Анализ данных в социологии - Саратовский государственный

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
Социологический факультет
УТВЕРЖДАЮ
___________________________
"__" __________________20__ г.
Рабочая программа дисциплины
Анализ данных в социологии
Направление подготовки
230700 прикладная информатика
Профиль подготовки
Прикладная информатика в социологии
Квалификация (степень) выпускника
Бакалавр
Форма обучения
Очная
Саратов,
2011
1. Цели освоения дисциплины
Программа «Анализ данных в социологии» составлена в соответствии
с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта
высшего профессионального обучения для направления подготовки 230700 прикладная информатика (квалификация (степень) бакалавр).
Учебный курс призван вместе с другими дисциплинами обеспечить
формирование у будущих специалистов фундаментального теоретического
базиса, широкого кругозора, социологического мышления и практических
навыков изучения и оценки современных общественных процессов, явлений
и событий. Задачами освоения дисциплины являются: приобретение
студентами теоретических знаний подходов к анализу и интерпретации
социологических данных, моделирования социальных процессов с помощью
программных пакетов (на примере SPSS 19).знаний основных методов и
технологий анализа статистических баз данных, а также умения применять
их в практике проектирования и прогнозирования различных аспектов
социальной, социально – экономической и политической сфер.
2.Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
Дисциплина «Анализ данных в социологии» относится к базовой части
математического и естественнонаучного цикла. Дисциплина логически
связана с другими частями ООП, как фундаментального (общая социология,
история социологии), так и прикладного характера (теорией измерений в
социологии, методика и техника социологического исследования, социальное
прогнозирование и проектирование, социальные технологии, социальное
моделирование). «Входными» знаниями и умениями обучающегося
являются: знание основ фундаментальной теоретической социологии, умение
использовать их при анализе социальных явлений, знание теоретического
базиса отраслей социологического знания. Знание и умение применять на
практике методы сбора первичной социологической информации,
обрабатывать данные и формировать электронные базы. Знать основы
социальной и математической статистики. Дисциплина «Анализ данных в
социологии»
является
предшествующей
для
ряда
дисциплин
математического и естественно – научного цикла (социальное
прогнозирование и проектирование, социальные технологии).
3 Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения
дисциплины.
В результате освоения дисциплины формируются следующие
компетенции в соответствии с ФГОС ВПО по направлению 230700 прикладная информатика (квалификация (степень) бакалавр).
профессиональными компетенциями (ПК):
общепрофессиональные:
способен использовать основные законы естественнонаучных
дисциплин в профессиональной деятельности и эксплуатировать
современное
электронное
оборудование
и
информационно-
коммуникационные технологии в соответствии с целями образовательной
программы бакалавра (ПК-3);
проектная деятельность:
способен ставить и решать прикладные задачи с использованием
современных информационно-коммуникационных технологий (ПК-4);
аналитическая деятельность:
способен применять методы анализа прикладной области на
концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях
(ПК-17);
4. Структура и содержание дисциплины
Анализ данных в социологии
Общая трудоемкость дисциплины составляет 5зачетных единиц – 180 часов.
№
п/п
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Виды учебной работы,
включая самостоятельную
работу студентов и
трудоемкость (в часах)
лек лабо практ к срс
ции рато ическ с
рны
ие
р
е
2
4
Формы текущего
контроля
успеваемости (по
неделям семестра)
Формы
промежуточной
аттестации (по
семестрам)
Индивидуальное
выступление
Раздел
дисциплины
Сем
естр
Неделя
семест
ра
Методологически
е аспекты анализа
данных в
социологии
Основные цели
применения
математических
методов в
социологии.
Возможности
описательной
статистики
Меры средней
тенденции и
отвечающие им
модели.
Изучение связи
между
признаками
Коэффициенты
связи для
порядковых
данных.
3
1
3
2-3
2
2
4
2
Письменная
самостоятельная
работа
3
4-7
4
8
4
2
Контрольная работа
3
8-12
6
14
4
2
Контрольная работа
3
13-18
4
12
4
2
Курсовой проект
4
1-4
4
4
4
2
Контрольная работа
Особенности
анализа
взаимосвязи
качественных и
4
5-8
4
4
6
4
Контрольная работа
8.
9.
количественных
переменных.
Команда Ти-тест
для сравнения
двух независимых
выборок.
Однофакторный
дисперсионный
анализ.
Особенности
использования
регрессионных
моделей
Всего
4
9-12
4
4
6
2
Контрольная работа
4
13-16
4
4
4
2
Курсовой проект
экзамен
34
52
40
18
Содержание:
Тема 1. Методологические аспекты анализа данных в социологии
Поиск статистических закономерностей как основная цель, стоящая перед
эмпирической социологией. Роль анализа данных в ее достижении.
Эмпирическая основа для изучения социальных явлений. Понятие
статистической закономерности. Роль статистических и нестатистических
закономерностей в эмпирической социологии.
