Бакалаврская программа № 521200 Кафедра: Социологии Направление : Социология Дисциплина : Основы применения прикладных статистических программ (spss) в социологических исследованиях Статус дисциплины

Вид материала

Содержание

Часы консультаций
Условия и критерии выставления оценок
Темы лекций и семинарских за
Описание курса
Условия и критерии выставления оценок
Темы лекций и семинарских занятий

Подобный материал:

РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ДРУЖБЫ НАРОДОВ

ФАКУЛЬТЕТ ГУМАНИТАРНЫХ И СОЦИАЛЬНЫХ НАУК

БАКАЛАВРСКАЯ ПРОГРАММА № 521200

Кафедра: Социологии

Направление: Социология

Дисциплина: Основы применения прикладных статистических программ (SPSS) в социологических исследованиях

Статус дисциплины: ЕН.В.02 (по выбору)

Кредит: 4

Нагрузка: III семестр (20 недель):

~ лекции – 40 часов (2 часа в неделю)

~ семинарские занятия – 40 часов (2 часа в неделю)

~ самостоятельная работа – 64 часа

IV семестр (20 недель):

~ лекции – 40 часов (2 часа в неделю)

~ семинарские занятия – 40 часов (2 часа в неделю)

~ самостоятельная работа – 64 часа

Преподаватель: к.ф.н. Оносов Александр Аркадьевич

Часы консультаций: суббота, 13⁵⁰ – 14³⁰ (или по назначению / договоренности)

Телефон: 4332022 (каф.); 8 (926) 2312025 (сот.)

E-mail: o_shura@mail.ru

СОДЕРЖАНИЕ

Описание курса 4

Цель курса 4

Содержание курса 4

Организационно-методическое построение курса 4

Обязательная литература 4

Дополнительная литература 5

Условия и критерии выставления оценок 5

Балльная структура оценки 5

Шкала оценок 5

Правила выполнения письменных работ (контрольных тестовых работ) 6

Темы лекций и семинарских занятий 6

Неделя I 6

Лекция: Программный комплекс SPSS. Общий обзор 6

Семинарское занятие: Программный комплекс SPSS. Общий обзор 6

Неделя II 6

Лекция: Подготовка первичных данных. Работа с анкетой 6

Семинарское занятие: Матрица данных SPSS. Файлы данных 6

Неделя III 7

Лекция: Редактор данных 7

Семинарское занятие: Редактор данных 7

Неделя IV 7

Лекция: Оценка и контроль качества первичных данных. 7

Семинарское занятие: Тестирование качества БД. Чистка массива данных 7

Неделя V 8

Лекция: Сервисные процедуры с данными 8

Семинарское занятие: Сервисные процедуры с данными 8

Неделя VI 8

Лекция: Модификация данных. Перекодирование переменных 8

Семинарское занятие: Модификация данных. Перекодирование переменных 8

Неделя VII 9

Лекция: Модификация данных. Вычисление переменных 9

Семинарское занятие: Модификация данных. Вычисление переменных 9

Неделя VIII 9

Лекция: Модификация данных. Дополнительные процедуры 9

Семинарское занятие: Модификация данных. Дополнительные процедуры 9

Неделя IX: Рубежная (внутрисеместровая) аттестация 9

Неделя X 10

Лекция: Основы статистики и исследование данных

Семинарское занятие: Статистические методы исследования данных 10

Неделя XI 10

Лекция: Частотный анализ 10

Семинарское занятие: Частотный анализ 10

Неделя XII 11

Лекция: Статистические характеристики 11

Семинарское занятие: Статистические характеристики 11

Неделя XIII, XIV 11

Лекция: Таблицы сопряженности 11

Семинарское занятие: Таблицы сопряженности 11

Неделя XV, XVI 11

Лекция: Анализ множественных ответов 11

Семинарское занятие: Анализ множественных ответов 11

Неделя XVII 12

Лекция: Графики 12

Семинарское занятие: Графики 12

Неделя XVIII 12

Лекция: Редактирование таблиц. Подготовка презентации 12

Семинарское занятие: Редактирование таблиц. Подготовка презентации 12

Неделя XIX 12

Лекция: Программирование в SPSS 12

Семинарское занятие: Программирование в SPSS 13

Неделя XX: Итоговая аттестация 13

Описание курса

Цель курса

Целью курса является изучение основ прикладных программ статистической обработки и анализа эмпирических данных, формирование у студентов практических навыков использования универсальной системы SPSS в конкретных социологических исследованиях.

