Анализ социологических данных в программах SPSSx

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Мурманский государственный гуманитарный университет»
(МГГУ)
Методические рекомендации по изучению дисциплины
«Анализ социологических данных
в программах SPSS»
для студентов специальности 040201 «Социология»
Автор:
В.Р. Цылев, канд. филос. наук, доцент кафедры «Социальных наук»
Цель
освоения
дисциплины
«Анализ
социологических
данных
в программах SPSS»:
- обучение студентов пользованию процедурами программы SPSS для
анализа социологических данных.
Основные
задачи
курса
«Анализ
социологических
данных
в программах SPSS»:
• выработал навык в составлении таблицы SPSS для занесения
социологических данных;
• усвоил основные команды работы с данными и переменными;
• освоил основные процедуры построения одномерных и многомерных
распределений;
• научился рассчитывать статистические характеристики переменных;
• освоил основные способы анализа связей между переменными и их
статистической оценки;
• освоил основные процедуры многомерного анализа данных ;
• усвоил графические способы вывода результатов обработки.
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать:
1) процедуры SPSS работы с данными;
2) основные способы графического вывода информации;
3) основные процедуры построения одномерных и многомерных
распределений;
4) способы расчета статистических характеристик распределений;
5) основные процедуры анализа связи между переменными;
6) способы оценки статистической достоверности связи между
переменными;
7) основные процедуры методов многомерного анализа;
уметь:
1) составить таблицу в SPSS для занесения данных провести контроль
занесения данных;
2) строить одномерные и многомерные распределения в табличной и
графической формах;
3) рассчитывать статистические характеристики переменных:: меры средней
тенденции и разброса;
4) выполнять анализ связи между переменными с помощью формально
адекватных процедур и оценивать ее достоверность;
5) выполнять основные процедуры многомерного анализа (регрессионного,
факторного и кластерного).
Разделы дисциплины и примерное распределение
учебного времени
Количество часов
№
Наименование раздела, темы
п/п
Всего
Сам.
ЛК ПР
ауд.
работа
Раздел 1. Основные процедуры описательной
статистики
1. Создание таблицы SPSS и работа с данными
4
2
2
4
6
2
4
6
5
2
3
5
7
2
5
7
5
2
3
5
2. Построение одномерных распределений и анализ
данных с применением мер средней тенденции и
разброса
3. Особенности обработки и представления
табличных вопросов и данных, измеренных по
метрическим и ранговым шкалам
Раздел 2. Анализ связи между признаками
4. Построение и графическое представление
двумерных распределений
5. Анализ связи между номинальными признаками
6. Анализ связи и корреляционной зависимости
между порядковыми и метрическими
8
3
5
8
7. Регрессионный анализ
5
3
2
5
8. Факторный
Ф
анализ
6
3
3
6
9. Кластерный анализ
6
3
3
6
52
22
30
52
переменными
Раздел 3. Многомерные методы анализа
Итого:
Содержание практических занятий
Тема 1. Создание таблицы SPSS и работа с данными
Практическое занятие (2 ч.)
План
1. Создать таблицу в SPSS под вопросы анкеты.
2. Объединить файлы с данными, провести сортировку данных и проверить
полученный массив на наличие ошибок
3. Создать множественные переменные для неальтернативных вопросов
анкеты.
Тема 2. Построение одномерных распределений и анализ данных с
применением мер средней тенденции и разброса
Практическое занятие (4 ч.)
План
1. Построить одномерные частотные распределения в табличной и
графической форме по альтернативным вопросам.
2. Рассчитать формально адекватные статистические характеристики для
распределений альтернативных переменных.
3. Дать сравнительную характеристику одной переменной на двух
подгруппах выборки по формально адекватным статистическим
характеристикам.
4. Дать сравнительную характеристику двум переменным на одной
подгруппе выборки по формально адекватным статистическим
характеристикам.
5. Рассчитать статистические характеристики и построить ящичковые
диаграммы с помощью процедуры Explore.
