Анализ данных_МиТСИ_2_3_курс готовая

"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
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 040200.62 «Социология» подготовки бакалавра,
изучающих дисциплину «Анализ данных в социологии».
Программа разработана в соответствии с:
 Образовательным стандартом государственного образовательного бюджетного
учреждения высшего профессионального образования ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ ЭКОНОМИКИ, в отношении которого установлена категория «НАЦИОНАЛЬНЫЙ
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» подготовки бакалавров по направлению 040100.62 «Социология», утвержденным 02.07.2010;
http://www.hse.ru/org/spb/orkko/structure%20standards-hse
 Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки бакалавра
040100.62 «Социология» для 3 студентов курса.
 Образовательной программой НИУ ВШЭ по направлению подготовки бакалавра
040100.62 «Социология»
2. Цели освоения дисциплины
Целью освоения дисциплины «Анализ данных в социологии» является формирование
и закрепление знаний основных методов математической статистики, применяемых в социологических исследованиях, навыков выбора и применения методов математической статистики для анализа количественных социологических данных, необходимых социологуисследователю.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения
дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
 знать:
- особенности разных уровней измерений и различия аналитических инструментов,
применимых для данных, измеренных с помощью разных типов шкал;
- возможности и ограничения методов математической статистики, рассматриваемых в рамках курса;
- особенности выборочного исследования и анализа результатов такого исследования;
 уметь:
- получать с помощью компьютерной программы и интерпретировать статистические показатели, рассматриваемые в рамках курса:
- выбирать релевантные исследовательской задаче статистические показатели для
анализа, вычислять их и корректно интерпретировать;
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
- оформлять таблицы, диаграммы, результаты вычислений статистических показателей и их интерпретацию в отчете о социологическом исследовании в соответствии
с требованиями, предъявляемыми к научной работе;
 иметь навыки (приобрести опыт):
- применения методов математической статистики, рассматриваемых в рамках курса,
для анализа социологических данных
- оформления таблиц, диаграмм, статистических показателей, их интерпретации в
соответствии с требованиями, предъявляемыми к учебным, выпускным квалификационным работам, статьям, академическим и коммерческим отчетам;
- Работы с электронными таблицами Excel и программой анализа статистической
информации SPSS для обработки и анализа социологической информации.
В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:
Формы и методы обучеКод по Дескрипторы – основные приния, способствующие
Компетенция
ФГОС/ знаки освоения (показатели доформированию и развиНИУ
стижения результата)
тию компетенции
способность приобреОК-7 использует
работа с информационтать новые знания, испоиск в Интернет, базах данных ными источниками (текпользуя современные
для нахождения информации,
стами на бумажных носиобразовательные и иннеобходимой для успешного
телях, электронными изформационные технолорешения учебных задач
даниями на CD, Интернет
гии
демонстрирует
и пр.), сопровождающая
умение эффективно пользовать- выполнение практических
ся руководствами к компьютер- заданий
ным программам
владеет
методами работы с информацией, направленными на решение
конкретных практических и
аналитических задач
применяет
не рассматривавшиеся на аудиторных занятиях методы и приемы работы;
не приведенные в курсе информационные ресурсы
способность собирать, ОК-9 использует
работа с информационобрабатывать и интерпоиск в Интернет, поиск в элек- ными источниками (текпретировать с использотронных каталогах, базах данстами на бумажных носиванием
современных
ных для нахождения информателях, электронными изинформационных техноции, необходимой для успешданиями на CD, Интернет
логий данные, необхоного решения учебных задач
и пр.), сопровождающая
димые для формировавладеет
выполнение практических
ния суждений по соотметодами работы с информаци- заданий
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Компетенция
Код по Дескрипторы – основные приФГОС/ знаки освоения (показатели доНИУ
стижения результата)
ветствующим социальным, научным и этическим проблемам
способность и умение
самостоятельно использовать применительно к
задачам фундаментального или прикладного
исследования социальных общностей, институтов и процессов, общественного
мнения,
полученные знания и
навыки по философии
социальных наук, новейшим тенденциям и
направлениям
современной
социологической теории, методологии и методам социальных наук
ПК-1
способность самостоятельно формулировать
цели, ставить конкретные задачи научных исследований в фундаментальных и прикладных
областях социологии (в
соответствии с профи-
ПК-2
ей, направленные на решение
конкретных практических и
аналитических задач
применяет
не рассматривавшиеся на аудиторных занятиях методы и приемы работы;
не приведенные в курсе информационные ресурсы
применяет методы анализа социологических данных в соответствии с их областью применения
распознает данные разного
уровня измерения, в целом данные, требующие разных приемов и методов анализа
обосновывает необходимость
применения тех или иных методов и технологий анализа
данных, выбор компьютерных
технологий для анализа данных
исходя из исследовательской
задачи
применяет методы анализа
данных адекватно задачам анализа и характеру исходных
данных
интерпретирует результаты
анализа данных, произведенного разными методами, в соответствии с их областью применения
применяет методы анализа социологических данных в соответствии с их областью применения
распознает данные разного
уровня измерения, в целом данные, требующие разных приемов и методов анализа
Формы и методы обучения, способствующие
формированию и развитию компетенции
лекция;
рассказ-объяснение с подробным обоснованием,
сравнительным анализом,
сопровождающийся демонстрацией примеров
применения методов и
приемов с использованием
компьютеров и соответствующих программ, с
опорой на имеющийся
опыт студентов;
практическая работа;
самостоятельная работа
лекция;
рассказ-объяснение с подробным обоснованием,
сравнительным анализом,
сопровождающийся демонстрацией примеров
применения методов и
приемов с использованием
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Компетенция
Код по Дескрипторы – основные приФГОС/ знаки освоения (показатели доНИУ
стижения результата)
лем программы) и решать их с помощью современных исследовательских методов с использованием новейшего отечественного и зарубежного опыта и с
применением современной аппаратуры, оборудования, информационных технологий
способность осваивать
новые теории, модели,
методы исследования,
навыки разработки новых методических подходов с учетом целей и
задач исследования
ПК-3
способность и готовность профессионально
составлять и оформлять
научно-техническую до-
ПК-4
обосновывает необходимость
применения тех или иных методов и технологий анализа
данных, выбор компьютерных
технологий для анализа данных
исходя из исследовательской
задачи
применяет методы анализа
данных исходя из задач анализа, компьютерные программы
для работы с данными,
интерпретирует первичные
результаты социологических
исследований, полученные самостоятельно и другими исследователями,
оценивает качество социологических исследований, проведенных другими исследователями, выбор ими методов, приемов и технологий анализа и
представления данных
использует
поиск в Интернет, поиск в электронных каталогах, базах данных для нахождения информации, необходимой для успешного решения учебных задач
владеет
методами работы с информацией, направленными на решение
конкретных практических и
аналитических задач
применяет
не рассматривавшиеся на аудиторных занятиях методы и приемы работы
