Программа дисциплины «Компьютерные методы анализа социологических данных (введение в математическую статистику и анализ данных)» для направления 040100. 68 «Социология» подготовки магистра Правительство Российской Федерации

Вид материала

Программа дисциплины

Содержание Программа дисциплины Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разр Область применения и нормативные ссылки Цели освоения дисциплины Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины Место дисциплины в структуре образовательной программы Тематический план учебной дисциплины Формы контроля знаний студентов Критерии оценки знаний, навыков Тема 1. Основные понятия анализа данных в социологических исследованиях. Тема 8. Логистическая регрессия. Probit и Logit модели. Тема 12. Дискриминантный анализ. Тема 13. Кластерный анализ. Тема 15. Корреляционный анализ Образовательные технологии 10. Порядок формирования оценок по дисциплине 11. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины Основная литература Дополнительная литература

Подобный материал:

• Программа дисциплины «Методы анализа латентных признаков» для направления 040200., 268.76kb.
• Программа дисциплины "Анализ социологических данных, 182.86kb.
• Правительство Российской Федерации Государственное образовательное бюджетное учреждение, 441.45kb.
• Программа дисциплины «Современные методы анализа данных» для направления 040100., 358.86kb.
• Программа дисциплины «Современные методы анализа данных» для направления 040100., 284.82kb.
• Программа дисциплины Практический брендинг  для направления 040100. 68 «Социология», 206.01kb.
• Программа дисциплины «Современная социологическая теория: модели объяснения и логика, 246.72kb.
• Программа дисциплины Экономический анализ современных рынков  для направления 040100., 350.71kb.
• Программа дисциплины Методы анализа зависимостей в анализе данных (эконометрический, 343.12kb.
• Программа дисциплины «Современные методы анализа социологических данных» Для направления, 622.56kb.

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Программа дисциплины «Компьютерные методы анализа социологических данных (введение в математическую статистику и анализ данных)» для направления 040100.68 «Социология» подготовки магистра

Правительство Российской Федерации


Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"


Факультет социологии


Программа дисциплины

Компьютерные методы анализа социологических данных (введение в математическую статистику и анализ данных)




для направления 040100.68 «Социология» подготовки магистра

магистерской программы «Прикладные методы социального анализа рынков»


Автор программы:

к.с.н, доцент Г.В.Градосельская

mss981009@mail.ru


Одобрена на заседании кафедры методов сбора и анализа социологической информации
«___»_________ 20 г

Зав. кафедрой И.М.Козина


Рекомендована секцией УМС "Социология" «___»____________ 20 г

Председатель В.Г. Ледяев


Утверждена УС факультета социологии «___»_____________20 г.

Ученый секретарь Е.В. Надеждина


Москва, 2011


Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.

1. Область применения и нормативные ссылки

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/специальности 040100.68, обучающихся по магистерской программе «Прикладные методы социального анализа рынков» и изучающих дисциплину «Компьютерные методы анализа социологических данных (введение в математическую статистику и анализ данных)».

Программа разработана в соответствии с:

оригинальным образовательным стандартом НИУ ВШЭ по социологии;

Образовательной программой 040100.68 «Социология».

Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки/ специальности Социология, утвержденным в 2011 г.

2. Цели освоения дисциплины

Курс «Компьютерные методы анализа социологических данных (введение в математическую статистику и анализ данных)» направлен на «выравнивание» общего уровня владения пакетом SPSS и понимания основных премов обработки данных в конкретных социологических исследованиях. Обучение по этой программе сопровождается рядом лабораторных работ, где студенты имеют возможность ознакомиться с современными программными пакетами статистической обработки данных: SPSS, Stata, Statistica. В этом курсе необходимо максимально полно использовать источники реальных данных конкретных социологических исследований, что бы сразу приучить студентов к определенным профессиональным стандартам выполнения профессиональных работ.

