Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г. Санкт Петербург 2010 пояснительная записка
| Вид материала | Пояснительная записка |
- Утверждено Советом Факультета Председатель /А. В. Бутуханов/ 200 г. Санкт Петербург, 75.3kb.
- Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г. Санкт Петербург 2010 содержание пояснительная, 553.18kb.
- Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г. Санкт Петербург 2010 содержание пояснительная, 206.17kb.
- Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г Санкт Петербург 2010 содержание пояснительная, 191.69kb.
- Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г. Санкт Петербург 2010 содержание пояснительная, 453.72kb.
- Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г. Санкт Петербург 2010 оглавление пояснительная, 105.7kb.
- Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г. Санкт-Петербург 2010 Раздел пояснительная, 108.09kb.
- Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г. Санкт Петербург 2008 I. пояснительная, 194.73kb.
- Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г. Санкт Петербург 2010 I. пояснительная, 218.56kb.
- Утверждено Советом Факультета Председатель 200 г. Санкт Петербург 2010 оглавление пояснительная, 111.05kb.
Правительство Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
«Государственный университет – Высшая школа экономики»
Санкт-Петербургский филиал
Государственного университета – Высшей школы экономики
Кафедра методов и технологий социологических исследований
Программа учебной дисциплины
«Математические методы социологических исследований»
Для направления 030200.62 Политология
Курс II
Автор: Кинчарова А.В.
Согласовано УМО Одобрено на заседании кафедры
________________________ Зав. кафедрой
«___» ____________ 200_г.
«___» ____________ 200_г.
Утверждено Советом Факультета
____________________________
Председатель
__________________
«___» ____________ 200_г.
Санкт – Петербург
2010
Пояснительная записка
Программа курса «Математические методы социологических исследований» составлена в соответствии с требованиями к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки дипломированного бакалавра по циклу специальных дисциплин государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению 030200.62 «Политология».
Дисциплина направлена на формирование у студентов базовых знаний методологии и методов социологического исследования, умения планировать исследование и обоснованно применять методы количественного анализа социологических данных.
Для освоения дисциплины «Математические методы социологических исследований» студентам необходимы знания по высшей математике в объеме школьного курса, а также знания, полученные в рамках курса «Социология».
Знания, полученные в курсе «Математические методы социологических исследований», способствуют успешному усвоению курса «Технологии научной деятельности и математические методы в политологии», а также эти знания необходимы для самостоятельного проведения учебных и квалификационных работа, содержащих эмпирическое исследование.
Цель курса: формирование у студентов базовых знаний методологии и методов социологического исследования, умения планировать исследование и обоснованно применять методы количественного анализа социологических данных.
Задачи дисциплины – сформировать у студентов:
- понимание специфики теоретико-прикладного и прикладного социологического исследования;
- навыки создания программы социологического исследования;
- понимание основных принципов измерения в социологии, особенностей разных уровней измерений и различия аналитических инструментов, применимых для данных, измеренных с помощью разных типов шкал;
- навыки построения разных типов шкал для измерения признаков в социологическом исследовании;
- понимание особенностей выборочного исследования и анализа результатов такого исследования;
- навыки работы с электронными таблицами для обработки и анализа социологической информации: создания формы ввода данных, контроля качества данных, построения сводных таблиц и индексов.
- навыки чтения и построения таблиц простых и двумерных распределений;
- умение строить с помощью компьютерной программы и интерпретировать результаты применения следующих статистических методов:
- описательные статистики;
- тест сравнения средних;
- одномерные распределения;
- двумерные распределения с проверкой гипотезы об отсутствии независимости между переменными с помощью критерия хи-квадрат;
- корреляционный анализ;
- методы линейной и множественной регрессии;
- методы многомерного статистического анализа: факторный и кластерный анализ.
- описательные статистики;
Курс имеет практически-ориентированный характер, и направлен в значительной степени на выработку навыков и приемов работы, и в меньшей степени – на освоение теоретического материала, однако предусматривает освоение теоретических разделов, необходимых для понимания логики эмпирического исследования в социологии и выбора методов анализа данных.
Курс включает лекционные и практические занятия, а также самостоятельную работу студентов. На лекциях рассматриваются методологический фундамент тех процедур, которые выполняются социологом-исследователем в процессе эмпирического исследования. На практических занятиях происходит отработка навыков анализа данных.
По дисциплине предусматривается одно домашнее задание и проведение одной контрольной работы.
Самостоятельная работа студента включает: выполнение заданий, аналогичных заданиям, разобранным в аудитории; работа с учебной литературой; использование справочной информации к компьютерным программам и информации о пользовании программами в сети Интернет; выполнение контрольной работы; выполнение итогового задания.
Виды контроля: текущий контроль – работа на практических занятиях, выполнение заданий в аудитории, выполнение домашнего задания; итоговый контроль – выполнение контрольной работы.
Методика формирования результирующей оценки:
посещение занятий – 10%,
выполнение домашнего задания – 35%,
выполнение контрольной работы – 35%,
выполнение итогового задания – 20%.