использует компьютерные программы для создания презентаций, представления данных;
применяет существующие
Формы и методы обучения, способствующие
формированию и развитию компетенции
компьютеров и соответствующих программ, с
опорой на имеющийся
опыт студентов;
практическая работа;
самостоятельная работа
практическая работа;
самостоятельная работа;
работа с информационными источниками (текстами на бумажных носителях, электронными изданиями на CD, Интернет
и пр.), сопровождающая
выполнение практических
заданий
лекция;
рассказ-объяснение с подробным обоснованием,
сравнительным анализом,
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Компетенция
Код по Дескрипторы – основные приФГОС/ знаки освоения (показатели доНИУ
стижения результата)
кументацию, научные
отчеты, представлять
результаты исследовательской работы с учётом особенностей потенциальной аудитории
умение обрабатывать и
анализировать данные
для подготовки аналитических решений, экспертных заключений и
рекомендаций
ПК-9
стандарты оформления документов, отражающих результаты исследования;
обосновывает выбор способов
графического и текстового
представления результатов исследования, в соответствии с
существующими требованиями
и стандартами;
оценивает качество представления данных других исследователей в соответствии с требованиями к научным работам
применяет методы анализа социологических данных в соответствии с их областью применения
распознает данные разного
уровня измерения, в целом данные, требующие разных приемов и методов анализа
обосновывает необходимость
применения тех или иных методов и технологий анализа
данных, выбор компьютерных
технологий для анализа данных
исходя из исследовательской
задачи
применяет методы анализа
данных исходя из задач анализа, компьютерные программы
для работы с данными,
интерпретирует первичные
результаты социологических
исследований, полученные самостоятельно и другими исследователями,
оценивает качество социологических исследований, проведенных другими исследователями, выбор ими методов, при-
Формы и методы обучения, способствующие
формированию и развитию компетенции
сопровождающийся демонстрацией примеров
применения методов и
приемов с использованием
компьютеров и соответствующих программ, с
опорой на имеющийся
опыт студентов;
практическая работа;
самостоятельная работа
лекция;
рассказ-объяснение с подробным обоснованием,
сравнительным анализом,
сопровождающийся демонстрацией примеров
применения методов и
приемов с использованием
компьютеров и соответствующих программ, с
опорой на имеющийся
опыт студентов;
практическая работа;
самостоятельная работа
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Компетенция
Код по Дескрипторы – основные приФГОС/ знаки освоения (показатели доНИУ
стижения результата)
емов и технологий анализа и
представления данных
способность свободно
ПК-12 применяет методы анализа сопользоваться современциологических данных в соотными методами сбора,
ветствии с их областью примеобработки и интерпренения
тации комплексной сораспознает данные разного
циальной информации (в
уровня измерения, в целом дансоответствии с профиные, требующие разных приелем программы) для помов и методов анализа
становки и решения оробосновывает необходимость
ганизационноприменения тех или иных меуправленческих задач, в
тодов и технологий анализа
том числе находящихся
данных, выбор компьютерных
за пределами непосредтехнологий для анализа данных
ственной сферы деяисходя из исследовательской
тельности
задачи
применяет методы анализа
данных исходя из задач анализа, компьютерные программы
для работы с данными,
интерпретирует первичные
результаты социологических
исследований, полученные самостоятельно и другими исследователями,
оценивает качество социологических исследований, проведенных другими исследователями, выбор ими методов, приемов и технологий анализа и
представления данных
Формы и методы обучения, способствующие
формированию и развитию компетенции
лекция;
рассказ-объяснение с подробным обоснованием,
сравнительным анализом,
сопровождающийся демонстрацией примеров
применения методов и
приемов с использованием
компьютеров и соответствующих программ, с
опорой на имеющийся
опыт студентов;
практическая работа;
самостоятельная работа
4. Место дисциплины в структуре образовательной программы
Настоящая дисциплина относится к профессиональному циклу, к блоку базовых дисциплин, и необходима для успешного освоения большинства дисциплин профессионального
цикла, а также формирования компетенций для исследовательской работы. Дисциплина рассчитана на два учебных года.
Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:
 Математика;
 Теория вероятностей и математическая статистика;
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
 Введение в научно-исследовательскую деятельность;
 Компьютерные технологии сбора и представления данных
 Методология и методы социологии.
Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при
изучении следующих дисциплин:
 Математико-статистические методы в социологии;
 Информатика;
 Методология и организация социологических исследований;
 Методика и техника социологического исследования.
5. Тематический план учебной дисциплины
№
Название темы
Всего
часов
Аудиторные часы
Самостоятельная
работа
Лекции Семинары
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Первый год обучения
Тема 1: Электронные базы и архивы данных
8
Тема 2: Диагностика данных на основе описа20
тельной статистики
Тема 3: Социально-демографическая инфор18
мация в анализе данных
Тема 4: Проверка статистических гипотез
24
Тема 5: Анализ связи между переменными
60
Тема 6: Выборочный метод
30
Тема 7: Представление результатов анализа
20
данных
Итого за первый год обучения:
180
Второй год обучения
Тема 8: Регрессионный анализ
18
Тема 9: Специфика вторичного анализа данных в сравнительных международных иссле18
дованиях.
Тема 10: Отбор и подготовка данных для срав18
нительного многомерного анализа
Тема 11: Дисперсионный анализ
22
Тема 12: Логистическая регрессия
24
Тема 13: Кластерный анализ
22
Тема 14: Факторный анализ
22
Тема 15:Анализ вербальных и визуальных
18
данных
Тема 16: Представление и защита самостоя18
тельных прикладных сравнительных проектов
Итого за второй год обучения:
180
Общий итог:
360
1
-
4
2
6
10
1
6
10
2
4
3
8
22
10
14
42
20
1
6
8
14
58
108
2
6
10
2
2
10
-
4
10
2
2
2
2
4
8
6
6
14
16
14
14
-
6
14
-
6
18
12
26
48
106
120
228
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
6. Формы контроля знаний студентов
Тип кон- Форма контроля
троля
Период проведения
Формат работы
Объем,
длительность
Проверяемые
компетенции
80 минут
ОК-9, ПК-1,
ПК-2, ПК-3,
ПК-4, ПК-9,
ПК-12
40 минут
ОК-9, ПК-1,
ПК-2, ПК-3,
ПК-4, ПК-9,
ПК-12
Первый год обучения
Текущий Домашнее задание
Контрольная работа
Самосто- Индивидуальные заятельная дания для самостояработа
тельного выполнения
Проме- Зачет
жуточный контроль
Текущий Коллоквиум
контроль
8 неделя 1
модуля 1 года
обучения
Письменная
работа: вычисления в компьютерной
программе и
интерпретация
результатов
вычислений
6 неделя 2
Письменная
модуля 1 года работа: вычисобучения
ления в компьютерной
программе и
интерпретация
результатов
вычислений
Перед кажЧтение рекодым семинар- мендованных
ским занятиисточников, с
ем
составлением
краткого конспекта и активное участие в
обсуждении
темы на семинаре
4 модуль
Письменная
работа: ответ
на вопросы теста, вычисления в компьютерной программе и интерпретация
результатов
вычислений
Второй год обучения
На последнем Чтение рекосеминарском
мендованных
ОК-9, ПК-1,
ПК-2, ПК-3,
ПК-4, ПК-9,
ПК-12
40 минут
ПК-4, ОК-9,
ПК-1, ПК-2,
ПК-3, ПК-4,
ПК-9, ПК-12
40 минут
ОК-9, ПК-1,
ПК-2, ПК-3,
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
занятии по
каждой теме
курса
Домашнее задание
ИтогоЭкзамен
вый контроль
Перед каждым семинарским занятием
4 модуль
источников, с
составлением
краткого конспекта и активное участие в
обсуждении
темы коллоквиума. Работа
с базами данных и статистическим программным
обеспечением.