Проблема соотнесения
формального и содержательного при формировании представлений о
закономерности в социологии. Статистическая закономерность как результат
"сжатия" исходных данных. Основные цели анализа данных.
Математические методы как средство познания социальных явлений.
Роль математизации научного знания. Априорная модель изучаемого
явления. Эмпирическая и математическая системы.
Тема 2. Основные цели применения математических методов в социологии.
Основные задачи математической статистики с точки зрения потребностей
социологии. Специфика использования методов анализа данных в
социологии.
Тема 3. Возможности описательной статистики
Особенности информации, обрабатываемой статистическим пакетом (на
примере SPSS 10).Типы переменных. Типы шкал измеряемых переменных.
Общее описание пакета и подготовка данных. Команды описательного
анализа. Команды описания распределений. Алгоритмы преобразования
данных. Описательная статистика. Одномерные частотные распределения.
Представление одномерной случайной величины в выборочном
социологическом
исследовании.
Стоящие
за
ним
модели.
Проблема разбиения диапазона изменения значений признака на интервалы.
Кумулята. Проблема пропущенных значений.
Тема 4. Меры средней тенденции и отвечающие им модели.
Средние показатели (среднее арифметическое, медиана, мода, стандартное
отклонение, ошибка среднего) Меры разброса и отвечающие им модели.
Необходимость введения мер разброса. Дисперсия. Квантильные размахи.
Интуитивное представление о разбросе значений номинального признака.
Тема 5. Изучение связи между признаками.
Анализ связей между номинальными признаками. Анализ номинальных
данных как одна из главных задач социолога. Роль номинальных данных в
социологии. Соотношение между причинно-следственными отношениями и
формальными методами их изучения. О понятии таблицы сопряженности.
Классификация задач анализа связей номинальных признаков. Диалектика в
понимании признака и его значений. Расширение понятия взаимодействия.
Коэффициенты связи, основанные на критерии "Хи-квадрат". Понимание
отсутствия связи между признаками как статистической независимости.
Функция "Хи-квадрат" и проверка на ее основе гипотезы об отсутствии
связи. Коэффициенты связи, основанные на моделях прогноза. Общее
представление о пропорциональном прогнозе. Проблема сравнения
коэффициентов связи. Методы поиска сочетаний значений независимых
признаков (предикторов), детерминирующих "поведение" респондентов.
Понятия зависимой и независимых переменных Общая постановка задачи.
Тема 6. Коэффициенты связи для порядковых данных.
Вычисление коэффициента Гамма. Коэффициент корреляции Пирсона R.
Возможности интерпретации
R. Вычисление коэффициентов связи в
команде crosstabs.
Тема 7. Особенности анализа взаимосвязи качественных и количественных
переменных. Визуализация различий средних значений.
Графическое представление средних значений количественной переменной в
нескольких группах.
Тема 8. Команда Ти-тест для сравнения двух независимых выборок.
Команда ти тест для одной выборки. Команда ти тест для парных данных.
Однофакторный дисперсионный анализ. Возможности и необходимость
применения. Методы множественных сравнений.
Тема 9. Особенности использования регрессионных моделей.
Общее описание регрессионной модели. Особенности использования
регрессионных моделей при анализе данных выборочных исследований.
Ограничения модели регрессии.
Практические работы:
1-2 Использование статистических характеристик для анализа одномерных
распределений. Используя базу данных собственного социологического
исследования или базу «Учебный» вывести простые частотные
(дескриптивные) распределения. Дать описание таблицам с использованием
модальных значений.
3-5 Средние показатели.
Возможности использования показателей: дисперсии, медианы, моды,
среденего арифметического, особенности их интерпретации
Z стандартизация. Необходимость применения.
Практика расчета и интерпретации средних показателей с помощью пакета
SPSS (по результатам собственных социологических исследований, а также
базы «учебный»).
6-7 Практика применения и интерпретации коэффициента хи – квадрат.
Построение моделей зависимости. Проверка гипотез.
8-9 Расчет коэффициентов связи основанных на хи – квадрат. Интерпретация.
10-11 Возможности использования мер пропорционального уменьшения
ошибки в анализе социологических данных. Практика расчета коэффициента
лямбда.
12- 13 Коэффициенты связи для порядковых данных. Практика вычисления
коэффициента Гамма.
14-15 расчет коэффициента корреляции Пирсона R Возможности
интерпретации R.
Лабораторные работы:
16 Особенности анализа взаимосвязи качественных и количественных
переменных. Визуализация различий средних значений.
17. Графическое представление средних значений количественной
переменной в нескольких группах
18 Команда Ти-тест для сравнения двух независимых выборок.
Однофакторный дисперсионный анализ. Возможности и необходимость
применения.
Практические работы:
1-2 Практика использования регрессионных моделей.
3-6 Экскурс в работу ЦРСИ СГУ. Знакомство с базами данных.
Публикациями. Дискуссии с участием экспертов социологов – специалистов.
7 Мастер класс директора ЦРСИ.
