Поиск в базе сайта:
Программа краткосрочного повышения квалификации «Практические навыки работы с данными социологических опросов. Ретроспективный анализ данных на базе Единого архива экономических и социологических данных» Автор: к т. н. Косова Л. Б icon

Программа краткосрочного повышения квалификации «Практические навыки работы с данными социологических опросов. Ретроспективный анализ данных на базе Единого архива экономических и социологических данных» Автор: к т. н. Косова Л. Б




Скачать 55.53 Kb.
НазваниеПрограмма краткосрочного повышения квалификации «Практические навыки работы с данными социологических опросов. Ретроспективный анализ данных на базе Единого архива экономических и социологических данных» Автор: к т. н. Косова Л. Б
Дата конвертации23.01.2013
Вес55.53 Kb.
КатегорияПрограмма


Приложение № 1

к Протоколу заседания Совета

по повышению квалификации НИУ ВШЭ

от 29 июня 2011 г. № 13


Программа краткосрочного повышения квалификации
«Практические навыки работы с данными социологических опросов. Ретроспективный анализ данных на базе Единого архива экономических и социологических данных»



Автор: к.т.н. Косова Л.Б.


1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА КУРСА

Краткая аннотация курса. Даже те, кто прослушал в свое время курс статистики, порой испытывают трудности, пытаясь применить теоретические знания к решению конкретных задач, возникающих в ходе работы с данными социологических опросов. Предлагаемый курс ориентирован на помощь именно в таких ситуациях. Курс рассчитан на 5 занятий в компьютерном классе. В ходе работы слушатели с помощью специальных процедур поиска подберут данные по своей теме и проведут анализ этих данных с помощью пакета SPSS. Занятия ориентированы на решение как исследовательских, так и преподавательских задач. Все данные, которые будут использоваться в ходе занятий, получены в результате репрезентативных опросов ведущими поллинговыми агентствами России и депонированы в Единый архив экономических и социологических данных (ЕАЭСД). Это прекрасная база для исследовательской работы, а сами занятия на данном курсе повышения квалификации могут стать толчком к написанию статьи, проведению ретроспективного исследования, подготовке новой учебной программы.


Задачи курса:

  • ознакомить аудиторию с международной практикой проведения ретроспективных исследований;

  • представить слушателям ведущие международные архивы по социальным наукам;

  • ознакомить слушателей с коллекциями Единого архива экономических и социологических данных (ЕАЭСД);

  • обучить аудиторию приемам поиска данных по конкретным исследовательским темам;

  • активировать навыки анализа данных, подкрепить теоретические знания умением решать конкретные исследовательские задачи.


Целевой аудиторией предлагаемого курса является профессорско-преподавательский состав, научные работники, кадровый резерв.


Предварительные требования:

  • навыки работы с компьютером – уровень продвинутого пользователя;

  • знакомство с опросными методами.


Преподаватель: Косова Лариса Борисовна, к.т.н., директор Единого архива экономических и социологических данных


^ 2. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН КУРСА


Тема1
Часы






^ Система архивов данных по социальным наукам. Место ЕАЭСД в архивном сообществе. Навыки работы с данными ЕАЭСД.

4

Занятия в компьютерном классе



^ Основные приемы подготовки данных к анализу

4

Занятия в компьютерном классе



С чего начать анализ? Что может дать исследователю одномерная статистика. Работа с социологическими таблицами, парные коэффициенты связи.

4

Занятия в компьютерном классе



^ Многомерная статистика: кластерный анализ

4

Занятия в компьютерном классе



Многомерная статистика: факторный анализ.

4

Занятия в компьютерном классе



^ 3. ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

  1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: ГУ ВШЭ, 2006.

  2. M. Norusis. SPSS. Statistical Data Analysis. Manual/ SPSS Inc.

  3. А.Бюль, П.Цёфель. SPSS: Искусство обработки информации. М., DiaSoft, 2002



Дополнительная литература

  1. Г. Крамер. Математические методы статистики. М., «МИР», 1975



^ 4. СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ

Тема 1. Система архивов данных по социальным наукам. Место ЕАЭСД в архивном сообществе. Навыки работы с данными ЕАЭСД.

Способы и системы поиска релевантной информации. Каталоги основных архивов данных по социологической тематике. Система «Софист» - возможности поиска информации в Едином архиве социологических данных. Поиск по формулировке вопроса. Поиск по ключевым словам. Поиск по тексту. Оценка релевантности и качества найденных исследований. Доступ к исходным данным.

Основная литература

  1. www.RoperCenter.uconn.edu

  2. www.icpsr.umich.edu

  3. www.gesis.org/en/za

  4. www.data-archive.ac.uk

  5. http://sophist.hse.ru

Дополнительная литература

  1. Hakim C. Secondary Analysis in Social Research. Allen & Unwin, 1982.

  2. Dale A., Arber S., Procter H. Doing secondary analysis. London, 1988.



Тема 2. Основные приемы подготовки данных к анализу.

Шкалы, основные понятия. Основные типы шкал, специфика общественных наук. Ошибки, источники ошибок на каждом этапе исследования, ошибки случайные и систематические. Пропущенные значения, методы работы с пропущенными значениями. Возможности SPSS в процессе подготовки данных к анализу: меню и окна Syntax. Программирование с помощью команд SPSS.

Основная литература

  1. M. Norusis. SPSS. Statistical Data Analysis. Manual/ SPSS Inc.

  2. Viswanathan, M. Measurement error and research design. SAGE Publications, Inc., 2005



Тема 3. С чего начать анализ? Что может дать исследователю одномерная статистика. Работа с социологическими таблицами, парные коэффициенты связи.

Одномерные распределения, основные характеристики: среднее, медиана, мода, дисперсия. «Линейки» - первый шаг анализа.

Табличные распределения. Парные коэффициенты связи.

^ Основная литература

  1. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М., Финансы и статистика, 1982

  2. Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии: Математическая статистика для социологов. Учебное пособие. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2007



^ Тема 4. Многомерная статистика: кластерный анализ

Кластерный анализ как способ классификации объектов. Основные шаги: определение центров кластеризации, меры расстояния и близости объектов, способы отнесения к кластеру. Определение оптимального количества кластеров. Дендрограмма и графики кластеризации. Проблема устойчивости.

Интерпретация полученных результатов. Формулировка заключений о первоначальных гипотезах.

Основная литература

  1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных. М.:ВШЭ, 2006

  2. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М., Финансы и статистика, 1989

  3. Aldenderfer M.S., Blashfield R.K. Cluster analysis. Sage univ.paper, N44, 1984. 


Тема 5. Многомерная статистика: факторный анализ.

Факторный анализ - поиск латентных переменных или снижение размерности анализируемого пространства признаков? Основные шаги факторного анализа: выделение факторов, поворот осей. Сохранение факторов как новых переменных и методы работы с ними.

Интерпретация полученных результатов. Формулировка заключений о первоначальных гипотезах.


Основная литература

  1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных. М.:ВШЭ, 2006

  2. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М., Финансы и статистика, 1989

  3. Харман Г. Современный факторный анализ. М., Статистика, 1972. 

1 Все занятия проводятся с использованием реальных данных – результатов социологических опросов, депонированных в ЕАЭСД


Похожие:




©fs.nashaucheba.ru НашаУчеба.РУ
При копировании материала укажите ссылку.
свазаться с администрацией