Самостоятельное выполнение анализа
данных (индивидуально или
в группе) с последующим
публичным
представлением и обсуждением.
Письменная
работа: вычисления в компьютерной
программе и
интерпретация
результатов
вычислений.
Презентация
итогов сравнительного анализа в группами из трех или
четырех студентов (предварительно
представляется
письменный
аналитический
отчет)
ПК-4, ПК-9,
ПК-12
ОК-9, ПК-1,
ПК-2, ПК-3,
ПК-4, ПК-9,
ПК-12
80 минут
ОК-9, ПК-1,
ПК-2, ПК-3,
ПК-4, ПК-9,
ПК-12
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Критерии выставления оценки за текущий контроль
Домашнее задание и задания для самостоятельного выполнения должны продемонстрировать умение студента применять методы анализа данных в соответствии с поставленной задачей, получать результаты вычислений и формулировать выводы по ним правильно и
точно, с использованием соответствующей лексики и в соответствии с правилами научного
стиля. Кроме того, студенты должны продемонстрировать умение оформлять академический
текст, таблицы, графики в соответствии с требованиями к научным работам.
Задания для самостоятельной работы и домашнее задание должны быть выполнены в
течение одной недели.
Оценки за домашнее задание выставляются по 10-ти балльной шкале.
Контрольная работа должна продемонстрировать умение оценивать показатели, полученные в результате применения методов анализа данных, а также умение делать содержательные выводы относительно этих данных.
Для выдачи заданий, сбора выполненных заданий и консультаций по их выполнению
преподавателем используется дистанционная поддержка текущего контроля посредством
LMS, при необходимости – электронной почты.
1.1
Критерии выставления оценки за промежуточный контроль
Оценка за промежуточный контроль выставляется в результате выполнения экзаменационного теста, размещенного в системе LMS. Оценивается правильность ответов на закрытые вопросы, правильность и полнота ответов на открытые вопросы. Кроме того, ограничивается время выполнения теста, за которое необходимо выполнить все задания.
Тесты в системе LMS выполняются в аудитории. Индивидуальные задания для самостоятельной работы и контрольная работа должны быть выполнены в течение одной недели
каждое.
Оценки за задание промежуточного контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.
Для выдачи заданий, сбора выполненных заданий и консультаций по их выполнению
преподавателем используется дистанционная поддержка текущего контроля посредством
LMS и/или электронной почты.
1.2
Критерии выставления оценки за итоговый контроль
Оценка складывается из:
1. Результатов промежуточного контроля.
2. Оценки за письменный аналитический отчет
3. Оценки за презентацию итогов работы в группе.
В итоговой аналитической работе студенты должны использовать три метода многомерного математико-статистического анализа: регрессионный, факторный и кластерный.
В отличных работах (8 – 10) помимо грамотного использования статистических методов студенты должны продемонстрировать умение содержательно анализировать и обобщать
результаты, полученные разными методами. В аналитическом отчете должны быть сравнительные выводы по трем или четырем проанализированным странам. Высший балл (10) получают студенты, в работе которых содержательный анализ приближается к уровню требований для научных публикаций.
Хорошие работы (6 – 7) это работы, которые демонстрируют знание статистического
аппарата, но в них при этом есть недостатки в содержательном анализе.
1.3
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Удовлетворительные работы (5 – 4) это работы с серьезными ошибками в статистическом или содержательном анализе или неграмотное использование процедур анализа.
Неудовлетворительные оценки (3 – 1) ставятся студентам, в работе которых отсутствует хотя бы один из обязательных методов анализа (регрессионный, кластерный или факторный). А также работы, в которых практически отсутствует содержательный анализ.
7. Порядок формирования оценок по дисциплине
Преподаватель оценивает работу студентов на семинарских и практических занятиях
исходя из активности в выполнении заданий и их правильности. Оценки за работу на семинарских и практических занятиях преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за работу на семинарских и практических занятиях
определяется перед итоговым контролем - Оаудиторная.
Преподаватель оценивает самостоятельную работу студентов исходя из правильности
и своевременности выполнения домашних работ. Оценки за самостоятельную работу студента преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную работу определяется перед итоговым контролем – Осам. работа.
Каждое индивидуальное задание оценивается в баллах. К написанию письменного
промежуточного теста по курсу допускаются студенты, выполнившие индивидуальные самостоятельные задания по каждой теме курса и набравшие более половины от максимальной
величины баллов, присвоенных работам по каждой теме.
Студент, без уважительной причины не выполнивший в срок индивидуального задания, имеет возможность предоставить «отработку» (конспект, решения задач, которые преподаватель поручил подготовить к семинару, практическому занятию) в течение 2 недель со
дня проведения пропущенного семинара. Если работы предоставляется с нарушением этих
сроков, то оценка за конкретную работу может быть снижена на 1 балл. Если работа не
предоставлена в течения месяца с плановой даты выполнения задания, в накопительную ведомость ставиться 0 баллов.
Студентов, особо отличившихся при прохождении данной дисциплины и набравших
накопленную оценку выше 7 баллов, преподаватель вправе освободить от сдачи зачета, с выставлением им оценки «отлично» (8,9,10).
Результирующая оценка за текущий контроль на первом году обучения учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом:
О накопленная1 = 0,2*Осам. работа1+ 0,7*Од/з1 +0,1*Ок/р1 ;
Результирующая оценка за промежуточный контроль в форме экзамена выставляется
по следующей формуле, где Озачет– оценка за работу непосредственно на промежуточном
зачете:
О промежуточная = 0,6*Отекущий1+0,4*Озачет
Результирующая оценка за текущий контроль на втором году обучения учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом:
Онакопленная2 = 0,2*Осам. работа2+ 0,3*Од/з2 +0,4*Окол.+ 0,1* О ауд.р2;
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
О итоговая накопительная = 0,5*О промежуточная +0,5* Онакопленная2
О результирующая = 0,5* О итоговая накопительная +0,5* О экзамен
Округление оценки делается следующим образом: если оценка, рассчитанная по вышеприведенной формуле, больше или равна среднему арифметическому между ближайшими
целыми значениями, то выставляется большее из ближайших целых значений, если меньше –
то выставляется меньшее из ближайших целых значений.
8. Содержание дисциплины
Первый год обучения
Тема 1. Электронные базы и архивы данных
Основные виды баз данных. Российские и зарубежные электронные базы и архивы
данных социологических исследований (Софист, Gesis, WVS, ESS, Gallup и др.). Базы данных государственной статистики международного, национального и регионального уровня
(Росстат, Центральный банк, ООН, Всемирный банк и др.). Базы данных исследовательских
организаций для вторичного анализа (ФОМ, ВЦМИОМ, Циркон и др.).
Литература по теме:
1. Практикум по социальной статистике. Учебное пособие для ВУЗов. – 2-е изд. – М.:
Финансы и статистика, 2004.
2. Социальная статистика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2001.
Дополнительная литература:
1. Кечина Е.А. Взаимодействие социологии и статистики на этапе их формирования как
социальных наук //Социологические исследования. 2008. № 9.
2. Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. М.: Финансы и статистика, 1982.
3. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000.
4. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Учебное пособие. М.: КДУ, 2007.
5. Толстова Ю.Н. Социология и математика. М.: Научный мир, 2003.
6. Ядов В. А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л. 2007.
7. Богомолова А.В., Карасев О.И., Сеннов Р.А., Юдина Т.Н. Базы данных по социальноэкономической
статистике
Российской
Федерации
с
Интернетдоступом//Дискуссионный клуб «Преподаватель высшей школы: профессиональный
потенциал,
особенности
занятости
и
трудовой
мотивации»
[http://ecsocman.hse.ru/text/16214162/]
Тема 2. Диагностика данных на основе описательной статистики.
Понятие и условия построения средних. Виды и формы средних, условия их применения.
Задачи описательной статистики. Понятие и виды структурных группировок, порядок
их построения и графического изображения. Система показателей описательной статистики
и порядок определения и анализа. Модификация способов расчета дисперсии по генеральной
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
и выборочной совокупностям, а также по признакам, измеренным на номинальной, непрерывной шкалах и по дискретным данным. Структурные переменные, использование при
формировании шкал данных. Коэффициенты асимметрии и эксцесса и их использование для
выбора вида преобразований исходных данных.
Моделирование плотности вероятности распределений: биномиальное и нормальное
распределения, модель Пуассона, порядок построения и условия применения. Критерий хиквадрат и его использование при сопоставлении фактического и теоретического распределений.
Сопоставление структуры населения и структуры совокупного дохода. Показатели
дифференциации доходов населения и кривая Лоренца.
Сопоставление структур, принципы сравнительного анализа. Индекс гендерной сегрегации. Индивидуальные и обобщающие показатели изменения двух структур.
Литература по теме:
1. Практикум по социальной статистике. Учебное пособие для ВУЗов. – 2-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2004.
2. Социальная статистика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика,
2001.
Дополнительная литература:
1. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000.
2. Теория статистики с основами теории вероятностей. Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Юнити-Дана, 2001.
3. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика, 1982.
4. Давыдов А.А. Анализ одномерных частотных распределений в социологии: эволюция
подходов// Социологические исследования. 1995. № 5.
5. Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. М.: Финансы и статистика, 1982.
6. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. Издательский дом ГУ-ВШЭ. 2006.
7. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.: ИнфраМ, 1998.
Тема 3. Социально-демографическая информация в анализе данных
Социально-демографические индикаторы в социологических исследованиях, понятие,
типология, специфика применения. Структура населения по статусу в занятости. Проблемы
сопоставления и измерения структур. Индивидуальные показатели структурных изменений.
Обобщающие показатели изменения структур: коэффициент гендерной сегрегации, кривая и
коэффициент Лоренца, интегральный коэффициент Гатева и коэффициент неравномерности
распределения. Условия использования обобщающих показателей изменения структур, пределы изменения и аналитический смысл.
Литература по теме:
1. Практикум по социальной статистике. Учебное пособие для ВУЗов. – 2-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2004.
2. Социальная статистика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика,
2001.
Дополнительная литература:
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
1. Теория статистики с основами теории вероятностей. Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Юнити-Дана, 2001.
2. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика, 1982.
3. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000.
4. Давыдов А.А. Анализ одномерных частотных распределений в социологии: эволюция
подходов// Социологические исследования. 1995. № 5.
Тема 4. Проверка статистических гипотез
Формулирование нулевой и альтернативной гипотез. Проверка статистических гипотез о значимости показателя.
Критерии проверки гипотез при сопоставлении показателей по независимым выборкам. F критерий Фишера при сравнении дисперсий. Использование Z и t критерия Стьюдента
при сопоставлении средних, долей и коэффициентов вариации.
Использование критерия хи квадрат при проверке гипотез о сходстве или различии
двух структур.
Реализация методов описательной статистики и проверки статистических гипотез с
использованием MS EXCEL и SPSS.
Литература по теме:
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
3. Практикум по социальной статистике. Учебное пособие для ВУЗов. – 2-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2004.
4. Социальная статистика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика,
2001.
Дополнительная литература:
1. Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. М.: Финансы и статистика, 1982.
2. Макарова Н. В., Трофимец В. Я. Статистика в Excel. Учебное пособие. М.: Финансы и
статистика, 2002.
3. Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие.
ИСЭПН РАН, 2005.
4. Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. Математическая статистика для социологов. М.: Издательский дома ГУ ВШЭ, 2007.
5. Хили. Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. СПб: Питер,
2005. 638 с.
6. Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition. SAGE
Publications Ltd, 2009.
7. Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications
Ltd, 2012.
Тема 5. Анализ связи между переменными
Классификация признаков при изучении связи. Понятие корреляционной зависимости. Обоснование выбора метода измерения связи в зависимости от вида шкал признаков.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Методические принципы формирования анкеты. Виды вопросов в анкета. Порядок
построения одномерных и двумерных таблиц сопряженности. Анализ связей на основе таблицы сопряженности. Методы расчета и анализа критерия хи квадрат по таблице сопряженности. Показатели вероятности связи между переменными на основе хи квадрат.
Компонентный анализ таблицы сопряженности, выявление статистически значимых
связей и переход к формированию показателя.
Ранговая корреляция, условия ее использования, порядок расчета коэффициентов и их
интерпретация.
Дисперсионный анализ: условия проведения и порядок построения. Правило сложения дисперсий: общая, факторная и остаточная дисперсии, порядок из расчета. Анализ результатов дисперсионного анализа.
Литература по теме:
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
3. Практикум по социальной статистике. Учебное пособие для ВУЗов. – 2-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2004.
4. Социальная статистика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика,
2001.
Дополнительная литература:
1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: учебник.
М., 1998.
2. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика, 1982.
3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3-е
изд. Диалектика, 2007.
4. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы для
экономистов и менеджеров. М., 2000.
5. Кутенков Р.П., Коростелев В.Г. Анализ связи нормальных признаков: проверка гипотез и
свойств коэффициентов //Социологические исследования. 1991. № 1.
6. Макарова Н. В., Трофимец В. Я. Статистика в Excel. Учебное пособие. М.: Финансы и
статистика, 2002.
7. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М., 1982.
8. Степанов С.В. Статистика интервальных данных в обследовании заработной платы// Вопросы статистики. 2005. № 10.
9. Хили. Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. СПб: Питер,
2005. 638 с.
10. Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition. SAGE
Publications Ltd, 2009.
11. Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications
Ltd, 2012.
Тема 6. Выборочный метод
Понятие и виды выборки. Способы отбора единиц в выборочную совокупность. Порядок распространения выборочных данных на генеральную совокупность при случайном,
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
серийном и слоевом отборе. Оценка репрезентативности данных выборки. Диспропорциональная выборка и взвешивание.
Литература по теме:
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
3. Практикум по социальной статистике. Учебное пособие для ВУЗов. – 2-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2004.
4. Социальная статистика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика,
2001.
Дополнительная литература:
1. Йейтс Ф. Выборочный метод в переписях и обследованиях. М.: Статистика, 1965.
2. Кокрен У. Методы выборочного исследования. М.: Статистика, 1976.