Слабоструктурированные данные в
социологии. Техники и приемы анализа.
8-9 Подготовка презентационного материала по результатам аналитической
работы «учебной» базы данных – «Социальный портрет потребителя БАДов
фирмы Х»
10 Презентация результатов с участием экспертов – ведущих социологов
ЦРСИ СГУ.
11 Участие в студенческой конференции «регион глазами студентов» с
результатами авторских исследований.
12-16
Ролевая
игра
«Заказчик
исполнитель».
Подготовка
исследовательского проекта с разработкой алгоритма аналитической работы.
5. Образовательные технологии
В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки
реализация компетентностного подхода в ходе реализации программы
дисциплины «Анализ данных в социологии» предусматривается широкое
использование в учебном nроцессе активных и интерактивных форм
проведения занятий таких как:
- практика технологий анализа статистических социологических данных,
полученных различными методами.
- выполнение практических контрольных заданий
- индивидуальные выступления студентов
- дискуссии с участием экспертов
- знакомство с работой Центра региональных социологических исследований
СГУ
- мастер классы специалистов – социологов
- участие в студенческих конференциях (в том числе и интерактивных с
использованием Интернет технологий) Вузов Саратовского региона, России
- подготовка и защита курсовых работ
- участие в тестировании
- командные интеллектуальные игры
- подготовка и демонстрация презентаций по результатам социологических
исследований.
6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы
студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости,
промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.
Основными видами самостоятельной работы студентов в рамках дисциплины
«Анализ данных в социологии» являются:
- проведение аналитической работы в рамках авторского исследовательского
проекта
- анализ литературы по дисциплине
- практика применения статистических методов анализа данных на тестовых
примерах
- подготовка презентационного материала по результатам исследовательской
работы
- написание эссе на заданную тему
- участие в студенческих Интернет – конференциях.
Вопросы к экзамену
1. Поиск статистических закономерностей как основная цель, стоящая
перед эмпирической социологией. Роль анализа данных в ее
достижении.
2. Основные цели анализа данных.
3. Особенности информации, обрабатываемой статистическим пакетом
(на примере SPSS 10).
4. Типы переменных. Типы шкал измеряемых переменных.
5. Общее описание пакета и подготовка данных.
6. Команды описательного анализа. Команды описания распределений.
7. Алгоритмы преобразования данных. Необходимость их использования.
8. Команды описательного анализа. Команды описания распределений.
9. Алгоритмы преобразования данных. Необходимость их использования
10. Понятие обработки социальной информации
11. Сущность первичной обработки социальной информации
12.Основные виды группировки и их особенности
13.Типологизация как метод первичной обработки
14.Использование статистических характеристик для анализа
одномерных распределений
15.Возможности использования показателей: дисперсии, медианы,моды,
среденего арифметического, особенности их интерпретации
16.Z стандартизация. Необходимость применения
17.Практика расчета средних показателей с помощью пакета SPSS
18.Хи- квадрат. Особенности применения и интерпретации
19.Ограничения использования коэффициента Хи-квадрат
20.Коэффициенты связи, основанные на Хи-квадрат
21.Эффективность использования коэффициента сопряженности Пирсона
22.Особенности применения коэффициента V Крамера.
23.Коэффициент Юла, Ф(контингенции)
24.Сущность подхода пропорционального уменьшения ошибки
25.Мера пропорционального уменьшения ошибки для номинальных
переменных
26.Коэффициенты связи для порядковых данных
27.Вычисление коэффициента Гамма
28.Коэффициент корреляции Пирсона R
29.Возможности интерпретации R
30.Вычисление коэффициентов связи в команде crosstabs
31.Особенности анализа взаимосвязи качественных и количественных
переменных
32.Визуализация различий средних значений
33.Графическое представление средних значений количественной
переменной в нескольких группах
34.Команда Ти-тест для сравнения двух независимых выборок.
35.Однофакторный дисперсионный анализ. Возможности и
необходимость применения.
36.Особенности использования регрессионных моделей.
37.
Краткие методические рекомендации к итоговой курсовой работе
АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ:

построение двухмерных и многомерных таблиц и графиков;

статистический анализ с использованием SPSS, корреляционных,
регрессионных, ранговых коэффициентов (Q, K, r, p, X² и пр.);

содержательный анализ собранной эмпирической информации, ее
интерпретация, объяснение;

проверка аналитических гипотез;

обобщение и выводы по данным гипотезам.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ:
 обобщение результатов исследование как по описательным, так и по
аналитическим задачам и гипотезам,
 выработка практических рекомендаций.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) основная литература:
1. Ахтямов, Азамат Мухтарович. Математика для социологов и экономистов
[Текст] : учеб. пособие / А. М. Ахтямов. - 2-е изд., испр. и доп. - М. :
ФИЗМАТЛИТ, 2008. - 464 с.Экз-ры: ОХФ(1), ОХФ-ЧЗ-4(1), ОУОГН(3),
ОУОЕН(5)
2. Нефедов, Сергей А.. Факторный анализ исторического процесса. История
Востока [Текст] / С. А. Нефедов ; отв. ред. В. В. Алексеев. - М. : Территория
будущего, 2008. - 750, Экз-ры: ОХФ(2)
3. Лагутин, Михаил Борисович. Наглядная математическая статистика [Текст]
: учеб. пособие / М. Б. Лагутин. - М. : БИНОМ. Лаб. знаний, 2007. - 472 с Экзры: ОХФ(1), ОХФ-ЧЗ-4(2), ОУОЕН(3)
4. Крыштановский, Александр Олегович (1955-2005).
Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS [Текст] : учеб.
пособие / А. О. Крыштановский ; отв. ред.: Ю. Н. Толстова, А. В. Рыжова. - 2е изд. - М. : Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. - 280 Экз-ры: ОХФ(2), ОХФ-ЧЗ-4(1),
ОУОГН(30)
б) дополнительная литература:
1. Наследов, Андрей Дмитриевич. SPSS. Компьютерный анализ данных в
психологии и социальных науках [Текст] : [учеб. пособие] / А. Д.
Наследов. - М. ; СПб. ; Н. Новгород [и др.] : Питер, 2005. - 416 с. Экзры: ОХФ(1)
2. 4. Крыштановский, Александр Олегович (1955-2005). Анализ
социологических данных с помощью пакета SPSS [Текст] : учеб.
пособие / А. О. Крыштановский ; отв. ред.: Ю. Н. Толстова, А. В.
Рыжова. - М. : Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006. - 280, Экз-ры: ОХФ(3), ОХФЧЗ-4(1)
3. Green H.William. Econometric Analysis. - Upper Saddle River, New Jersey:
1997.
4. Handbook of Statistical Modeling for Social and Behavioral Sciences. - New
York and London: Plenium press, 1995.
5. SPSS BASE 7.5. Syntax Reference GuideРуководство пользователя SPSS.
- Chicago: 1997.
6. SPSS BASE 8.0. Руководство по применению SPSS. - М.: СПСС РУСЬ.
1998.
7. SPSS BASE 8.0. Руководство пользователя SPSS. - М.: СПСС РУСЬ.
1998.
8. SPSS для Windows. Руководство пользователя SPSS, Книга 1. - М.:
Статистические системы и сервис. 1995.
9. SPSS. Exact tests 6.1 for windows. - Chicago: 1995.
10.SPSS. Professional statistics. - Chicago: 1994
11.SPSS. Regression Models 9.0. - Chicago: 1999.
12.Адамов С.Ю. Система анализа нечисловой информации “САНИ” //
Социология: 4М (методология, методика, математическое
моделирование). 1991. 2. С.86-104
13.Айвазян С.А., Мешалкин Л.Д., Енюков И.С. Прикладная статистика.
Т.1.М.: Финансы и статистика, 1983.
14.Айвазян С.А., Мхиторян, В.С. Прикладная статистика и основы
эконометрики. - М.: Издательское объединение "Юнити", 1998.
15.Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. М.: Наука,
1984
16.Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика,
1982 (Upton G.J.G. The analysis of cross-tabulated data. N.-Y.:
J.WileySons, 1978)
17.Аргунова К.Д. Качественный регрессионный анализ в социологии. М.:
ИСАН СССР, 1990
18.Бартоломью Д. Стохастические модели социальных процессов. М.:
Финансы и статистика,1985
19.Батыгин Г.С. Обоснование научного вывода в прикладной социологии.
М.: Наука, 1986
20.Батыгин Г.С. Ремесло Пауля Лазарсфельда (Введение в научную
биографию) // Вестник АН СССР, 1990, № 8
21.Батыгин Г.С. Соотношение понятий и переменных в социологическом
сследовании // Социс, 1981, № 3. С. 53-63
22.Батыгин Г.С., Девятко И.Ф. Миф о качественной социологии //
Социологический журнал, 1994, № 2. С. 28-42
23.Божков О.Б. Письмо в редакцию журнала “Социологические
исследования” // Социс, 1988, № 3. С. 135-137.
24.Бочаров В.А., Маркин В.И. Основы логики. М.: Космополис, 1994
25.Браверман Э.М., Киселева Н.Е., Мучник И.Б., Новиков С.Г.
Лингвистический подход к задаче обработки больших массивов
информации // Автоматика и телемеханика, 1974, №11. С. 73-88
26.Бранский В.П. Теоретические основания социальной синергетики //
Петербургская социология, 1997, №3
27.Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным.
М.: Наука, 1979
28.Витяев Е.Е. Семантический подход к созданию баз знаний.
Семантический вероятностный вывод наилучших для предсказания
ПРОЛОГ-программ по вероятностной модели данных // Логика и
семантическое программирование (Вычислительные системы, вып.