6. Дать сравнительную характеристику двум переменным по статистическим
характеристикам, отраженным на их ящичковых диаграммах.
Тема 3. Особенности обработки и представления табличных вопросов и
данных, измеренных по метрическим и ранговым шкалам
Практическое занятие (3 ч.)
План
1. Построить таблицу с распределением значений (частоту встречаемости и
относительную частоту) для переменных табличного вопроса.
2. Рассчитать средние значения (средние ранги) переменных с метрическими
(ранговыми) шкалами.
3. Построить диаграммы средних значений для метрических и ранговых
шкал.
Тема 4. Построение и графическое представление двумерных
распределений
Практическое занятие (5 ч.)
План
1. Построить двумерные таблицы по двум альтернативным вопросам, когда
один или два из них измерены по номинальной шкале. Рассчитать
формально адекватные меры связи и дать оценку их статистической
достоверности.
2. Построить двумерные таблицы по двум переменным, когда уровень
измерения одной из них порядковый, а второй – порядковый или
метрический. Рассчитать формально адекватные меры связи и дать оценку
их статистической достоверности.
3. Построить двумерные таблицы по двум переменным, когда одна из них
является множественной с помощью процедур General Tables и Custom
Tables (с указанием количества случаев и процентов по колонкам и
строкам).
4. Обработка вопросов с ранжированием ответов (Basic Tables, Means)
Тема 5. Анализ связи между номинальными признаками
Практическое занятие (3 ч.)
План
1. Построить двумерные таблицы для пар номинальных признаков и оценить
наличие связи с помощью процедуры Crosstabs.
2. Построить двумерные таблицы для пар номинальных признаков и оценить
наличие связи с помощью процедуры Custom Tables.
3. Дать качественную характеристику измеренных уровней связи для разных
значений критерия χ2.
4. Оценить уровень связи между номинальными признаками с помощью
коэффициентов связи, основанных на критерии χ2.
Тема 6. Анализ связи и корреляционной зависимости между порядковыми
и метрическими переменными
Практическое занятие (5 ч.)
План
1. Оценить связь между порядковыми переменными с помощью
коэффициентов ранговой корреляции (Crosstabs).
2. Оценить связь между ранжированными рядами ценностей (или другими
ранговыми переменными) для двух групп с помощью коэффициентов
ранговой корреляции (Crosstabs).
3. Рассчитать средние значения для метрических и ранговых переменных с
помощью процедур Basic Tables, Means, Custom Tables.
4. Построить двумерную диаграмму для средних значений метрических
переменных (Bar).
5. Оценить значимость различий средних значений одной переменной при
сравнении двух подгрупп выборки (Samples T Test),.
6. Оценить значимость различия среднего значения переменной с известным
значением (One – Samples T Test).
7. Оценить значимость различий средних значений двух переменных одной
выборки (Paired – Samples T Test).
Тема 7. Регрессионный анализ
Практическое занятие (2 ч.)
План
1. Выполнить регрессионный анализ для метрических переменных и сделать
интерпретацию полученным результатам.
2. Выбрать модель регрессионного анализа для заданных неметрических
переменных, выполнить его и сделать интерпретацию полученным
результатам.
Тема 8. Факторный анализ
Практическое занятие (3 ч.)
План
1. .Выбрать переменные для факторного анализа, выполнить его (с
применением метода вращения факторов) и сделать интерпретацию
полученным результатам.
2. Путем добавления и удаления переменных добиться создания наиболее
эффективной факторной модели.
Тема 9. Кластерный анализ
Практическое занятие (3 ч.)
План
1. Выбрать переменные для кластерного иерархического анализа, выполнить
его на подвыбрке с ограниченным числом объектов (с 8нна8ссии8ем
дендрограммы) и сделать интерпретацию полученным результатам.
2. Выбрать переменные для кластерного анализа методом k-средних,
выполнить их стандартизацию, провести кластерный анализ и сделать
интерпретацию полученным результатам.
