Задачи дисциплины: дать представление о современных программных средствах анализа социологических данных, освоить технику работы с многозадачным пакетом spss, используя базы социологических данных

Вид материала

Документы

Содержание Задачи дисциплины 2. Место дисциплины  в структуре ООП 3. Требования к результатам освоения дисциплины 4. Объем дисциплины и виды учебной работы Аудиторные занятия (всего) Самостоятельная работа  (всего) 5. Содержание дисциплины 5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми 5.3. Разделы дисциплин и виды занятий 6. Лабораторный практикум 8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины 9. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Подобный материал:

• Программа дисциплины «Методы анализа латентных признаков» для направления 040200., 268.76kb.
• Задачи обучения по дисциплине : Успешно прошедшие курс студенты должны… знать, 221.2kb.
• Утверждено Советом Факультета Председатель 2010г. Санкт Петербург 2010 I пояснительная, 231.49kb.
• Статистические методы и анализ данных, 190.46kb.
• Программа дисциплины "Анализ социологических данных, 182.86kb.
• Программа дисциплины «Компьютерные методы анализа социологических данных (введение, 411.94kb.
• Реферат на тему: Access. Базы данных, 274.77kb.
• Создание базы данных “Классный, 73.09kb.
• Примерная рабочая программа по дисциплине: базы данных, 104.62kb.
• Бакалаврская программа № 521200 Кафедра: Социологии Направление : Социология Дисциплина, 215.78kb.

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	Семестры
Аудиторные занятия (всего)	144/0,5	4
Лекции	18
Практические занятия (ПЗ)
Семинары (С)
Лабораторные работы (ЛР)	54
Самостоятельная работа  (всего)	72
В том числе:
Курсовой проект (работа)
Расчетно-графические работы	56
Реферат
Другие виды самостоятельной работы	16
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)	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

 

№ п/п	Наименование обеспечиваемых  (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

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Лекц.	Практ. зан.	Лаб. зан.	Семин.	СРС	Всего
1.	Ввод и анализ данных как ключевые этапы прикладного социологического исследования.	1					1
2.	Общая характеристика современных программных средств анализа социологических данных. SPSS как многозадачный пакет, его возможности и ограничения	2		2			4
3.	Особенности ввода социологических данных в компьютер. Форматы данных.	1		6			7
4.	Преобразование данных. Recode, compute, count.	2		8			10
5.	Уровни анализа данных. Одномерный анализ	2		8			10
6.	Двумерный анализ. Расчет коэффициентов связи и дисперсионный анализ	3		10			13
7	Многомерный анализ. Регрессионный, кластерный и факторный анализ	5		14			19
8	Международные стандарты оценки качества социологических исследований	2		6			8

 

6. Лабораторный практикум

Семинарские занятия проводятся в виде лабораторных работ.

 

7. Примерная тематика курсовых проектов (работ) и рефератов

1. Особенности расчета стратифицированной выборки в SPSS
   
2. Возможности и ограничения регрессионного анализа.
   
3. Возможности и ограничения факторного анализа.
   
4. Возможности и ограничения кластерного анализа.
   
5. 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 учебно-методическим 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