Целями освоения дисциплины «Компьютерные методы анализа социологических данных (введение в математическую статистику и анализ данных)» являются:

-Знакомство с основными теоретическими и методологическими направлениями анализа данных, область его применения, владеть соответствующим категориальным аппаратом;

-Навыки формализовать социально-экономическую проблему и предложить адекватные методы для ее анализа;

-Иметь представление о современных тенденциях развития анализа данных;

-Навыки применения регрессионных и многомерных статистических методов анализа данных.

- Работа с пакетом SPSS должна быть доведена до автоматизма.

- Ознакомить студентов с построением разных видов регрессионных моделей и многомерной статистики с тем, что бы они научились решать задачи на высоком профессиональном уровне, а выдаваемый ими продукт (по крайней мере по уровню технического исполнения) мог успешно конкурировать с работами выпускников экономических специальностей.

- Научить студентов использовать вспомогательные методы анализа данных, адекватно оценивать необходимость их применения в своей работе и работе своих коллег.


Большое внимание уделяется изучению примеров решения конкретных задач по материалам исследовательских проектов. Программа предусматривает проведение семинарских занятий и лабораторных работ, подготовка к которым осуществляется студентами самостоятельно по рекомендованной литературе. Помимо этого предусматривается выполнение и последующая проверка обязательных домашних работ (решение задач).

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:

-Знать основные методы современного анализа данных для решения задач классификации, кластеризации, прогноза и скоринга.

-Уметь строить модели, оценивать их качество и сравнивать различные модели.

-Иметь навыки (приобрести опыт) анализа реальных социологических данных с применением пакета SPSS.


В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Компетенция	Код по ФГОС/ НИУ	Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)	Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции
Способен рефлексировать освоенные научные методы (формируется частично)	СК-М1	− обосновывает систему критериев, применяемых для критической оценки научной теории − дает самостоятельную оценку предлагаемому научному тексту	лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий по анализу данных
Способен предлагать модели (формируется частично)	СК-М2	− самостоятельное построение моделей анализа данных	практические занятия, выполнение домашних заданий по анализу данных
Способен к самостоятельному освоению новых методов исследования (формируется частично)	СК-М3	− усвоение методов анализа данных на уровне, позволяющем самостоятельно строить модели	практические занятия, выполнение домашних заданий по анализу данных, выполнение итоговой работы
Способен самостоятельно формулировать цели, ставить конкретные задачи научных исследований в фундаментальных и прикладных областях социологии и решать их с помощью современных исследовательских методов с использованием новейшего отечественного и зарубежного опыта и с применением современной аппаратуры, оборудования, информационных технологий (формируется частично)	ИК-3	− самостоятельное построение моделей анализа данных, оценка качества модели и умение выбрать лучшую модель − обработка реальных социологических данных с применением пакета SPSS	практические занятия, выполнение домашних заданий по анализу данных, выполнение итоговой работы
Способен собирать, обрабатывать и интерпретировать с использованием современных информационных технологий данные, необходимые для формирования суждений по соответствующим социальным, научным и этическим проблемам (формируется частично)	ИК-12	− умение работать с базами социологических данных − умение строить модели анализа и давать интерпретацию полученных результатов	лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий по анализу данных
Способен порождать принципиально новые идеи и продукты, обладает креативностью, инициативностью (формируется частично)	СЛК-8	− умение на основе комбинированного применения методов анализа данных строить принципиально новые модели	выполнение домашних заданий по анализу данных, выполнение итоговой работы

4. Место дисциплины в структуре образовательной программы

Для магистерской программы «Прикладные методы социального анализа рынков» настоящая дисциплина является обязательной дисциплиной Цикла общих дисциплин направления (обязательная часть) для студентов, поступивших после окончания бакалавриата на других факультетах Высшей школы экономики или других вузов.

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

Анализ социологических данных-1

Анализ социологических данных-2 

Теория вероятностей и математическая статистика


Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин:

«Научно-исследовательский семинар»

«Методология и методы исследований в социологии»

курсы по выбору

5.