3. Путем подбора числа кластеров выявить наиболее подходящую
кластерную модель.
Примерный перечень вопросов к зачету.
1. Формирование таблицы SPSS для ввода данных.
2. Подготовка данных для обработки: объединение файлов и контроль
правильности ввода.
3. Преобразование данных с помощью процедур Compute и Recode.
4. Построение частотных распределений (с просчетом мер средней
тенденции, мер разброса и построением диаграмм) (Frequencies).
5. Расчет статистических характеристик и построение ящичковых диаграмм
с помощью процедуры Explore.
6. Построение двумерных таблиц (с указанием количества случаев и
процентов по колонкам и строкам) (процедуры Crosstabs, General Tables,
Custom Tables и особенности их применения).
7. Обработка вопросов с ранжированием ответов (Basic Tables, Means)
8. Оценка связи между номинальными переменными (Crosstabs, Custom
Tables).
9. Оценка связи между порядковыми переменными (Crosstabs).
10.Расчет средних значений для метрических и ранговых переменных с
помощью процедур Basic Tables, Means, Custom Tables.
11.Оценка значимости различий средних значений одной переменной при
сравнении двух подгрупп выборки (Samples T Test),.
12.Оценка значимости различия среднего значения переменной с известным
значением (One – Samples T Test).
13.Оценка значимости различий средних значений двух переменных одной
выборки (Paired – Samples T Test).
14.Применение процедуры Tables of Frequencies для обработки табличных
вопросов.
15.Регрессионный анализ для метрических переменных.
16.Модели регрессионного анализа для неметрических переменных.
17..Особенности применения факторного анализа.
18.Кластерный иерархический анализ социологических данных.
19.Кластерный анализ методом k-средних.
20.Построение диаграмм для многомерных распределений (Bar) и их
редактирование.
Примерные задания на самостоятельные работы.
1. Создать таблицу в SPSS под вопросы анкеты.
2. Объединить файлы с данными, провести сортировку данных и проверить
полученный массив на наличие ошибок
3. Создать множественные переменные для неальтернативных вопросов
анкеты.
4. Построить одномерное частотное распределение в табличной и
графической форме по альтернативному вопросу с выводом формально
адекватных статистических характеристик.
5. Дать сравнительную характеристику одной переменной на двух
подгруппах выборки по формально адекватным статистическим
характеристикам.
6. Дать сравнительную характеристику двум переменным на одной
подгруппе выборки по формально адекватным статистическим
характеристикам.
7. Рассчитать статистические характеристики и построить ящичковые
диаграммы с помощью процедуры Explore.
8. Дать сравнительную характеристику двум переменным по статистическим
характеристикам, отраженным на их ящичковых диаграммах.
9. Построить двумерные таблицы по двум альтернативным вопросам, когда
один или два из них измерены по номинальной шкале. Рассчитать
формально адекватные меры связи и дать оценку их статистической
достоверности.
10.Построить двумерные таблицы по двум переменным, когда уровень
измерения одной из них порядковый, а второй – порядковый или
метрический. Рассчитать формально адекватные меры связи и дать оценку
их статистической достоверности.
11.Построить двумерные таблицы по двум переменным, когда одна из них
является множественной с помощью процедур General Tables и Custom
Tables (с указанием количества случаев и процентов по колонкам и
строкам).
12.Оценить связь между номинальными переменными с помощью
коэффициентов, основанных на критерии χ2 (Crosstabs, Custom Tables).
13.Оценить связь между порядковыми переменными с помощью
коэффициентов ранговой корреляции (Crosstabs).
14.Оценить связь между ранжированными рядами ценностей (или другими
ранговыми переменными) для двух групп с помощью коэффициентов
ранговой корреляции (Crosstabs).
15.Рассчитать средние значения для метрических и ранговых переменных с
помощью процедур Basic Tables, Means, Custom Tables.
16.Построить двумерную диаграмму для средних значений метрических
переменных (Bar).
