Учебно-методический комплекс дисциплины ЕН. Р. «Математико-статистические методы в социологии» (стр. 2 )

ТЕМА 1. Признак. Измерение признака.

·  Признаки и переменные.

·  Шкалы измерения признака. Типы шкал.

·  Преобразование шкалы.

·  Надёжность социологического измерения.

ТЕМА 2. Точечные и интервальные оценки распределения.

·  Распределение признака. Параметры распределения.

·  Оценки числовых характеристик.

·  Доверительная вероятность. Доверительный интервал.

РАЗДЕЛ 2. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА

ТЕМА 3. Гипотезы. Проверка гипотез.

·  Принцип практической уверенности. Уровень статистической значимости.

·  Типы гипотез. Общая схема проверки гипотез.

·  Статистический критерий. Мощность критерия.

·  Проверка гипотез о равенстве средних двух совокупностей.

·  Проверка гипотез о равенстве средней константе.

·  Поверка гипотез о равенстве дисперсий двух совокупностей.

·  Поверка гипотез о равенстве дисперсии константе.

ТЕМА 4. Однофакторный дисперсионный анализ.

·  Факторы и отклик.

·  Виды дисперсий (внутригрупповая, межгрупповая, общая).

·  Построение однофакторной дисперсионной модели.

ТЕМА 5. Определение взаимосвязи меду переменными.

·  Таблицы сопряженности.

·  Виды критериев для определения связи.

·  Коэффициенты связи, основанные на c2.

·  Коэффициенты связи, основанные на прогнозе.

·  Коэффициенты связи для порядковых переменных.

РАЗДЕЛ 3. МНОГОМЕРНЫЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

ТЕМА 6. Регрессионный анализ.

·  Построение линейных и нелинейных уравнений регрессии с помощью метода наименьших квадратов.

·  Интерпретация и оценка точности регрессионных коэффициентов.

·  Коэффициент корреляции и детерминации.

·  Построение многомерной регрессионной модели.

·  Оценка коэффициентов многомерной регрессии. Оценка тесноты связи модели. Интерпретация полученных данных.

ТЕМА 7. Факторный анализ.

·  Анализ главных компонент.

·  Построение факторной модели.

·  Проблема числа факторов.

·  Интерпретация факторов.

Список литературы

Основная

1.  Практикум по прикладной статистике в среде SPSS [Текст]: учебное пособие: в 2 ч. Ч. 1. Классические процедуры статистики. - М: Финансы и статистика,с. + 1 электронный оптический диск. - Гриф МО «Допущено». 2004

Дополнительная

1.  Статистический анализ. 1982.

2.  Рабочая книга социолога Под общ. ред. . 2003.

3.  Крыштановский социологических данных. 2006.

4.  Крамер Д Математическая обработка данных в социальных науках: современные методы. 2007

Лист - вкладка рабочей программы учебной дисциплины

Математико-статистические методы в социологии, ЕН, региональный

Список основной учебной литературы

*Указание о контроле на момент переутверждения программы	Сведения об учебниках	Соответствие ГОС (для федеральных дисциплин) или соответствия требованиям ООП (для региональных и вузовских) – указание на недостаточно отраженные в учебнике разделы	Количество экземпляров в библиотеке на момент переутверждения программы
Дата	Внесение, продление или исключение/ Подпись отв. за метод работу	Наименование, гриф	Автор	Год издания
1	2	3	4	5	6	7
		Практикум по прикладной статистике в среде SPSS [Текст]: учебное пособие: в 2 ч. Ч. 1. Классические процедуры статистики. - М: Финансы и статистика,с. + 1 электронный оптический диск. - Гриф МО «Допущено»		2004	соответствует	31

1.9. Средства обучения

Технические средства обучения включают:

- аппаратные средства: компьютер, оснащенный стандартным набором периферийных устройств; компьютерный проектор; экран;

- программные средства: пакеты универсальных программ статистической обработки числовых данных.

В лекционном курсе целесообразно использование компьютерных презентаций: регрессионном анализе (темы 6); при факторном анализе (тема 7).

Математическую обработку количественных данных при решении задач с использованием математико-статистических методов необходимо проводить с использованием специализированных пакетов программ (например, Microsoft Exel, SPSS, Statistic, PKWard и т. д.) или универсальных средств разработки.

Самостоятельная работа студентов, в том числе выполнение научной работы, требует использования перечисленных выше универсальных и специализированных пакетов программ и средств разработки.

1.10. График организации самостоятельной работы студентов

Общее кол-во часов по учебному плану - 150 час.
72 часов Аудиторная работа	84 час. Самостоятельная работа
Формы аудиторных учебных занятий (час.)	Виды самостоятельной учебной работы (час.)
№ недели	№ и тема лекции	34 часов Лекции	16 часов Практические занятия	16 часов лабораторные работы	35 час. * Изучение теоретического материала	49 час. ** Решение практических задач	-- час. Составление практических задач и тестов	-- час. Выполнение курсовой работы	-- час. Индивидуальные задания
3 семестр РАЗДЕЛ 1. ОСНОВЫ ИЗМЕРЕНИЯ И КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОПИСАНИЯ ДАННЫХ
		34 час.	16 час.	16 час.	35 час.	49 час.
1	1. Введение: место математико-статистических методов в социологических исследованиях, круг проблем. Признак. Измерение признака.	2	1	-	2	3
2-3	2. Точечные и интервальные оценки распределения.	4	2	2	4	4
РАЗДЕЛ 2. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА
4-5	3. Гипотезы. Проверка гипотез.	4	2	2	3	5
6	4. Однофакторный дисперсионный анализ.	2	2	2	4	4
7-9	5. Определение взаимосвязи меду переменными.	6	4	2	5	6
РАЗДЕЛ 3. МНОГОМЕРНЫЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ
10-14	6. Регрессионный анализ.	10	3	6	12	21
15-17	7. Факторный анализ.	6	2	2	5	6
ИТОГО	34	16	16	35	49	-	-	-

Пояснения:

* см. раздел 2.2 «Вопросы для подготовки к занятиям»

** см. раздел 2.2 «Задачи для решения»

2. ТЕМАТИКА ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ

2.1. Содержание практических занятий

5 семестр

Измерение признака. Шкалы. Точечные и интервальные оценки распределения. Гипотезы. Проверка гипотез. Однофакторный дисперсионный анализ. Определение взаимосвязи между переменными. Таблицы сопряженности.

Коэффициенты связи, основанные на c2.

Определение взаимосвязи между переменными. Коэффициенты связи, основанные на прогнозе. Коэффициенты связи для порядковых переменных. . Регрессионный анализ. . Факторный анализ.

2.4. Содержание лабораторных работ

Проектирование базы данных, согласно индивидуальным исследованиям. Первичный анализ данных. Построение частотных распределений. Точечные и интервальные оценки распределения. Гипотезы. Проверка гипотез. Определение взаимосвязи между переменными. Таблицы сопряженности.

Коэффициенты связи, основанные на c2.

Определение взаимосвязи между переменными. Коэффициенты связи, основанные на прогнозе. Коэффициенты связи для порядковых переменных. .Регрессионный анализ. Факторный анализ.

2.5. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

Преподавателю, читающему лекции, рекомендуется строить занятия в следующей последовательности:

- теоретическая часть, согласно тематическому плану;

- решение соответствующей практической задачи;