146). Новосибирск, 1992
29.Витяев Е.Е., Логвиненко А.Д. Обнаружение законов на эмпирических
системах и тестирование систем аксиом теории измерений //
Социология: 4М (методология, методы, математическое
моделирование), 1998, №10. С. 97-121
30.Витяев Е.Е., Москвитин А.А. Введение в теорию открытий.
Программная система DISCOVERY // Логические методы в
информатике (Вычислительные системы, вып. 148). Новосибирск,
1993. С. 117-163
31.Витяев Е.Е., Москвитин А.А. ЛАДА – программная система
логического анализа данных // Методы анализа данных
(Вычислительные системы, вып. 111). Новосибирск, 1985. С. 38-58
32.Войшвилло Е.К. Понятие. М.: Изд-во МГУ, 1989.
33.Волошинов А.В. Пифагор. Союз истины, добра и красоты. М.:
Просвещение, 1993.
34.Гласс Дж.,Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и
психологии. М.: Прогресс, 1976
35.Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и
математической статистике. М.:Высшая школа, 1998б
36.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.:
Высшая школа, 1998а
37.Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1965
38.Голод С.И. Современная семья: плюрализм моделей //
Социологический журнал, 1996, №3/4. С. 99-198.
39.Гумилев Л.Н. Древняя Русь и Великая степь. М.: Мысль, 1993
40.Давыдов Ю.Н. Ближайшие предшественники О.Конта // История
теоретической социологии. Т.1. М.: Наука, 1995. С. 190 – 257
41.Давыдов Ю.Н. Идиографический метод // Справочное пособие по
истории немарксистской западной социологии. М.: Наука, 1986. С.118122
42.Давыдов Ю.Н. Н.Д.Кондратьев и вероятностно-статистическая
философия социальных наук // Кондратьев Н.Д. Основные проблемы
экономической статики и динамики. М., 1991. С.453-523.
43.ДА-система (Детерминационный анализ). М.: Фирма "Контекст", 19891997
44.Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. Учебное
пособие для вузов. Екатеринбург, изд-во Уральского университета,
1998
45.Девятко И.Ф. Модели объяснения и логика социологического
исследования. М.: Институт социологического образования и др., 1996
46.Джини К. Средние величины. М.: Статистика, 1970
47.Дидэ Э. и др. Методы анализа данных. М.: Финансы и статистика, 1985
(Diday E. et collaborateurs. Optimisation en classification automatique.
Paris: Institut national de rechercher en informatique et en automatique,
1979)
48.Дэвид Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика: 1978.
49.Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. М.: Финансы и статистика,
1988.
50.Евин И.А., Петров В.М. О некоторых инвариантах в социологическом
моделировании (синергетический подход) // Демократические
институты в СССР: проблемы и методология исследований. М., 1991.
51.Елисеева И.И. Статистические методы измерения связей. Л.: ЛГУ, 1982
52.Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция,
распознавание образов. М.: Статистика, 1977
53.Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного
статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982
54.Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. М.:
Наука, 1982
55.Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.:
Финансы и статистика, 1988 (Jambu M. Classification automatique pour
l’analyse des donnees. Paris: Borda, 1978)
56.Жмудь Л.Я. Наука, философия и религия в раннем пифагореизме. С.Пб.: ВГК, Алетейя, 1994.
57.Загоруйко Н.Г. Эмпирическое предсказание. Новосибирск: Наука, 1979
58.Задорин И.В. Экспертный сценарно-прогностический мониторинг:
методологические основания и организационная схема // Вопросы
социологии. - 1994. - Вып. 5. С. 27-49.
59.Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика: учебное
пособие для ВТУЗов. М.: Высшая школа, 1992
60.Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях.М.:
Наука, 1987
61.Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. М.: Высшая
школа, 1998
62.Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкций Г.Г. Синергетика и
прогнозы будущего. М.: Наука, 1997
63.Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.:
Наука, 1973
64.Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе
и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978
65.Клишина Ю.Н. Применение анализа соответствий в обработке
нечисловой информации // Социология : 4М (методология, методы,
математические модели). 1991,2. С. 105-118
66.Клюшина Н.А. Причины, вызывающие отказ от ответа // Социс, 1, 1990.
С. 98-105
67.Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизации
сложных систем. М.: Наука, 1994
68.Ковалев Е.М., Штейнберг И.Е. Качественные методы в полевых
социологических исследованиях. М.: Логос, 1999
69.Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая
статистика, М.: Инфра-М,1997
70.Компьютерное моделирование социально-политических проблем. М.:
Интерпракс, 1994.
71.Конт О. Дух позитивной философии // Западно-европейская
социология XIX века. М.: МУБиУ, 1996. С. 7-93.
72.Краткий очерк истории философии. М.: Издательство социальноэкономической литературы, 1960
73.Кузнецов В.И. Понятие и его структуры. Методологический анализ.
Киев: Ин-т философии НАН Украины, 1997.
74.Кун Т. Структура научных революций. М.: Прогресс, 1975.