17.Оценить значимость различий средних значений одной переменной при
сравнении двух подгрупп выборки (Samples T Test),.
18.Оценить значимость различия среднего значения переменной с известным
значением (One – Samples T Test).
19.Оценить значимость различий средних значений двух переменных одной
выборки (Paired – Samples T Test).
20.Построить частотное распределение в табличной форме по вопросу,
представленному в анкете в табличном виде (Tables of Frequencies).
21.Выполнить регрессионный анализ для метрических переменных и сделать
интерпретацию полученным результатам.
22.Выбрать модель регрессионного анализа для заданных неметрических
переменных, выполнить его и сделать интерпретацию полученным
результатам.
23..Выбрать переменные для факторного анализа, выполнить его (с
применением метода вращения факторов) и сделать интерпретацию
полученным результатам.
24.Выбрать переменные для кластерного иерархического анализа, выполнить
его на подвыбрке с ограниченным числом объектов (с 12нна12ссии12ем
дендрограммы) и сделать интерпретацию полученным результатам.
25.Выбрать переменные для кластерного анализа методом k-средних,
выполнить его и сделать интерпретацию полученным результатам.
Учебно-методическое обеспечение дисциплины:
Основная
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ
статистических данных и восстановление скрытых закономерностей.
СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2001.
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета
SPSS [Текст]: учеб. пособие для вузов / А.О. Крыштановский; Гос. ун-т –
Высшая школа экономики. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006.
3. Наследов А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и
социальных науках. 2-е изд. – СПб.: Питер, 2007.
4. Пациорковский В.В., Пациорковская В.В. SPSS для социологов. Учебное
пособие. ИСЭПН РАН. – М, 2005.
5. Ростовцев П.С., Ковалева Г.Д. Анализ социологических данных с
применением статистического пакета SPSS: Учебно-методическое
пособие, 2001 г.
Дополнительная
1. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М., Финансы и статистика, 1982.
2. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием
ЭВМ., М.: Мир, 1982.
3. Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях. М.:
Наука, 1987.
4. Математические методы в социологии. Анализ данных и логика вывода в
эмпирическом исследовании: Учеб. пособие для вузов / Р.Л. Агабекян,
М.М. Кириченко С.В. Усатиков. – Ростов н\Д: Феникс, 2005.
5. Паниотто В.И., Максименко B.C. Количественные методы в
социологических исследованиях. Киев: Наукова думка, 1982.
6. Рабочая книга социолога / Под общ. ред. и с предисл. Г.В. Осипова. Изд.
3-е. М.: Едиториал УРСС, 2003.
7. Справочное приложение к программе SPSS.
8. Статистические методы анализа информации в социологических
исследованиях. М.: Наука, 1979.
9. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М., 1999.
10.Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: методология,
дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными
признаками. М.: Научный мир, 2000.
11.Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на
компьютере. М.: «ИНФРА-М», 1998.
Электронные ресурсы
1. Борисова С.Ф. Компьютер и Интернет для социолога [Электронный
ресурс] : учеб. пособие-справочник / С.Ф. Борисова. – Н. Новгород, 2002.
– URL: http://www.unn.ru/rus/f14/k2/courses/borisova.htm (24.04.07).
2. Единый архив социологических данных - http://www.socpol.ru/
3. Журнал «Социологические исследования» - http://ecsocman.edu.ru/socis/
4. Журнал «Социология 4М» - http://www.isras.ru/4M.html
Федеральная
служба
государственной
статистики
–
http://www.fsgs.ru/wps/portal/!ut/p/.cmd/cs/.ce/7_0_A/.s/7_0_2UK/_th/J_0_69/_s.
7_0_A/7_0_39K/_s.7_0_A/7_0_2UK
Материально-техническое обеспечение дисциплины
Перечень используемых технических средств:

компьютерный класс.
Перечень видео- и аудиоматериалов, программного обеспечения:

программный пакет SPSS для обработки и анализа данных
социологического исследования.