Все виды деятельности студентов оцениваются по десятибалльной шкале. При этом учитывается правильность выполнения работы и полнота соблюдения требований к работе.
К зачету допускаются студенты, сдавшие домашнее задание и контрольную работу. Зачет представляет собой собеседование по домашнему заданию и контрольной работе.
Оценка «удовлетворительно» выставляется за правильное выполнение 50 – 65% заданий; «хорошо» – до 85%; «отлично» – более 85% заданий. «Зачет» получают студенты, получившие оценку не ниже «удовлетворительно».
Содержание программы
Тема 1. Структура социологической науки. Фундаментальная и прикладная наука, теоретическая и эмпирическая наука.
Предмет, цели и задачи, структура курса, отчетность по курсу.
Социология как наука. Методы социологии: теоретические и эмпирические, общенаучные и специфические. Структура социологической науки по Р. Мертону. Место эмпирических исследований в структуре науки.
Тема 2. Специфика и структура теоретико-прикладного и прикладного исследования. Программа теоретико-прикладного и прикладного исследования.
Специфические цели и результаты теоретико-прикладного и прикладного исследования. Роль данных каждого типа исследований в социальном управлении.
Специфика организации теоретико-прикладного и прикладного исследования. Взаимоотношения с заказчиком прикладного исследования.
Программа теоретико-прикладного и прикладного исследования: сравнение структуры, специфика элементов.
Тема 3. Измерения в социологии. Типы шкал. Измерение сложного признака.
Уровни измерений, типы шкал. Возможности измерений для шкал каждого типа.
Тема 4. Проблема валидности данных социологического исследования и инструмента измерения.
Понятие о валидности измерений. Типы валидности.
Тема 5. Сущность выборочного метода. Типы выборки. Проблема определения статистической значимости результата.
Понятие генеральной и выборочной совокупности. Типы выборки. Строго случайная и не строго случайная выборка. Ошибки выборки.
Вероятностный характер социологических данных. Вероятность в социологическом исследовании.
Вычисление весов наблюдений. Операция перевзвешивания.
Тема 6. Социологические данные. Виды данных и методы их анализа. Типы гипотез, которые можно проверить с помощью методов статистического анализа.
Эксперимент как метод получения научного знания. Роль гипотез в исследовании. Зависимые и независимые переменные.
Сравнительная таблица методов статистического анализа социологических данных: возможности и ограничения методов анализа.
Тема 7. Методы описательной статистики. Средние. Сравнение выборок.
Получение статистических характеристик: процентилей, показателей разброса, показателей центральной тенденции, показатели распределения. Графики для простых распределений. Оценка нормальности распределения.
Социологические задачи, требующие сравнения средних. Сравнение средних для двух независимых выборок. Интерпретация полученных результатов.
Тема 8. Одномерные распределения. Группировка, ее подчиненность задачам анализа. Возможности изменения степени дробности шкалы при анализе данных.
Построение одномерных распределений и их интерпретация.
Преобразование данных и задачи, которые оно решает. Вычисление новой переменной. Перекодирование значений переменных. Выбор для анализа определенных значений переменной.
Тема 9. Двумерные распределения. Задача поиска связи между переменными. Хи-квадрат.
Построение и интерпретация перекрестных таблиц. Определение независимой и зависимой переменных. Правила процентирования. Выведение ожидаемых значений и остатков.
Построение трехмерных таблиц.
Статистические критерии для таблиц сопряженности. Вычисление критерия хи-квадрат, интерпретация полученных показателей. Другие показатели связи признаков.
Тема 10. Корреляционный анализ. Спектр задач, которые решает корреляционный анализ.
Коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициенты ранговой корреляции.
Тема 11. Регрессионный анализ. Парная и множественная регрессия.
Назначение регрессионного анализа в социологическом исследовании. Вычисление линейной регрессии и интерпретация полученных результатов. Оценка качества модели линейной регрессии. Коэффициент детерминации. Построение графика регрессионной прямой.
Специфика использования регрессионного анализа в выборочных исследованиях.
Ограничения использования модели регрессии.
Тема 12. Методы многомерного статистического анализа. Факторный анализ. Кластерный анализ.
Назначение многомерного анализа в социологическом исследовании: задача поиска латентных переменных и групп.
Применение факторного и кластерного анализа и интерпретация полученных результатов.
ЛИТЕРАТУРА
Основная
- Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология. Методы исследования. М.: Весь Мир, 1997. 544 с.
- Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы.
- Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. Издательский дом ГУ-ВШЭ. 2006.
- Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
- Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие. ИСЭПН РАН. 2005. 434 стр.
Дополнительная
- Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2002.
- Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Учебное пособие. М.: КДУ, 2007. 288 с.
- Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. М.: Финансы и статистика, 1982. 294 с.
- Хили. Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. СПб: Питер, 2005. 638 с.
- Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика. 1982.
- Девятко И.Ф. Методы социологического исследования: Учеб. пособие. М.: Университет, 2002. 295 с.
- Miller R.L. SPSS for Social Scientists. 2002.
- Rachad Antonius. Interpreting Quantitative Data with SPSS. 2003.