3. Литвинов С.М. Использование понятия относительной погрешности оценивания для расчета выборки из генеральной совокупности с малой долей признака // Социология: теория, методы, маркетинг. 2008. № 2.
4. Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие. М.:
ИСЭПН РАН, 2005.
5. Степанов С.В. Уточнение выборочных итогов с помощью дополнительных данных. Калибровка выборки // Вопросы статистики. 2009. № 9.
6. Чуриков А. Случайные и неслучайные выборки в социологических исследованиях // Социальная реальность. 2007. №4 [http://socreal.fom.ru/?link=ARTICLE&aid=375]
7. Ядов В. А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л. 2007.
8. Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition. SAGE
Publications Ltd, 2009.
9. Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications
Ltd, 2012.
Тема 7. Представление результатов анализа данных
Принципы объяснения результатов исследования: предопределенность задачами исследования; анализ в рамках концептуальной и операциональной модели исследования; связь
с проблемой исследования; истолкование показателей исследования в их взаимосвязи; привлечение дополнительной качественной и количественной информации и др.
Компактное описание социологической информации (построение вариационных рядов, группировка данных). Частотное распределение: табличные представления, виды частот, графическое распределение.
Представление результатов анализа нечисловых данных в социологическом исследовании. Таблицы сопряженности, методы визуализации, анализ текстовых данных, открытых
вопросов.
Логика построения отчета. Структура отчета. Обоснование ответов на гипотезы исследования - основная составляющая отчета. Общие выводы по результатам исследования.
Приложение к отчету.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Социальные группы и организации, заинтересованные в результатах исследования.
Способы представления результатов исследования общественности. Правила построения
научного отчета, аналитических записок и презентаций.
Литература по теме:
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
3. Практикум по социальной статистике. Учебное пособие для ВУЗов. – 2-е изд. – М.: Финансы и статистика, 2004.
4. Социальная статистика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика,
2001.
Дополнительная литература:
1. Горшков М.К., Шереги Ф.Э. Прикладная социология: методология и методы. Интерактивное
учебное
пособие.
М.:
Институт
социологии
РАН,
2011
[http://www.socioprognoz.ru/files/el/textbook/htm/main_menu.htm]
2. Желязны Дж. Говори на языке диаграмм. Пособие по визуальным коммуникациям. М.:
Институт комплексных стратегических исследований, 2009.
3. Киблицкая М.В., Масалков И.К. Методология и дизайн исследования в стиле кейс-стади.
М.: Изд-во МУБиУ, 2003.
4. Радаев В.В. Как организовать и представить исследовательский проект. 75 простых правил. М.: ГУ-ВШЭ, ИНФРА-М, 2001.
5. Сусоколов А.А. Технология социологического исследования. Учебное пособие по курсу
«Практикум по экономической социологии», Москва: Русская панорама, 2008.
6. Хеллевик О. Социологический метод. М.: Весь мир, 2002.
7. Шмерлина И.А. Процедурные начала исследовательской социологии: Методическое пособие. Нижний Новгород: ННГУ, 1999.
8. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л. 2007.
9. Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition. SAGE
Publications Ltd, 2009.
10. Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications
Ltd, 2012.
Второй год обучения
Тема 8. Регрессионный анализ
Корреляция. Линейная регрессия. Применение множественной линейной регрессии в
социологии. Применимость линейной регрессии: требования к зависимой переменной
(должна быть измерена в интервальной или квази-интервальной шкале), требования к независимым переменным и проблема мультиколлинеарности. Использование корреляционного
анализа для отбора переменных для регрессионного анализа. Интерпретация коэффициентов
множественной корреляции, детерминации, нестандартизованных и стандартизованных регрессионных коэффициентов. Перекодировка множественных номинальных переменных в
бинарные. Содержательная интерпретация результатов регрессионного анализа. Бинарные
зависимые переменные и логистическая регрессия.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
1.
2.
1.
2.
3.
4.
5.
Литература по теме.
Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.:
Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Дополнительная литература:
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3е изд. Диалектика, 2007.
Наследов А. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011.
Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие.
М.: ИСЭПН РАН, 2005.
Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition.
SAGE Publications Ltd, 2009.
Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications Ltd, 2012.
Тема 9. Специфика вторичного анализа данных в сравнительных международных исследованиях
Специфика академических, прикладных и маркетинговых исследований. Кросссекции и лонгитюды. Временные ряды. Сравнительные исследования. Поисковые исследования, оценочные исследования, консалтинговые исследования. Типичные трудности при
использовании вторичных данных. Специфика сравнительных и кросс-культурных исследований. Значение и специфика теорий среднего уровня.
Литература по теме.
1. Рабочая книга социолога. Под ред. Г.В. Осипова. - М.: КомКнига, 2006.
2. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Учебник. - М.: Омега-Л, 2011.
3. Hantaris L. International comparative research: theory, methods and practice. - Palgrave
Macmillan, 2009.
Дополнительная литература:
1. Ember C.R., Ember M. Cross-cultural Research Methods. - Plymouth: AltaMira Press, 2009.
2. Landman, T. Issues and Methods in Comparative Politics. - Routledge, 2008.
3. Lieberman E.V. Nested Analysis as a Mixed-Method Strategy for Comparative Research //
American Political Science Review. - Vol. 99, No. 3. - August 2005.
Тема 10. Отбор и подготовка данных для сравнительного многомерного анализа
Получение информации о файле и переменных. Отбор переменных. Обработка пропущенных значений. Проблема выбросов, проблема неответов. Логика преобразования данных. Перекодировка данных и коррекция размерности шкал. Способы трансформации переменных. Перекодирование категориальных и интервальных переменных. Агрегирование
данных. Создание новых переменных с помощью функции «вычислить». Сортировка наблюдений. Реструктурирование данных.
Литература по теме.
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
2.
1.
2.
3.
4.
5.
Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.:
Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Дополнительная литература:
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3е изд. Диалектика, 2007.
Наследов А. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011.
Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие.
М.: ИСЭПН РАН, 2005.
Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition.
SAGE Publications Ltd, 2009.
Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications Ltd, 2012.
Тема 11: Дисперсионный анализ
Проверка статистической значимости различия средних. Распределение дисперсионнного отношения. Однофакторный дисперсионный анализ. Многофакторный дисперсионный
анализ. Влияние ковариат. Многомерный дисперсионный анализ.
Литература по теме.
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.:
Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Дополнительная литература:
1. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3е изд. Диалектика, 2007.
2. Наследов А. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011.
3. Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие.
М.: ИСЭПН РАН, 2005.
4. Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition.
SAGE Publications Ltd, 2009.
5. Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications Ltd, 2012.
Тема 12: Логистическая регрессия
Математическая суть логистической регрессии. Вероятность, шанс и натуральный логарифм шанса. Бинарная и мультиноминальная логистическая регрессия.
Литература по теме.
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.:
Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Дополнительная литература:
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
1.
2.
3.
4.
5.
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3е изд. Диалектика, 2007.
Наследов А. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011.
Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие.
М.: ИСЭПН РАН, 2005.
Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition.
SAGE Publications Ltd, 2009.
Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications Ltd, 2012.
Тема 13: Кластерный анализ
Эмпирические типологии респондентов и их применение в социологии. Ограничение
для переменных, использующихся в кластерном анализе (сравнимая размерность, не должны
коррелировать друг с другом). Различные меры дистанции и методы выделения кластеров.
