Наименование дисциплины: Методы прикладной статистики для социологов
Направление подготовки: 040100 Социология
Профиль подготовки:
Квалификация (степень) выпускника: бакалавр
Форма обучения: очная
Авторы: к. пол. н., доцент, кафедры социологии
1.Целью освоения дисциплины «Методы прикладной статистики для социологов» является: овладение основными методами прикладной статистики, наиболее востребованными и интенсивно применяющимися в социологии.
Основными задачами курса является приобретение знаний, умений, навыков в сфере применения методов прикладной статистики в анализе социологической информации в соответствии с государственным образовательным стандартом; освоение основных видов анализа данных статистическими методами, что содействует пониманию студентами логики исследовательских процедур, повышению качества анализа количественных данных в социологии. Изучение данного курса позволяет студенту научиться в обобщенном виде описывать закономерности социальных явлений, глубже понять их суть, повысить доказательность выводов, сопроводить их статистическим подтверждением. Прослушав данный курс, студент должен быть готов к профессиональной деятельности в аналитических социологических центрах, работе с количественной информацией на высоком профессиональном уровне, должен уметь выдвигать и проверять статистические гипотезы, описывать результаты исследования, измерять степень сопряженности социальных явлений.
2.Дисциплина «Методы прикладной статистики для социологов» относится к базовой части цикла Б2. (математический и естественно - научный цикл).
Дисциплина основывается на предварительном изучении таких дисциплин как «Основы социологии», «Высшая математика», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Современные информационные технологии в социальных науках». Знания, полученные в данном курсе, предназначены для дальнейшей конкретизации в дисциплинах: «Социальное прогнозирование и проектирование», «Социологический практикум», а также находят применение при сборе и анализе информации в рамках практически любого читаемого для указанной специальности курса.
Дисциплина логически и содержательно-методически связана с практически всеми дисциплинами социального, гуманитарного и экономического цикла. Привлекаются знания целого ряда естественных, социальных и гуманитарных дисциплин. Она тесно связана и находится под влиянием естественных наук: математики, демографической, экономической и социальной статистики, информатики.
Освоение курса поможет в практической деятельности выпускнику-социологу применять полученные знания в практике анализа социологической информации, а также позволит более грамотно выстраивать концепцию научного и прикладного исследования, конструировать и представлять собственную исследовательскую модель.
Программа курса рассчитана на использование основных методов статистики (анализ средних величин, дисперсионный, кластерный, факторный анализ, регрессионные модели различных типов, корреляционный анализ, дискриминантный анализ и др.), а также на их самостоятельное изучение и осмысливание в ходе решения конкретных социологических задач.
3.В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
Знать:
значение методов прикладной статистики для обработки и анализа данных и для организации эффективной аналитической работы;
специфику использования методов прикладной статистики для различных типов данных.
Уметь:
самостоятельно осуществить выбор и обоснование методов прикладной статистики для анализа информации, в наибольшей степени соответствующих изучаемой проблеме;
самостоятельно разрабатывать концепцию анализа данных и выстраивать модели анализа любого уровня;
представлять научные рекомендации на основе анализа с помощью методов прикладной статистики;
обосновывать эффективность применения того или иного метода прикладной статистики в анализе информации.
Владеть:
навыками проведения первичной обработки и визуализации данных;
навыками проведения первичного и вторичного анализа социологических данных основными методами прикладной статистики.
представлением о методах прикладной статистики, используемых в анализе социологической информации и об их роли в формировании исследовательской модели;
представлением о сущности и функциональных возможностях существующих методов прикладной статистики для обработки и анализа социологических данных.
4.Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.
5.Содержание дисциплины
№ п/п | Раздел дисциплины |
1. | Методы прикладной статистики и их возможности в социологии |
2. | Проблемы измерения в социологии и виды шкал |
3. | Описательные статистики |
4. | Первичное описание исходных данных |
5. | Распределение социологических данных |
6. | Основные понятия математической статистики |
7. | Исследование взаимосвязи признаков |
8. | Таблицы сопряженности и критерий хи-квадрат. Параметрические и непараметрические критерии |
9. | Линейная корреляция |
10. | Ранговая корреляция |
11. | Сравнение распределений и меры связи для номинальных переменных |
12. | Оценка достоверности различий и сдвига |
13. | Дисперсионный анализ |
14. | Методы многомерного статистического анализа |
15. | Регрессионные модели в социологии |
16. | Логлинейный анализ |
17. | Дискриминантный анализ |
18. | Анализ остатков |
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) основная литература:
1.Сикевич исследование. СПб.: Питер, 2005. – 320 с.
б) дополнительная литература:
Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика, 1982 (Upton G. J.G. The analysis of cross-tabulated data. N.-Y.: J. Wiley&Sons, 1978)
Бутенко социология: наука и искусство. М.: Наука, 19с.
Гнеденко теории вероятностей. М.: Наука, 1965
ДА-система (Детерминационный анализ). М.: Фирма "Контекст",
Многомерное шкалирование. М.: Финансы и статистика, 1988.
Елисеева методы измерения связей. Л.: ЛГУ, 1982
, Рукавишников , корреляция, распознавание образов. М.: Статистика, 1977
Епархина методы обработки и анализа данных в социологии. Ярославль. ЯрГУ, 200с.
Дж., Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973
Математическая обработка данных в социальных науках. – м.: Академия. – 2007. – 288с.
Миркин качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980.
Миркин в социально-экономических исследованиях. М.: Финансы и статистика, 1985
компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. – сПб.: Питер. – 2007. – 416с.
Основы прикладной социологии / Под ред. Ф. Э Шереги и . М: Инфра-М, 1996. – 654 с.
, Максименко методы в социологических исследованиях. Киев: Наукова Думка: 1982
Рабочая книга социолога. М.: Наука, 1983.
Рабочая книга социолога / Под ред. . М.: URSS, 2006. – 480с.
Социология: Словарь-справочник. Т. 4. Социологическое исследование: Методы, математика и статистика. М., 1991.
Татарова анализ в социологии М, 1993
Толстова в социологии. М.: Инфра-М, 1998.
Толстова социологических данных. - М.: Научный мир. 2с.
Толстова в социологии: элементарное введение в круг основных понятий (измерение, статистические закономерности, принципы анализа данных). М.:ИСАН СССР, 1990.
Философский энциклопедический словарь. М.: Наука. 1983.
Хилл Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. – СПб.:Питер.- 2005. – 638с.
Чесноков анализ социально-экономических данных. М.: Наука, 1982
, Яглом и информация. М.: Гос. Изд-во физ-мат. литературы, 1960
Ядов социологического исследования: описание, объяснение, понимание социальной реальности. М.: Добросвет, 1998.
Яшин анализ в социологических и психологических исследованиях.— Н. Новгород: Изд-во НКИ, 1999.
Ядов социологического исследования. М.: Омега-Л, 2005. – 567 с.
в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы :
http:// soc. *****
http://*****
http://www. *****
http://www. *****
http://www. *****