Содержание курса

Данный учебный курс представляет собой последовательное изложение базовых функциональных возможностей системы статистического анализа и управления данными – SPSS, включающее в себя:

подготовку матрицы базы данных (БД) – создание шаблона для ввода первичной информации;
формирование БД, импорт, экспорт, агрегирование данных;
редактирование внесенных данных; выполнение сервисных процедур с данными;
модифицирование исходной БД, трансформацию структуры БД;
работу с данными: проведение первичных расчетов, получение дескриптивных статистик;
подготовку и выполнение операций с множественными вопросами;
построение таблиц сопряженности (кросс-табуляций), расчет коэффициентов статистической связи;
формирование выдачи: работу с таблицами и графиками.

В ходе семинарских занятий студенты с помощью пакета программ SPSS реализуют полный цикл статистических и сервисных процедур, используемых в реальных эмпирических исследованиях.

Организационно-методическое построение курса

Курс состоит из лекций и практических занятий (семинаров).

Лекции представляют собой интерактивные презентации с описанием основных задач и демонстрацией функций системы SPSS, включающие изложение основ статистического анализа информации.

Семинарские занятия представляют собой непосредственную работу в среде системы SPSS. Для изучения и практического овладения пакетом SPSS используются базы данных реальных социологических исследований, а также учебные базы данных, предназначенные для проработки тематических заданий и отработки навыков выполнения определенных операций. Интерактивный режим изучения позволяет проводить детальное обсуждение вопросов, возникающих в процессе овладения пакетом SPSS.

Результатом изучения курса является структурное представление студента о комплексе процедур, необходимых для решения исследовательской задачи, умение самостоятельно выполнять обработку эмпирических данных конкретного исследования, практические навыки использования основного статистического инструментария в составе программного комплекса SPSS.

Обязательная литература

Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./Ахим Бююль, Петер Цёфель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП». – 2002. – 608 с.
Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ. – 2006. – 281 с.
Пациорковский В.В., Пациорковская В.В. SPSS для социологов. Учебное пособие. – М.: ИСЭПН РАН. – 2005. – 433 с.

Дополнительная литература

Таганов Д. SPSS: статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер. – 2005. – 192 с.
SPSS Base User’s Guide.
Наследов А. SPSS. Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. – СПб.: Питер. – 2005. – 416 с.
Дубнов П.Ю. Обработка статистической информации с помощью SPSS. – М.: АСТ. – 2004. – 224 с.

Условия и критерии выставления оценок

От студентов требуется посещение лекций и семинарских занятий, обязательное участие в рубежном и итоговом аттестационных испытаниях, выполнение заданий преподавателя, самостоятельная работа вне аудитории.

Балльная структура оценки

Формы контроля:

Посещение лекционных занятий – 20 баллов.
Посещение семинарских занятий – 20 баллов.
Выполнение заданий преподавателя – 20 баллов.
Активная работа на семинаре, изложение и практическая демонстрация отдельных, дополнительных возможностей (процедур, модулей) системы SPSS, методов анализа данных – 30 баллов.
Внутрисеместровая аттестации – 24 балла.
Итоговое испытание – 30 баллов.

Всего – 144 балла

Шкала оценок

Кредит	∑ баллов	2		3		4	5
		F	FX	E	D	C	B	A
		2	2+	3	3+	4	5	5+
4	144	менее 49	49	73	85	97	121	133

Пояснение оценок

A	Выдающийся ответ
B	Очень хороший ответ
C	Хороший ответ
D	Достаточно удовлетворительный ответ
E	Отвечает минимальным требованиям удовлетворительного ответа
FX	Оценка 2+ (FX) означает, что студент может добрать баллы только до минимального удовлетворительного ответа
F	Неудовлетворительный ответ (либо повтор курса в установленном порядке, либо основание для отчисления)

Правила выполнения письменных работ (контрольных тестовых работ)

Вопросы и задания по контрольным работам (внутрисеместровой и итоговой) становятся известны непосредственно при тестировании. Контрольные работы должны отразить устойчивые знания изученных приемов управления данными и процедур их обработки, продемонстрировать практические навыки работы с системой SPSS, умение квалифицированно использовать возможности пакета статистических программ в конкретной исследовательской ситуации.

