный, кластерный и факторный
анализ
8 Международные стандарты оценки качества социологических
исследований
2
2
4
1
6
7
2
8
10
2
3
8
10
10
13
5
14
19
2
6
8
6. Лабораторный практикум
Семинарские занятия проводятся в виде лабораторных работ.
7. Примерная тематика курсовых проектов (работ) и рефератов
1.
2.
3.
4.
5.
Особенности расчета стратифицированной выборки в SPSS
Возможности и ограничения регрессионного анализа.
Возможности и ограничения факторного анализа.
Возможности и ограничения кластерного анализа.
Методы работы с пропущенными данными: российский и зарубежный опыт
8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:
а) основная литература. Каждый обучающийся должен быть обеспечен не менее чем одним учебным и учебнометодическим печатным и/или электронным изданием
б) дополнительная литература. Фонд дополнительной литературы включает помимо учебников официальные
справочно-библиографические издания в расчете 1-2 экземпляра на каждые 100 обучающихся.
в) электронные источники данных. Каждому обучающемуся обеспечен доступ к необходимым источникам данных.
г) программное обеспечение. Каждому обучающемуся обеспечен доступ к необходимому программному
обеспечению.
9. Материально-техническое обеспечение дисциплины:
Компьютерный класс, проектор, программное обеспечение.
10. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:
Форма текущего контроля – работа студента на семинарских занятиях. За работу на занятиях студентам
проставляются баллы. Форма промежуточной аттестации – письменные (домашние) работы в течение семестра и
письменная (аудиторная) контрольная работа в конце семестра. Итоговая форма контроля - зачет с оценкой.
Разработчики:
РГГУ Кафедра прикладной социологии
к.с.н. А.В. Стрельникова
Эксперты:
РГГУ Кафедра общей социологии,
д.ф.н., профессор, чл.-корр. РАН Ж.Т. Тощенко