75.Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Синергетика – новые
направления // Новое в жизни, науке и технике. Сер. “Математика и
кибернетика”, 1989, №11.
76.Лазарсфельд П.Ф. Измерение в социологии // Американская
социология. М.: Прогресс, 1972.
77.Лакатос И. Фальсификация и методология научно-исследовательских
программ. М.: Московский философский фонд "Медиум", 1995.
78.Лакутин О.В. Учёт пропущенных данных // Применение
математических методов и ЭВМ в социологических исследованиях. М.:
ИСИ АН СССР, 1982. С.86-90
79.Лакутин О.В., Толстова Ю.Н. Коэффициенты связи номинальных
признаков, основанные на моделях прогноза и понятии энтропии. М.:
ИС РосАН, 1992
80.Лакутин О.В., Толстова Ю.Н. Принципы построения: оценки качества
и сравнения коэффициентов связи номинальных признаков. М.: ИСАН
СССР, 1990
81.Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных.
Новосибирск: Наука, 1981.
82.Ливанова Т. Н. Методическое пособие по использованию программы
AID3 системы OSIRIS (анализ взаимодействия или поиск структуры
качественных данных). М. : ИСАН СССР, 1990
83.Литтл Р.Дж., Рубин Д.Б. Статистический анализ данных с
пропусками. М.: Финансы и статистика, 1991
84.Логика социологического исследования. М.: Наука, 1985
85.Максименко В.С., Паниотто В.И. Зачем социологу математика. Киев:
Радяньска школа, 1988.
86.Математические методы анализа и интерпретация социологических
данных. М.: Наука, 1989.
87.Математические методы в современной буржуазной социологии. М.,
1966.
88.Методы анализа данных. Подход, основанный на методе динамических
сгущений / колл. авторов под рук. Э.Дидэ. М.: Финансы и статистика,
1985
89.Мирзоев А.А. Логлинейный анализ социологической информации //
Многомерный анализ социологических данных (методические
рекомендации, алгоритмы, описание программ).М.: ИСИ АН СССР,
1981. С. 118-131
90.Мирзоев А.А. Применение логлинейного анализа для обработки данных
социологических исследований // Математико-статистические методы
анализа данных в социологических исследованиях. М.: ИСАН СССР,
1980. С. 49-60
91.Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. М.:
Статистика, 1980
92.Миркин Б.Г. Группировки в социально-экономических исследованиях.
М.: Финансы и статистика, 1985
93.Моделирование социальных процессов. М.: Изд-во рос.экон. академии,
1993.
94.Монсон П. Современная западная социология. Теории, традиции,
перспективы. С.-Пб.: Нотабене, 1992.
95.Мосичев А.В. Влияние формулировки вопроса на результаты
эмпирических социологических исследований (аналитический обзор) //
Методология и методы социологических исследований. ИСРосАН,
1996. С. 20-38
96.Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М.: Финансы и
статистика, 1982
97.Никаноров С.П. Метод концептуального проектирования систем
организационного управления // Социология: 4М (методология,
методы, математические модели), 1995, №7-8
98.Никитина Н.Н. Философия культуры русского позитивизма начала
века. М.: Аспект Пресс: 1996.
99.Ноэль Э. Массовые опросы. Введение в методику демоскопии. М.: АваЭстра, 1993.
100.
Орлов А.И. Асимптотика квантований и выбор числа градаций в
социологических анкетах // Математические методы и модели в
социологии. М.: ИСИ АН СССР, 1977. С.42-55
101.
Орлов А.И. Общий взгляд на статистику объектов нечисловой
природы // Анализ нечисловой информации в социологических
исследованиях. М.: Наука: 1985. С.58-92.
102.
Осипов Г.В., Андрев Э.П. Методы измерения в социологии. М.:
Наука, 1977
103.
Паниотто В.И., Максименко В.С. Количественные методы в
социологических исследованиях. Киев: Наукова Думка: 1982
104.
Паповян С.С. Математические методы в социальной психологии.
М.: Наука, 1983
105.
Пасхавер Б. Проблема интервалов в группировках // Вестник
статистики, 1972, 6
106.
Патрушев В.Д., Татарова Г.Г., Толстова Ю.Н. Многомерная
типология времяпрепровождения // Социс, 1980, №4. С.133-140
107.
Петренко В.Ф. Основы психосемантики. М.: Изд-во МГУ, 1997
108.
Петренко Е.С., Ярошенко Т.М. Социально-демографические
показатели в социологических исследованиях. М.: Статистика, 1979
109.
Плотинский Ю.М. Визуализация информации. М.: изд-во МГУ,
1994
110.
Плотинский Ю.М. Математическое моделирование динамики
социальных процессов. М.: Изд-во МГУ, 1992
111.
Плотинский Ю.М. Теоретические и эмпирические модели
социальных процессов. Учебное пособие. М.: Логос, 1998
112.
По Э. Рассказы. М.: Художественная литература, 1980
113.
