Новокузнецкий филиал-институт

государственного образовательного учреждения

высшего профессионального образования

«Кемеровский государственный университет»

Факультет гуманитарный

Кафедра философии

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

ДИСЦИПЛИНЫ

Е-статистические методы в социологии

(код и название дисциплины по учебному плану специальности)

Для специальности 040201Социология

(код и название специальности)

Цикл дисциплин учебного плана ЕН

(ОГСЭ, ЕН, ОПД, СД, ДС)

Компонент учебного плана: региональный

(федеральный, региональный, вузовский)

Формы обучения очная

Новокузнецк

Новокузнецкий филиал-институт

государственного образовательного учреждения

высшего профессионального образования

«Кемеровский государственный университет»

Кафедра философии

Факультет гуманитарный

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

Учебной дисциплины

Е-статистические методы в социологии

(код и название дисциплины по учебному плану специальности)

Для специальности 040201Социология

(код и название специальности)

Формы обучения очная

Составитель(и) / разработчик(и) программы

, к. т.н., доцент

Новокузнецк


1. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

1.1. Пояснительная записка

Цели и задачи изучения дисциплины.

Дисциплина «Математико-статистические методы в социологии» для студентов специальности "Социология" (020300) не входит в состав Государственного Образовательного Стандарта Высшего Профессионального Образования (ГОС ВПО). Введение данной дисциплины в состав вузовского компонента учебного плана для студентов специальности «Социология» (020300) вызвано требованиями, предъявляемыми работодателями к специалистам в данной области и является продолжением дисциплин ГОС ВПО «Математика», «Информатика» с более углубленным изучением.

Для специальности 020300 «Социология» по дисциплине «Математико-статистические методы в социологии» студенты должны изучить математико-статистические методы обработки количественной информации и освоить навыки практического использования изученных методов при решении практических задач с использованием программных систем обработки количественной информации.

Изучение дисциплины «Математико-статистические методы в социологии» для специальности «Социология» проводится на третьем курсе и нацелено на формирование у будущих специалистов навыков применения математико-статистических методов при решении различных научно-практических и исследовательских задач.

Выписка из ГОС ВПО специальности

«Социология»

ЕН. Р.00

Национально-региональный (вузовский) компонент

150

Основная цель курса – сформировать представление об использовании математико-статистических методов при обработке количественной информации, собранной в результате исследования; сформировать представление об идее каждого метода, алгоритме его реализации и выборе в зависимости от исследовательской ситуации; освоить навыки практического использования математико-статистических методов при решении практических задач с использованием программных систем обработки количественной информации; выработать навыки интерпретации полученных результатов.

В задачи курса входит изучение основ математико-статистических методов. В результате изучения теоретического курса студент должен знать: основы измерения и количественного описания данных, методы статистического вывода (проверка гипотез), определение взаимосвязи переменных, основы регрессионного, корреляционного анализа и факторного анализа.

В результате изучения дисциплины выпускаемый специалист должен:

правильно измерить изучаемый признак (явление), используя методы шкалирования собрать более полную информацию. Уметь проводить первичный анализ количественных данных, интерпретировать результаты. Знать и уметь рассчитывать точечные и интервальные оценки изучаемого признака с учетом шкалы. Знать и уметь использовать при обработке основные статистические законы распределения. Уметь составлять и проверять гипотезы с использованием статистических критериев. Уметь определять наличие связи между разными типами переменных. Знать критерии определения связей. Знать и уметь применять дисперсионный анализ. Знать основы регрессионного анализа. Уметь строить линейную и нелинейную регрессионную модель. Знать основы многомерного регрессионного анализа. Уметь строить многомерные регрессионные модели. Знать основы корреляционного анализа. Уметь применять корреляционный анализ при обработке количественной информации. Уметь интерпретировать результаты анализа. Уметь пользоваться программными системами обработки количественной информации.

Лабораторные работы проводятся в рамках изучаемой дисциплины.

Для достижения необходимого уровня усвоения изучение дисциплины должно сопровождаться самостоятельной работой студентов по проведению самостоятельного исследования и обработки собранной количественной информации. В рамках рассматриваемой дисциплины выполняются лабораторные работы. Содержание лабораторных работ позволяет студенту закрепить изученные методы обработки информации, освоить и улучшить навыки пользования программными системами, научиться более точно и корректно интерпретировать результаты расчетов.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Необходимый объём знаний для изучения данной дисциплины

Для успешно изучения этой дисциплины студентам необходимо знать: курс высшей математики, курс теории вероятностей и математической статистики; методологию и методику социологического исследования; основы информатики, иметь навыки работы на ПК.

1.2. Виды занятий, формы контроля

Курс «Математико-статистические методы в социологии» для студентов специальности 020300 изучается в течение одного семестра.

Формы обучения включают себя:

- лекции, на которых закладывается теоретическая база знаний по дисциплине «Математико-статистические методы в социологии»;

- практические занятия, где студенты приобретают навыки в решении задач по отдельным разделам дисциплины;

- лабораторные работы, где студенты закрепляют изученные методы, самостоятельно изучают и применяют их при обработке статистической информации с помощью программных систем;

- самостоятельная работа студентов, которая осуществляется в двух формах: выполнения индивидуального исследования и индивидуально-аудиторного – с консультацией у преподавателя;

- разбор сложных задач и методов на плановых консультациях.