Критерии выбора оптимального кластерного решения. Анализ типов на основе переменных,
использованных для кластеризации и интерпретация типов-кластеров. Использование типовкластеров для анализа переменных, не использовавшихся в кластеризации.
Литература по теме.
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.:
Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Дополнительная литература:
1. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3е изд. Диалектика, 2007.
2. Наследов А. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011.
3. Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие.
М.: ИСЭПН РАН, 2005.
4. Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition.
SAGE Publications Ltd, 2009.
5. Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications Ltd, 2012.
Тема 14: Факторный анализ
Проблема сокращения мерности описания. Понятие латентных переменных. История
развития факторного анализа для конструирования личностных тестов. Какие переменные
пригодны и непригодны для факторного анализа. Преимущества и недостатки нормирования
переменных перед использованием в факторном анализе (исследование WVS Шварца). Критерии определения количества извлекаемых факторов. Вращение факторов: ортогональное и
облические. Интерпретация факторов. Построение индексов и шкал по результатам факторного анализа. Сравнение факторных структур, полученных на различных выборках.
Литература по теме.
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
2.
1.
2.
3.
4.
5.
Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.:
Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Дополнительная литература:
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3е изд. Диалектика, 2007.
Наследов А. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011.
Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие.
М.: ИСЭПН РАН, 2005.
Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition.
SAGE Publications Ltd, 2009.
Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications Ltd, 2012.
Тема 15: Анализ вербальных и визуальных данных
Виды, характеристики и теоретические основания качественных методов. Особенности стратегии качественного анализа. Возможности и ограничения качественных методов
сбора данных.
Документы как источник социологической информации. Классификация документов.
Фиксация данных, транскрибирование, систематизация, хранение данных, обработка, кодирование, компрессия, формализация.
Методология и методика формализованного анализа документов. Количественный и
качественный контент-анализ. Возможности семантического анализа. Инструментарий метода контент-анализа, его основные параметры. Техническая сторона контент-анализа. Современное программное обеспечение.
Место визуальных методов социологии в современной науке, ситуации их использования. Сбор, обработка и анализ визуальных данных. Интерпретация визуальной информации.
Литература по теме.
1.
2.
1.
2.
3.
4.
Семенова В.В. Качественные методы: введение в гуманистическую социологию. М.:
Добросвет, 1998.
Ядов В. А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л. 2007.
Дополнительная литература:
Визуальная антропология: новые взгляды на социальную реальность: Сб.науч.ст. /
Под ред. Е.Р. Ярской-Смирновой, П.В. Романова, В.Л. Круткина. – Саратов: Научная
книга, 2007.
Горшков М.К., Шереги Ф.Э. Прикладная социология: методология и методы. Интерактивное
учебное
пособие.
М.:
Институт
социологии
РАН,
2011.
[http://www.socioprognoz.ru/files/el/textbook/htm/main_menu.htm]
Сикевич З.В. Социологическое исследование: Практическое руководство. - СПб.: Питер, 2005.
Штомпка П. Визуальная социология. Фотография как метод исследования: учебник. –
М.: Логос, 2007.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Тема 16: Представление и защита самостоятельных прикладных сравнительных
проектов
Разработка, представление и обсуждение студенческих исследовательских работ на
основе анализа данных международных сравнительных исследований. Постановка задач, отбор переменных и выбор адекватных методов вторичного анализа данных. Занятия проводятся в формате студенческой научной конференции. Работа выполняется в мини-группах
(не более 6 человек). После представления каждой работы, она обсуждается, указываются её
достоинства и недостатки, а также возможности для будущих исследований.
Литература по теме.
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.:
Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Дополнительная литература:
1. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3е изд. Диалектика, 2007.
2. Наследов А. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011.
3. Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. Учебное пособие.
М.: ИСЭПН РАН, 2005.
4. Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition.
SAGE Publications Ltd, 2009.
5. Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications Ltd, 2012.
Темы семинарских занятий
Темы семинарских занятий полностью соответствуют темам лекционных занятий, их
количество указано в табл. 5 «Тематический план учебной дисциплины». На семинарских
занятиях предусмотрена детальная проработка содержания лекционного курса на практике, в
компьютерном классе, на материалах баз статистических и социологических исследований.
9. Оценочные средства для текущего, промежуточного и итогового
контроля студента
1.4
Тематика заданий текущего контроля
Примеры заданий для контрольной работы и задач в домашнем задании
Задача 1:
Имеются следующие статистические данные, характеризующие средний размер
назначенных пенсий по федеральным округам по данным Пенсионного фонда:
Федеральный округ
Центральный
Северо-западный
Средний размер назначенной
пенсии в 1 квартале 2011г., руб.
8271,5
9337,6
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Южный
Северокавказский
Поволжский
Уральский
Сибирский
Дальневосточный
7659,6
6962,1
7829,1
8806,2
8206,4
9659,3
Источник данных: http://www.gks.ru/bgd/regl/b11_20/IssWWW.exe/Stg/2-kw/d/7-3-5.htm
Определите:
1) средний размер назначенной пенсии, укажите вид и форму средней
2) дисперсию размера пенсии двумя способами
3) среднее квадратическое отклонение (СКО), укажите единицы измерения и раскройте смысл
3) изменилось ли значение средней, дисперсии и СКО, если бы такие результаты были получены в ходе выборочного опроса работающего населения?
Задача 2:
Имеются следующие статистические данные по федеральным округам в 1 полугодии
2011г.:
Федеральный
округ
РФ
Центральный
Северо-западный
Южный
Северокавказский
Поволжский
Уральский
Сибирский
Дальневосточный
Среднемесячная заработная
плата одного
работника, руб.
Численность занятых в
экономике в процентах к
итогу
Опрошено работающего
населения в процентах
к итогу
27199,1
24730,4
16111,7
100
27,6
10,0
9,0
100
20,0
10,0
10,0
10,0
13179,9
16469,5
26896,2
19704,1
27765,5
4,9
21,2
9,0
13,4
4,9
20,0
10,0
10,0
10,0
Источники данных: http://www.gks.ru/bgd/regl/b11_20/IssWWW.exe/Stg/2-kw/z/7-3-3.htm
Труд и занятость в России в 2011 г. С. 186-188.
1)
2)
3)
4)
5)
Определите по генеральной совокупности:
среднемесячную заработную плату, укажите вид и форму средней
дисперсию заработной платы;
среднее квадратическое отклонение, укажите единицы измерения и раскройте смысл
Определите по выборочной совокупности:
среднемесячную заработную плату, укажите вид и форму средней
дисперсию заработной платы;
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
6) среднее квадратическое отклонение, укажите единицы измерения и раскройте смысл
Объясните причину различий между показателями, измеренными по генеральной и
выборочной совокупностям?
Сопоставьте способы расчета показателей в 1 и 2 задачах, чем обусловлены различия?