Поппер К. Логика и рост научного знания. М.,1983
114.
Пригожин И. Философия нестабильности // Вопросы философии,
1991,6. С.46-52
115.
Применение факторного и классификационного анализа для
типологизации социальных явлений. Новосибирск: ИЭиОПП СО АН
СССР, 1976
116.
Рабочая книга социолога. М.: Наука, 1983
117.
Ракитов А.И. Статистическая интерпретация факта и роль
статистических методов в построении эмпирического знания. М., 1981
118.
Российской мониторинг экономического положения и здоровья
населения. Мир России. 1999. № 3
119.
Ростовцев П.С. Алгоритмы анализа структуры прямоугольных
матриц “пятна” и “полосы” // Анализ нечисловой информации в
социологических исследованиях. М.: Наука, 1985. С. 203-214
120.
Ростовцев П.С. Черно-белый анализ связи переменных // Анализ
и моделирование экономических процессов переходного периода в
России. Новосибирск: Иэи ОПП, 1996. С.264-286
121.
Ростовцев П.С. Черно-белый анализ связи переменных //
Социология : 4М (методология, методы, математические модели). 1998,
№10. С. 73-96
122.
Ростовцев П.С., Костин В.С., Корнюхин Ю.Г., Смирнова Н.Ю. Анализ
структур социологических данных. Устойчивость // Анализ и
моделирование экономических процессов переходного периода в
России. Новосибирск: ИЭиОПП: 1997.С.174-208.
123.
Ростовцев П.С., Костин В.С., Олех А.Л. Множественные
сравнения в таблицах для неальтернативных вопросов// Анализ и
моделирование экономических процессов переходного периода в
России. Выпуск 4.- Новосибирск: ИЭиОПП СО РАН, 1999. с.148-164.
124.
Рыбников К.А. Введение в методологию математики. М.: изд-во
МГУ, 1979.
125.
Сачков Ю.В. Вероятностная революция в науке (вероятность,
случайность, независимость, иерархия). М.: Научный мир, 1999
126.
Семенова В.В. Качественные методы: введение в
гуманистическую социологию. М.: Добросвет, 1998
127.
Сиськов В.И. Об определении величины интервалов при
группировках // Вестник статистики, 1971, 12
128.
Социальное исследование: построение и сравнение показателей.
М.: Наука: 1978.
129.
Статистические методы анализа информации в социологических
исследованиях. М.: Наука, 1979
130.
Степанов Ю.С. Понятие // Лингвистический энциклопедический
словарь. М.: Сов.энциклопедия, 1990.С. 383-385.
131.
Степин В.С., Горохов В.Г., Розов М.А. Философия науки и
техники. М.: Контакт-Альфа, 1995
132.
Суппес П., Зинес Дж. Основы теории измерений //
Психологические измерения. М.: Мир, 1967 (Suppes P., Zinnes J.L. Basic
measurement theory // Handbook of mathematical Psychology. V.1. N.Y.L.: J.WileySons, 1963. P.1-76)
133.
Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М.,
1998
134.
Терборн Г. Принадлежность к культуре, местоположение в
структуре и человеческая деятельность: объяснение в социологии и
социальной науке // THESIS. – Т. II. – 1994. – Вып.4
135.
Типология и классификация в социологических исследованиях.
М.: Наука, 1982
136.
Толстова Ю.Н. Анализ данных // Энциклопедический
социологический словарь-справочник. М.: ИСПИ РАН, 1995. С. 18-21
137.
Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: ИСРосАН,
1994 (учебная программа)
138.
Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология,
дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными
признаками. - М.: Научный мир, 2000.
139.
Толстова Ю.Н. Идеи моделирования, системного анализа
"качественной" социологии: возможность стыковки (на примере метода
репертуарных решеток) // Социология: 4М (методология, методы,
математические модели), 1997, №8. С.66-85.
140.
Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: Инфра-М, 1998.
141.
Толстова Ю.Н. Логика математического анализа
социологических данных, М.: Наука, 1991а
142.
Толстова Ю.Н. Математика в социологии: элементарное
введение в круг основных понятий (измерение, статистические
закономерности, принципы анализа данных). М.:ИСАН СССР, 1990а
143.
Толстова Ю.Н. Методология математического анализа данных //
Социс, 1990б, №6.С.77-87
144.
Толстова Ю.Н. Модели и методы анализа данных
социологического исследования. Учебное пособие. М.: ГАУ им.
С.Орджоникидзе, 1996а.
145.
Толстова Ю.Н. Обеспечение однородности исходных данных в
процессе применения математических методов // Социс, 1986, №6. С.
149-154
146.
Толстова Ю.Н. Обобщенный подход к определению понятия
социологического измерения // Методология и методы
социологических исследований (итоги работы поисковых проектов
1992-1996 г.г.). М.: ИСоцРАН, 1996в. С. 66-95
147.
Толстова Ю.Н. Принципы анализа данных // Социология: 4М
(методология, методыа, математические модели), 1991б, №1. С.51-61.