По дисциплине осуществляется текущий и промежуточный контроль и Итоговый контроль в форме зачета.

Семестр

Виды учебных занятий

Форма контроля

Аудиторные

Внеаудиторные

Лекции

Практические

Лабораторные

Контрольная

Курсовая

Самостоя-тельная работа

5

34

16

16

-

-

84

зачет

Всего

34

16

16

-

-

84

1.3. Уровни освоения дисциплины и критерии оценки на экзамене и зачете

Для успешного использования математико-статистических методов в практической деятельности студент должен усвоить дисциплину в объеме тематического плана, получить практические навыки применения методов при проведении исследований и освоить компьютерные программы для обработки количественной информации.

Настоящая рабочая программа предусматривает зачёт в 5-м семестре. Критерий оценки на зачёте складывается из следующих показателей:

-  уровень усвоения теоретических знаний, показанный при ответе на вопросы во время зачёта;

-  уровень практических навыков, показанный при решении практических задач во время зачёта; уровень практических навыков при работе в течение семестра.

«Зачтено» - выставляется студенту:

-  который твердо знает материал, грамотно и по существу излагает его, умеет применять полученные знания на практике, но допускает в ответе или в решении задач некоторые неточности;

-  который, показал всесторонние, систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины, знакомство с дополнительной литературой; за способность студента уверенно применять изученные методы и их модификации к объекту своей научно-исследовательской работы или будущей дипломной работы.

«Незачтено» - выставляется студенту:

-  показавшему фрагментарный, разрозненный характер знаний, недостаточно правильные формулировки базовых понятий, нарушения логической последовательности в изложении программного материала, допускающему в ответе или в решении задач грубые ошибки;

-  который, не знает большей части основного содержания учебной программы дисциплины, допускает грубые ошибки в формулировках основных понятий дисциплины и не умеет использовать полученные знания при решении типовых практических задач.

1.4. Учебно-тематические планы рабочей программы учебной дисциплины

№

Название и содержание разделов, тем, модулей

Объем часов 150 час.

Примечания, дополнительные указания, методические материалы, технические средства и др., необходимые для учебной работы

Общий 150 час.

Аудиторная работа 66 час.

Самостоятельная работа

84час.

Лекции 34 час.

Практические

занятия 16 час.

Лабораторные

Занятия 16

1

2

3

4

5

6

7

8

Очная форма обучения

1

Введение: место математико-статистических методов в социологических исследованиях, круг проблем.

1

1

-

-

-

Определяется круг задач в рамках социологии, которые могут быть решены с помощью математико-статистических методов. Описываются компьютерные программы для обработки количественных данных.

2

Основные понятия, используемые в математической обработке данных.

7

1

1

-

5

Вводится понятие признака и переменной. Измерения признака. Шкалы измерения. Рассматриваются основные виды шкал. Сильные, слабые шкалы. Преобразование шкал.

3

Точечные и интервальные оценки распределения.

16

4

2

2

8

Оценки числовых характеристик. Расчет точечных оценок, построение доверительных интервалов для оценок. Первичный анализ данных.

4

Гипотезы. Проверка гипотез.

16

4

2

2

8

Виды гипотез. Статистический критерий проверки гипотез. Уровень значимости. Мощность критерия. Проверка гипотез: о равенстве средних и равенстве дисперсий двух совокупностей.

5

Однофакторный дисперсионный анализ.

14

2

2

2

8

Введение в дисперсионный анализ. Построение модели однофакторного анализа.

6

Определение взаимосвязи между переменными.

23

6

4

2

11

Построение таблиц сопряженности. Определение коэффициентов связи между переменными. Виды критериев для определения связи согласно типам шкал переменных.

7

Основы регрессионного анализа

17

4

-

2

11

Введение в регрессионный анализ. Построение выборочных уравнений регрессии методом наименьших квадратов. Нелинейная регрессия. Логарифмическое спрямление данных.

8

Оценка качества построения модели линейной регрессии.

16

2

1

2

11

Интерпретация коэффициентов регрессии. Коэффициент корреляции и детерминации. Оценка точности регрессионных коэффициентов. Интерпретация полученных данных. Проверка статистических гипотез о параметрах регрессии.

9

Многомерная регрессионная модель

19

4

2

2

11

Построение многомерной регрессионной модели. Оценка коэффициентов регрессии. Оценка тесноты связи модели. Интерпретация полученных данных.

10

Введение в факторный анализ

21

6

2

2

11

Построение факторной модели. Интерпретация полученных данных.

Форма контроля –экзамен

Итого за 5 семестр

150

34

16

16

84

Всего по дисциплине

150

34

16

16

84

Рекомендации к переэкзаменовке

Применяются общие требования к перезачёту

Формы контроля

·  Аттестационная контрольная работа – 8 неделя 5семестра

·  Зачёт – 5 семестр

1.5. Содержание разделов дисциплины

РАЗДЕЛ 1. ОСНОВЫ ИЗМЕРЕНИЯ И КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОПИСАНИЯ ДАННЫХ

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4