Задача 3:
Имеются следующие статистические данные по федеральным округам в 2010г.:
Федеральный
Доля населения, Численность населения Опрошено выборочно
округ
проживающего
по ВПН 2010,
населения,
в городах
в процентах к итогу
в процентах к итогу
РФ
100
100
Центральный
0,815
26,9
20,0
Северо-западный
0,836
9,5
10,0
Южный
0,625
9,7
10,0
Северокавказ10,0
ский
0,491
6,7
Поволжский
0,709
20,9
20,0
Уральский
0,800
8,5
10,0
Сибирский
0,720
13,5
10,0
Дальневосточный
0,748
4,4
10,0
Источники данных: http://www.gks.ru/bgd/free/b04_03/IssWWW.exe/Stg/d01/65oz-shisl28.htm
Определите по генеральной совокупности:
7) дисперсию доли горожан по каждому федеральному округу;
8) дисперсию доли горожан в целом по всем федеральным округам;
9) среднее квадратическое отклонение, укажите единицы измерения и раскройте смысл
Определите по выборочной совокупности:
10) дисперсию доли горожан;
11) среднее квадратическое отклонение, укажите единицы измерения и раскройте смысл
Объясните причину различий между показателями, измеренными по генеральной и
выборочной совокупностям?
Сопоставьте способы расчета показателей в 1 и 2 задачах, чем обусловлены различия?
Задача 4:
Используйте файл данных ЕSS волна 3.
Проведите кластерный анализ, выбрав из переменных «ценностей по Шварцу» 5, удовлетворяющих следующим условиям:
1. Они не должны сильно коррелировать друг с другом (коэффициенты корреляции
Пирсона не выше, чем 0,2).
2. У них должна быть достаточная дисперсия
Используйте процедуры К-means кластеризации.
Сравните и проинтерпретируйте решения для 5, 7 и 9 кластеров.
Выберите наилучшее решение и проинтерпретируйте содержательно кластеры (что
отличает каждый из кластеров).
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Рассчитайте и сравните «социально-демографические портреты» каждого из кластеров. Какие закономерности можно отметить?
Задача 5:
Используйте файл данных ЕSS волна 4.
Проведите факторный анализ, используя для него все 19 переменных, характеризующих ценности по Шварцу.
Используйте вращение по методу «варимакс».
Проинтерпретируйте полученные факторы.
Соответствуют ли они «пространству ценностей по Шварцу?».
Рассчитайте центрированные и нормализованные значения для этих же переменных и
снова выполните факторный анализ.
Проинтерпретируйте факторы. Какова теперь степень соответствия полученной Вами
факторной структуре модели Шварца?
1.5
Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
Вопросы экзаменационного теста полностью воспроизводят тематическую структуру
курса и направлены на определение правильных значений статистических показателей и на
обоснование их выбора, а также на определение соответствий теоретических формулировок
и понятий, которые они определяют или с которыми тем или иным образом соотносятся.
1.6
Примеры заданий итогового контроля
Данный курс предполагает обсуждение со студентами «кейсов» - конкретных и реальных групповых исследований, выполненных на основе различных программ, с применением разнообразных способов анализа и представления данных. В связи с этим студенты сами выбирают тему, данные и литературу по теме своего исследования, и во время 9-10-й недели представляют аннотацию исследования, описание данных и предварительный обзор литературы, который будет включен в их финальный отчет. Во время практических занятий
преподаватель прорабатывает вместе со студентами целый ряд исследовательских приемов,
навыков и умений, которые необходимы для представления финального отчета по курсу. Логика построения курса соответствует логике типичного социального исследования: выбор
темы, анализ литературы, дизайн исследования (поскольку используются вторичные данные,
от студентов требуется глубоко разобраться в дизайне того исследования, на которое они
опираются) анализ данных, подготовка отчета, подготовка и проведение презентации. Предполагается, что студенты уже знакомы с общей литературой по курсу, которая изучалась в
курсах «методы социальных исследований» и «статистические методы».
Итоговый контроль предусматривает выполнение самостоятельного исследовательского проекта (на основании вторичного анализа статистических и социологических данных), в том числе, работу в группе, самостоятельное составление программы исследовательского проекта, методической схемы анализа данных, выполнение статистического анализа,
табличное и графическое представление полученных результатов и их интерпретацию, заблаговременную сдачу материалов исследования в печатном виде преподавателю и публичную презентацию результатов в аудитории.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
Исследования выполняются на основе данных ESS (European Social Survey). По согласованию с преподавателем и своим научным руководителем разрешается использовать для
анализа также другие данные (дополнительно).
Темы для составления программы и инструментария социологического исследования
студенты выбирают самостоятельно, согласовав с преподавателем. Выбор темы исследования определяется двумя обстоятельствами:
1. Исследовательскими интересами студента. В идеальном случае отчет по этому курсу
будет использован для подготовки студентом дипломной работы.
2. Наличием вторичных данных по интересующей студента теме. Поскольку преподаватель не всего может предоставить студенту данные (или студент не всегда может
найти данные), которые соответствуют конкретным интересам студента, в некоторых
случаях требуется коррекция темы.
Сдача отчета по исследованию производится в соответствии с графиком текущего
контроля, до публичной презентации результатов работы в аудитории. Отчет по исследованию должен содержать обоснование актуальности проблемы, её новизны, формулировки
объекта, предмета, цели, задач, гипотез исследования; системный и факторный анализ объекта исследования, описание инструментария исследования (баз данных, индикаторов, шкал,
особенностей переменных и т.п.), обоснование необходимости и правомерности применения
предложенной схемы анализа в соответствии с выдвинутыми гипотезами, табличный и графический материалы анализа данных, интерпретацию результатов, список использованной
литературы.
Объем работы: не менее 10 страниц, включая титульный лист, содержание, основной
текст, табличный и графический материал, список использованной литературы и источников
(объемом не менее 10 источников, включая научные монографии, статьи, публикации специализированных сайтов, а также справочные и лексикографические издания). Оформление
текста рекомендаций в соответствии с требованиями ГОСТ, наличие ссылок, списка использованной литературы и источников обязательно. Требования к форматированию текста программы социологического исследования: Times New Roman, 14 кегль, полуторный интервал,
выравнивание по ширине. Оформление схем и таблиц: Times New Roman, 12 кегль, одинарный интервал, выравнивание по центру.
10. Образовательные технологии
В рамках курса предполагается выполнение практических заданий на основе данных,
собранных в ранее проведенных заказных исследованиях и находящихся в открытом доступе
в Интернете реальных статистических данных, что позволяет студентам отчасти познакомиться с социологической практикой. Кроме того, используются материалы социологических статей, презентаций, что также позволяет на реальных примерах приобрести нужные
социологу-исследователю навыки. Задачи, которые ставятся в рамках практических занятий
и самостоятельной работы, в также текущий и итоговый контроль воспроизводят задачи,
встающие в реальной исследовательской практике.
11. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
1.7
Базовые учебники
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических
данных и восстановление скрытых закономерностей. DiaSoft, 2002.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.:
Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007.
1.
2.
3.
4.
5.
1.8
Основная литература
Практикум по социальной статистике. Учебное пособие для ВУЗов. – 2-е изд. – М.:
Финансы и статистика, 2004.
Социальная статистика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2001.
Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. Математическая
статистика для социологов. М.: Издательский дома ГУ ВШЭ, 2007.
Field, A. Discovering Statistics Using SPSS (and sex, drugs and rock'n'roll). 3rd edition.
SAGE Publications Ltd, 2009.
Pollock, Philip H. An SPSS Companion to Political Analysis. 4th edition. SAGE Publications Ltd, 2012.
