Программа дисциплины «Современные методы анализа социологических данных» Для направления 040200. 68 "Социология"
| Вид материала | Программа дисциплины |
- Программа дисциплины «Методы анализа латентных признаков» для направления 040200., 268.76kb.
- Программа дисциплины "Анализ социологических данных, 182.86kb.
- Программа дисциплины «Компьютерные методы анализа социологических данных (введение, 411.94kb.
- Программа дисциплины «Современные методы анализа данных» для направления 040100., 284.82kb.
- Программа дисциплины «Современные методы анализа данных» для направления 040100., 358.86kb.
- Программа дисциплины «Социальная структура действия» для направления 040200., 442.43kb.
- Программа дисциплины «Основы социологической теории и методологии» для направления, 231.19kb.
- Программа дисциплины «Социология культуры» для направления 040200. 62 «Социология», 532.71kb.
- Программа дисциплины правоведение для направления/ специальности 040200. 62 «Социология», 496.85kb.
- Программа дисциплины История искусств для направления 040200. 68 «Социология» подготовки, 320.42kb.
Министерство экономического развития и торговли
Российской Федерации
Государственный университет - Высшая школа экономики
Факультет социологии
Программа дисциплины
«Современные методы анализа социологических данных»
Для направления 040200.68 "Социология"
(подготовки магистра)
Магистерская программа "Прикладные методы социального анализа рынков"
Автор Толстова Ю.Н.
untolstova@mail.ru
Программа разработана при финансировании ГУ-ВШЭ в рамках гранта по ИОП
| Рекомендована секцией УМС ______________________________ Председатель ______________________________ «_____» __________________ 200 г. | Одобрена на заседании кафедры Методов сбора и анализа социологической информации Зав. кафедрой д.с.н., проф. Толстова Ю.Н. «_____» __________________ 200 г. |
| Утверждена УС факультета Социологии Ученый секретарь ______________________________ «_____» __________________ 200 г. | |
Москва
Аннотация
Цели курса: осуществить краткий обзор значительной части современных методов анализа данных, показав, в частности, каким образом традиционные, уже знакомые слушателям методы вписываются в более широкий контекст; дать слушателям возможность взглянуть на всю совокупности методов как бы «сверху», отследить логику развития этих методов в исторической ретроспективе, связать тем самым друг с другом разные подходы, решающие сходные задачи; сделать более ясной сущность каждого метода; показать, что использование метода анализа данных – это не нечто наложенное на исследование «сверху», а органическая его часть, использующая своеобразный язык.
Принципы описания методов
Основной методологический принцип, используемый в курсе – тщательное отслеживание модели, заложенной в каждом методе, анализ смысла этой модели с точки зрения потребности социолога.
В арсенале современной социологии имеется огромное количество методов. Хотя бы в какой-то мере рассмотреть каждый практически невозможно. Поэтому мы предлагаем некоторую классификацию методов, опирающуюся на два предлагаемых в курсе основания, и коротко описываем суть методов, попадающих в каждый класс, называя наиболее употребительные.
Требующийся уровень подготовки слушателей.
Для успешного освоения предлагаемого курса слушатели должны быть знакомы с элементами теории измерений, математической статистики и анализа данных, в объеме программ соответствующих дисциплин, включаемых обычно в учебные программы студентов-социологов.
Теория измерений. Необходимо иметь представление об основных положениях репрезентационной теории измерений: о понимании измерения как моделирования, отображения эмпирической системы в числовую; о модели восприятия; о типах шкал, используемых в социологии (номинальной, порядковой, интервальной), об их допустимых преобразованиях, о понятии адекватности математического метода; об известных способах построения одномерных шкал – шкал Терстоуна, Лайкерта, Гуттмана; о методе парных сравнений (модель Терстоуна), методе одномерного развертывания. Объем знаний примерно соответствует содержанию учебного пособия: Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: Инфра-М, 1998.
Математическая статистика. Слушатель должен иметь представление о случайной величине и ее распределении, об основных параметрах распределений случайных величин (математическом ожидании, дисперсии, коэффициенте корреляции), о выборке и генеральной совокупности, о проблеме их соотнесения; должен понимать, что такое статистическое оценивание параметров (точечное и интервальное) и проверка статистических гипотез; знать, как строятся доверительные интервалы для математического ожидания, как проверяются гипотезы о равенстве математических ожиданий и об отсутствии связи между переменными. Объем знаний примерно соответствует содержанию подготовленной автором рукописи учебного пособия «Математико-статистические модели в социологии: математическая статистика для социологов» (грант ГУ-ВШЭ в рамках ИОП). Имеется электронный вариант, которым пользуются студенты.
Анализ данных. Предполагается, что слушатели представляют себе методы описательной статистики (простейшие методы построения распределений и расчета мер средней тенденции и разброса), анализа связей между переменными, дисперсионного (однофакторного), регрессионного, факторного анализа, многомерного шкалирования в объеме, реализуемом пакетом SPSS. Объем знаний примерно соответствует содержанию учебного пособия: Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: Издат. Дом ГУ-ВШЭ, 2006
Отличие нашего курса от того видения анализа данных, которое присуще известным учебникам:
- Обращение к истории. Связь идей, лежащих в основе творчества ученых предшествующих поколений, с современными взглядами.
- Уделение большого внимания заложенным в методах моделям; попытка проанализировать такие модели с точки зрения адекватности потребностям социологии. При этом рассматриваются как модели, присущие отдельным методам, так и модели, отвечающие интерпретации используемых методами данных.
- Особое внимание уделяется моделям измерения (в первую очередь – т.н. моделям восприятия). Понятие измерения расширяется, что дает возможность более четко и адекватно анализировать модели, используемые социологом на всех этапах исследования.
- Методы рассматриваются не сами по себе, а с учетом характера той задачи, которую с их помощью намеревается решать социолог.