148.
Толстова Ю.Н. Роль моделирования в работе социолога:
логический аспект // Социология: 4М (методология, методы,
математические модели), 1996б, № 7. С. 66-85.
149.
Тюрин Ю.Н. Непараметрические методы статистики. М.: Знание,
1978
150.
Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на
компьютере. М.: Инфра-М, 1998.
151.
Фёдоров И.В. Причины пропуска ответа при анкетном опросе //
Социс, 1982, 2
152.
Фелингер А.Ф. Статистические алгоритмы в социологических
исследованиях. Новосибирск: Наука, СО, 1985
153.
Философия и методология науки. – Под ред. В.И.Купцова. М.:
Аспект Пресс, 1996
154.
Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. М.:
Финансы и статистика,1981
155.
Чесноков С.В. Детерминационный анализ социальноэкономических данных. М.: Наука, 1982
156.
Чесноков С.В. Основы гуманитарных измерений. М.: ВНИИСИ,
1986
157.
Чесноков С.В. Основы гуманитарных измерений. М.: Наука, 1985
158.
Штомпка П. Социология социальных изменений. М.: Аспект
Пресс, 1996
159.
Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного
статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1988
160.
Яглом А.М., Яглом И.М. Вероятность и информация. М.: Гос.
Изд-во физ-мат. литературы, 1960
161.
Ядов В.А. Два рассуждения о теоретических предпочтениях //
Социологический журнал, 1995, №2. С.70-72.
162.
Ядов В.А. Стратегия и методы качественного анализа данных //
Социология: 4М (методология, методы, математические модели), 1991,
№1. С. 14-31.
163.
Ядов В.А. Стратегия социологического исследования: описание,
объяснение, понимание социальной реальности.М.: Добросвет, 1998.
164.
Ярская-Смирнова Е. Социокультурный анализ нетипичности.
Саратов: Саратовский технологический университет, 1997.
в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
1.
Компьютерный класс, оснащенный программой SPSS 19.
2.
Учебные фильмы, медиа-презентации по темам дисциплины
3.
Интернет-ресурсы
Адреса электронных библиотек:
1)
http://socis.isras.ru/ - журнал "Социологические исследования"
2)
http://www.isras.ru/
Институт
социологии
РАН
http://lib.socio.msu.ru - Электронная библиотека социологического
факультета МГУ.
http://socio.rin.ru/ - Портал по социологии с большим количеством
информации.
4)
http://socioline.ru - Электронная библиотека по социологии с
оригинальными материалами и коллекцией тематических ссылок.
5)
Библиотека Социологии и Политологии - Бесплатная онлайн
библиотека содержит учебные пособия, монографии, сборники, статьи,
диссертации и ответы на билеты по социологии и политологии. Автор
рассылки читает спецкурс "Россия в системе международной
безопасности" в МГУ им Ломоносова
6)
http://www.i-u.ru Русский Гуманитарный Интернет-Университет
7)
http://www.socinf.narod.ru/ - сайт социологов РГСУ
8)
http://christsocio.info - Христианская Социология
9)
Allan Shade Homepage Небольшая социологическая библиотечка с
оригинальными материалами
10) http://www.chelovek.fatal.ru Портал для студентов Юридического
Факультета
11) http://www.elitarium.ru Дистанционное интернет-образование
12) Awareness-way Качественные методы в социологии и маркетинге
13) http://www.psyho.dtn.ru
Электронная
библиотека
Центра
Аналитической Психологии on-line, классика психологии - Юнг,
Фрейд, Адлер, Берн, Райх, Фромм...
14) http://orel.rsl.ru/ - Открытая русская электронная библиотека.
15) http://www.sociograd.ru/ - Кафедра социологии и психологии
управления Института социологии и управления персоналом (ИСУП)
Государственного университета управления (ГУУ).
16) http://socionet.narod.ru/ - Обзор социологических ресурсов русского
интернета
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля)
В процессе обучения используется набор учебно - методических
разработок на бумажных и электронных носителях (социологическая
библиотека, схемы, таблицы, графики). Практическая работа студентов
осуществляется на базе ЦРСИ СГУ, лаборатория оснащена компьютерным
классом 14 шт, проектором, телевизором, видеокамерой, диктофонами,
телефонами. 10 компьютеров имеют доступ в сеть Интернет. Необходимым
программным обеспечением являются:
SPSS 19, Microsoft Excel, WORLD, Power Point.
3)
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с
учетом рекомендаций и Примерной ООП ВПО по направлению и профилю
подготовки 230700 прикладная информатика в социологии.
Автор
Ситникова С. В, доцент каф. социальной информатики.
________
Программа одобрена на заседании кафедры социальной информатики
от ___________года, протокол № _________________.
Зав. кафедрой социальной информатики
Малинский И.Г к.с.н., доцент
_____________________________
Декан социологического факультета
Дыльнов Г.В. д.ф.н., профессор
_____________________________