Контрольные работы представляют собой наборы теоретических вопросов и прикладных задач на проверку знаний о возможностях пакета SPSS и реальных навыков его использования. Выполнение контрольных работ позволяет проверить усвоение студентами материала курса, их умение применять полученные знания на практике.

Темы лекций и семинарских занятий

Неделя I

Лекция: Программный комплекс SPSS. Общий обзор

История разработки SPSS. Цель и функции
Развитие пакета SPSS. Различные версии и их особенности. Современное состояние
Модули SPSS
Справочная подсистема SPSS
Инсталляция SPSS

Семинарское занятие: Программный комплекс SPSS. Общий обзор

Запуск SPSS. Интерфейс, функциональные окна программы
Главное меню и панель инструментов
Настройки программы
Подключение и отключение файла данных в SPSS
Завершение сеанса работы

Самостоятельная работа:

Статистическая обработка эмпирических данных
Знакомство с документацией и руководством по SPSS
Региональные и персональные настройки программы SPSS

Неделя II

Лекция: Подготовка первичных данных. Работа с анкетой

Анкета и кодировочная таблица. Переменные и их значения
Альтернативные и множественные вопросы
Закрытые, полузакрытые и открытые вопросы. Создание кодификатора и кодирование вопросов
Простые и табличные вопросы

Семинарское занятие: Матрица данных SPSS. Файлы данных

Понятие структуры данных. Матрица данных SPSS, макет БД.
Переменные и наблюдения (записи)
Способы ввода первичных данных в компьютер

Самостоятельная работа:

Инструментарий социологического исследования. Виды, типы и формы вопросов. Анкета и кодировочная таблица
Переменные и их значения
Информационные технологии в методике и технике проведения социологических исследований. Сканирование первичных данных. Технология проведения online-опросов. Web-анкета
Создание макета БД для ввода первичных данных конкретного социологического опроса

Неделя III

Лекция: Редактор данных

Настройки редактора данных
Режим Variable View. Определение переменных. Просмотр и редактирование описаний переменных
Режим Data View. Просмотр, ввод и редактирование данных

Семинарское занятие: Редактор данных

Настройки редактора данных
Режим Variable View. Определение переменных. Просмотр и редактирование описаний переменных

Просмотр и описание переменных
Редактирование, копирование описаний переменных
Вставка новых переменных. Удаление переменных

Режим Data View. Просмотр, ввод и редактирование данных

Просмотр, ввод и редактирование данных
Вставка новых наблюдений. Удаление наблюдений

Самостоятельная работа:

Описание переменных
Типы статистических шкал
Ввод анкет (первичных данных) конкретного социологического опроса в матрицу БД

Неделя IV

Лекция: Оценка и контроль качества первичных данных

Понятие качества данных. Виды ошибок
Методы диагностики БД
Выборочный (10%) контроль правильности ввода данных
Автоматическая диагностика БД.

проверка полноты заполнения анкет
контроль допустимости значений переменных
тестирование структуры и логической непротиворечивости данных

Семинарское занятие: Тестирование качества БД. Чистка массива данных

Обнаружение ошибок файла данных средствами SPSS

Команда Analyze (Анализ)/Reports (Отчёты)/Case summaries… (Сводка наблюдений)
Команда Analyze (Анализ)/Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики)/Frequencies… (Частоты)
Команда Edit (Редактирование)/Find (Поиск)

Самостоятельная работа:

Методика и техника тестирования качества БД
Чистка массива данных конкретного социологического опроса

Неделя V

Лекция: Сервисные процедуры с данными

Объединение данных. Слияние файлов данных
Сортировка наблюдений
Разделение наблюдений на группы
Выбор наблюдений
Построение условного выражения
Извлечение случайной выборки

Семинарское занятие: Сервисные процедуры с данными

Объединение данных. Слияние файлов данных

Предварительные условия и процедуры
«Ручное» объединение данных разных файлов
Команда Data (Данные)/Merge Files (Объединить файлы)/Add Cases… (Добавить записи)
Команда Data (Данные)/Merge Files (Объединить файлы)/Add Variables… (Добавить переменные)

Сортировка наблюдений (Sort Cases)
Разделение наблюдений на группы (процедура Split File)
Выбор наблюдений (процедура Select Cases)
Построение условного выражения (if…). Логические выражения
Извлечение случайной выборки (Random sample of cases)