1.9
Дополнительная литература
1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: учебник. М., 1998;
2. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика, 1982.
3. Богомолова А.В., Карасев О.И., Сеннов Р.А., Юдина Т.Н. Базы данных по социальноэкономической статистике Российской Федерации с Интернет-доступом //
Дискуссионный клуб «Преподаватель высшей школы: профессиональный потенциал,
особенности занятости и трудовой мотивации» [http://ecsocman.hse.ru/text/16214162/]
4. Визуальная антропология: новые взгляды на социальную реальность: Сб.науч.ст. /
Под ред. Е.Р. Ярской-Смирновой, П.В. Романова, В.Л. Круткина. – Саратов: Научная
книга, 2007.
5. Горшков М.К., Шереги Ф.Э. Прикладная социология: методология и методы. Интерактивное
учебное
пособие.
М.:
Институт
социологии
РАН,
2011.
[http://www.socioprognoz.ru/files/el/textbook/htm/main_menu.htm]
6. Гуц А.К., Фролова Ю.В. Математические методы в социологии. М.: Издательство
ЛКИ, 2010.
7. Давыдов А.А. Анализ одномерных частотных распределений в социологии: эволюция
подходов// Социологические исследования. 1995. № 5.
8. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3е изд. Диалектика, 2007.
9. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы для
экономистов и менеджеров. М., 2000.
10. Желязны Дж. Говори на языке диаграмм. Пособие по визуальным коммуникациям.
М.: Институт комплексных стратегических исследований, 2009.
11. Йейтс Ф. Выборочный метод в переписях и обследованиях. М.: Статистика, 1965.
12. Кечина Е.А. Взаимодействие социологии и статистики на этапе их формирования как
социальных наук //Социологические исследования. 2008. № 9.
13. Киблицкая М.В., Масалков И.К. Методология и дизайн исследования в стиле кейсстади. М.: Изд-во МУБиУ, 2003.
14. Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. М.: Финансы и статистика, 1982.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
15. Кокрен У. Методы выборочного исследования. М.: Статистика, 1976.
16. Кутенков Р.П., Коростелев В.Г. Анализ связи нормальных признаков: проверка гипотез и свойств коэффициентов // Социологические исследования. 1991. № 1.
17. Литвинов С.М. Использование понятия относительной погрешности оценивания для
расчета выборки из генеральной совокупности с малой долей признака// Социология:
теория, методы, маркетинг. 2008. № 2.
18. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel: Учебное пособие. М.: Финансы и
статистика, 2002.
19. Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS: Учебное пособие / Под ред. И.В. Орлова. М.: Вузовский учебник,
2012.
20. Мосмюллер Г., Ребик Н.Н. Маркетинговые исследования с SPSS. Учебное пособие.
М.: Инфра-М, 2012.
21. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М., 1982.
22. Наследов А. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011.
23. Пациорковский В.В., Пациорковская В.В. SPSS для социологов. Учебное пособие.
ИСЭПН РАН. 2005.
24. Радаев В.В. Как организовать и представить исследовательский проект. 75 простых
правил. М.: ГУ-ВШЭ, ИНФРА-М, 2001.
25. Семенова В.В. Качественные методы: введение в гуманистическую социологию. М.:
Добросвет, 1998.
26. Сикевич З.В. Социологическое исследование: Практическое руководство. - СПб.:
Питер, 2005.
27. Степанов С.В. Статистика интервальных данных в обследовании заработной платы //
Вопросы статистики. 2005. № 10.
28. Степанов С.В. Уточнение выборочных итогов с помощью дополнительных данных.
Калибровка выборки // Вопросы статистики. 2009. № 9.
29. Сусоколов А.А. Технология социологического исследования. Учебное пособие по
курсу «Практикум по экономической социологии». Москва: Русская панорама, 2008.
30. Теория статистики с основами теории вероятностей. Под ред. И.И. Елисеевой. М.:
Юнити-Дана, 2001.
31. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Учебное пособие. М.: КДУ, 2007.
32. Толстова Ю.Н. Социология и математика. М.: Научный мир, 2003.
33. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.: Инфра-М, 1998.
34. Харитонова И.А., Рудикова Д.И. Microsoft Office Access 2007. СПб.: БХВ-Петербург,
2008.
35. Хеллевик О. Социологический метод. М.: Весь мир, 2002.
36. Хили. Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. СПб: Питер,
2005.
37. Чуриков А. Случайные и неслучайные выборки в социологических исследованиях //
Социальная реальность. 2007. № 4 [http://socreal.fom.ru/?link=ARTICLE&aid=375]
38. Шмерлина И.А. Процедурные начала исследовательской социологии: Методическое
пособие. Нижний Новгород: ННГУ, 1999.
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Программа дисциплины «Анализ данных в социологии»
для направления 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра
39. Штомпка П. Визуальная социология. Фотография как метод исследования: учебник. –
М.: Логос, 2007.
40. Ядов В. А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л. 2007.
41. Antonius R. Interpreting Quantitative Data with SPSS. Sage Publications Ltd, 2003.
42. Ember C.R., Ember M. Cross-cultural Research Methods. - Plymouth: AltaMira Press, 2009.
43. Hantaris L. International comparative research: theory, methods and practice. - Palgrave
Macmillan, 2009.
44. Landman, T. Issues and Methods in Comparative Politics. - Routledge, 2008.
45. Lieberman E.V. Nested Analysis as a Mixed-Method Strategy for Comparative Research //
American Political Science Review. - Vol. 99, No. 3. - August 2005.
46. Miller R.L., Acton C., Fullerton D.A., Maltby J. SPSS for Social Scientists. Palgrave Macmillan, 2002.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
1.10 Справочники, словари, энциклопедии
Cleophas T.J., Zwinderman A.H. SPSS for Starters. Springer Science+Business Media B.V.
2010.
IBM SPSS Statistics Base 20. IBM Corporation, 2011.
Microsoft PowerPoint 2003. Русская версия (+ CD-ROM). ЭКОМ Паблишерз: 2007.
Microsoft Word 2003. Русская версия (+ CD-ROM) ЭКОМ Паблишерз: 2005.
Фрай К. Microsoft Excel 2003. Русская версия (+ CD-ROM). ЭКОМ Паблишерз: 2007.
Харитонова И.А., Рудикова Д.И. Microsoft Office Access 2007. СПб.: БХВ-Петербург,
2008.
ГОСТ 7.32-2001: Отчет о научно-исследовательской работе. Структура и правила
оформления.
1.11 Программные средства
Для успешного освоения дисциплины, студент использует следующие программные
средства:
 Офисные программы Microsoft Word 2003, Microsoft Excel 2003, Microsoft PowerPoint
2003;
 Программа статистической обработки данных SPSS (PASW).
1.12 Дистанционная поддержка дисциплины
Дистанционная поддержка курса осуществляется с помощью системы LMS, в которой
размещаются задания и материалы к занятиям, а также осуществляются консультацию по
подготовке заданий и сдаются выполненные работы. Порядок доступа к LMS – по регистрации на курс.
12. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Аудитория, оборудованная компьютерами с выходом в Интернет, в количестве, необходимом для индивидуальной работы каждого студента.
Программный пакет IBM SPSS 19, 20 или 21 версии.