Самостоятельная работа:

Рассредоточенная обработка данных. Объединение фрагментов БД
Построение условного выражения. Логические выражения. Булева алгебра
Извлечение целевых и случайных выборок наблюдений.
Практические приёмы использования сервисных процедур SPSS

Неделя VI

Лекция: Модификация данных. Перекодирование переменных

Перекодирование значений переменной
Ручное перекодирование
Автоматическое перекодирование

Семинарское занятие: Модификация данных. Перекодирование переменных

Перекодирование значений переменной
Ручное перекодирование (процедура Recode)
Перекодирование в существующую переменную
Перекодирование в новую переменную
Построение условного выражения (if…)
Автоматическое перекодирование (процедура Automatic Recode)
Редактирование меток значений переменной (Values)

Самостоятельная работа:

Изменение кодов (значений) переменной. Редактирование меток значений переменной (Values)
Построение условного выражения
Примеры ручного перекодирования переменных

Неделя VII

Лекция: Модификация данных. Вычисление переменных

Дополнительные переменные
Вычисление новых переменных

Семинарское занятие: Модификация данных. Вычисление переменных

Дополнительные переменные
Вычисление новых переменных (процедура Compute)
Формулировка численных выражений. Операторы. Функции
Построение условного выражения

Самостоятельная работа:

Формулировка численных выражений
Построение условного выражения
Примеры вычисления новых переменных

Неделя VIII

Лекция: Модификация данных. Дополнительные процедуры

Подсчет частоты появлений определенных значений
Построение индекса
Агрегирование данных
Ранговые преобразования. Типы рангов
Взвешивание наблюдений

Семинарское занятие: Модификация данных. Дополнительные процедуры

Подсчет частоты появлений определенных значений (процедура Count)
Построение индекса
Агрегирование данных (процедура Aggregate)
Ранговые преобразования (процедура Rank Cases)
Взвешивание наблюдений (процедура Weight Cases)

Самостоятельная работа:

Построение индекса. Ранговые преобразования
Взвешивание наблюдений
Практические приёмы использования дополнительных процедур SPSS трансформации данных

Неделя IX: Рубежная (внутрисеместровая) аттестация

Определение переменных. Просмотр и редактирование описаний переменных
Ввод и редактирование данных
Объединение данных. Слияние файлов данных
Оценка качества первичных данных. Чистка массива данных
Сортировка наблюдений (процедура Sort Cases)
Разделение наблюдений на группы (процедура Split File)
Выбор наблюдений (процедура Select Cases). Построение условного выражения
Извлечение случайной выборки
Перекодирование значений переменной
Создание и вычисление новых переменных (процедура Compute)
Подсчет частоты появлений определенных значений (процедура Count)
Построение индекса
Агрегирование данных (процедура Aggregate)
Ранговые преобразования (процедура Rank Cases). Типы рангов
Взвешивание наблюдений (процедура Weight Cases)
Типы статистических шкал
Проверка закона распределения. Нормальное распределение
Зависимость и независимость выборок

Неделя X

Лекция: Основы статистики и исследование данных

Предварительные условия для проведения статистического теста

Типы статистических шкал
Закон распределения. Нормальное распределение
Зависимость и независимость выборок

Статистические методы

Описательный (дескриптивный) анализ
Аналитическая статистика. Обзор методов

Статистические процедуры в SPSS

Семинарское занятие: Статистические методы исследования данных

Предварительные условия для проведения статистического теста

Проверка закона распределения

Статистические методы

Описательный (дескриптивный) анализ – меню Analyze (Анализ)/Descriptive Statistics… (Дескриптивные статистики)
Аналитическая статистика. Инструменты SPSS

Статистические процедуры в SPSS

Самостоятельная работа:

Закон распределения. Нормальное распределение
Зависимые и независимые выборки

Неделя XI

Лекция: Частотный анализ

Частотные таблицы.
Статистические характеристики
Форматы частотных таблиц. Виды ранжирования (сортировки) результатов
Графическое представление

Семинарское занятие: Частотный анализ

Расчет частот (процедура Frequencies)
Выбор и вывод статистических характеристик
Задание формата частотной таблицы. Ранжирование (сортировка) результатов
Графическое представление линейного распределения

Самостоятельная работа:

Описательные статистики
Проведение частотного анализа. Примеры частотных распределений

Неделя XII

Лекция: Статистические характеристики

Описательные статистики. Виды статистических характеристик
Исследование данных
Сводка по наблюдениям

Семинарское занятие: Статистические характеристики

Вывод описательных статистик (процедура Descriptives)
Исследование данных (процедура Explore)
Получение сводки по наблюдениям (процедура Case Summaries)

Самостоятельная работа:

Описательные статистики
Практические приёмы описательной статистики. Примеры вывода статистических характеристик

Неделя XIII, XIV

Лекция: Таблицы сопряженности

Двумерные таблицы
Форматы таблиц сопряжённости
Графическое представление таблиц сопряжённости
Статистические критерии для таблиц сопряженности

Семинарское занятие: Таблицы сопряженности

Построение двумерных таблиц (процедура Crosstabs)
Задание формата кросстаба
Графическое представление кросстабов
Вычисление статистических критериев для таблиц сопряженности

Самостоятельная работа:

Создание таблиц сопряженности
Вычисление статистических критериев для таблиц сопряжённости

Неделя XV, XVI

Лекция: Анализ множественных ответов

Наборы множественных ответов
Дихотомный метод
Категориальный метод
Частотные таблицы для множественных ответов
Таблицы сопряженности для множественных ответов

Семинарское занятие: Анализ множественных ответов

Инструментарий SPSS для анализа множественных ответов (блок Multiple Response)
Дихотомный метод (Dichotomies)

Определение наборов множественных ответов (процедура Define Variable Sets)
Построение частотных таблиц (процедура Frequencies)
Построение таблицы сопряженности (процедура Crosstabs)

Категориальный метод (Categories)

Определение наборов множественных ответов (процедура Define Variable Sets)
Построение частотных таблиц (процедура Frequencies)
Построение таблицы сопряженности (процедура Crosstabs)

Самостоятельная работа:

Практические приёмы анализа множественных ответов
Примеры линейного распределения для дихотомических и категориальных наборов
Примеры двумерного распределения для дихотомических и категориальных наборов

Неделя XVII

Лекция: Графики

Стандартные графики. Виды стандартных графиков. Основы редактирования графиков
Интерактивные графики. Виды интерактивных графиков. Интерактивные режимы работы с графиками. Коррекция интерактивных графиков
Экспорт диаграмм в Word, Excel

Семинарское занятие: Графики

Построение и редактирование стандартных графиков
Построение и редактирование интерактивных графиков
Экспортирование диаграмм в Word, Excel

Самостоятельная работа:

Построение и редактирование графиков
Экспортирование графиков во внешние программы (Word, Excel)

Неделя XVIII

Лекция: Редактирование таблиц. Подготовка презентации

Окно просмотра текста
Редактор мобильных таблиц
Экспорт таблиц в Word, Excel
Модуль Tables. Основные таблицы. Общие таблицы. Таблицы множественных ответов. Таблицы частот

Семинарское занятие: Редактирование таблиц. Подготовка презентации

Редактирование мобильных таблиц
Экспортирование таблиц в Word, Excel
Использование модуля Tables

Самостоятельная работа:

Редактирование мобильных таблиц
Экспортирование таблиц во внешние программы (Word, Excel)

Неделя XIX

Лекция: Программирование в SPSS

Введение в синтаксис
Основные синтаксические правила
Программа на языке SPSS
Сценарии

Семинарское занятие: Программирование в SPSS

Основные синтаксические правила
Написание программы на языке SPSS
Запуск и выполнение готовой программы для SPSS
Комбинирование диалогового режима и синтаксиса
Создание сценария

Самостоятельная работа:

Написание программ для SPSS
Создание сценария. Использование готовых скриптов

Неделя XX: Итоговая аттестация

Частотные таблицы. Расчет частот (процедура Frequencies)
Описательные статистики (процедура Descriptives)
Исследование данных (процедура Explore)
Сводка по наблюдениям (процедура Case Summaries)
Построение двумерных таблиц (процедура Crosstabs)
Анализ множественных ответов. Дихотомный и категориальный методы
Редактирование графиков. Стандартные и интерактивные графики
Редактирование мобильных таблиц
Использование синтаксиса. Сценарии

Blog

Содержание

Описание курса

Условия и критерии выставления оценок

Темы лекций и семинарских занятий