Рабочая программа учебной дисциплины: Анализ данных в социологии. Направление подготовки 040100.62 - “Социология” (стр. 1 )

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТОРГОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра социологии

Одобрено УМС факультета _____________________ Протокол № ______от « » ______________ 2011г.

Председатель _______________________

Рабочая программа

учебной дисциплины: Анализ данных в социологии

Направление подготовки 040100.62 - “Социология”

Квалификация (степень) выпускника – бакалавр

Форма обучения - очная

Согласовано Рекомендовано

Учебно-методическое кафедрой социологии РГТЭУ

управление РГТЭУ Протокол № ____________

«___» _________ 2011 г. от « » ____________ 2011 г.

Зав. кафедрой ____________

/академик РАН /

Москва 2011

Содержание

стр.

1.  Цели и задачи дисциплины. _3_

2.  Место дисциплины в структуре ООП. _3_

3.  Требования к результатам освоения дисциплины. _3_

4.  Объем дисциплины и виды учебной работы. _4_

5.  Содержание дисциплины. _5_

5.1  Содержание разделов и тем дисциплины. _5_

5.2  Разделы (модули) и темы дисциплин и виды занятий. _11_

6.  Перечень семинарских, практических занятий и лабораторных работ. _13_

7.  Примерная тематика контрольных работ _16_

8.  Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины: _16_

а) основная литература;

б) дополнительная литература;

в) перечень ключевых слов и понятий;

г) программное обеспечение;

д) базы данных, поисково-справочные и информационные системы.

9. Материально-техническое обеспечение дисциплины. _18_

1. Цель и задачи дисциплины

Цель курса - дать понимание теоретических и методических подходов к общей последовательности действий анализа эмпирических данных прикладного эмпирического исследования. Теоретический раздел призван показать место и роль анализа данных в социологическом исследовании; дать сущность, содержание и виды переменных социологического исследования; дать понимание природы причинно-следственных связей между переменными социологического исследования; раскрыть сущностные особенности, возможности и ограничения количественного и качественного методов в социологическом исследовании; раскрыть систему количественных и качественных методов, возможности и ограничения, технику и процедуры их применения в социологическом исследовании; дать понимание системы методов анализа и обработки, данных социологического исследования, возможности и ограничения в применении этих методов, их взаимосвязь с отдельными видами социологического исследования; раскрыть способы, используемые для обобщения и представления данных социологического исследования. Практический раздел призван познакомить студентов с практико-прикладными возможностями применения методов анализа социологической информации. Контрольный раздел выявляет уровень результатов учебной деятельности студента путем организации комплексной проверки.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Дисциплина входит в вариативную часть ФГОС ВПО профессионального цикла Б.2 квалификации «Бакалавр», индекс – Б. В.2.02.

Уровень освоения содержания курса предполагает знание основных понятий и принципов Социальной статистики, Демографии, Методологии и методики социологического исследования, Теории измерений в социологии, Социального прогнозирования и проектирования.

3. Требования к результатам освоения дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

общекультурные:

- владение культурой социологического мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию социальной информации, постановке цели и выбору путей её достижения (ОК-1);

- умение логически верно и аргументировано обсуждать социологические проблемы; создавать тексты профессионального назначения с использованием социологической информации, правильно анализировать высказывания по социальным вопросам (ОК-2);

- стремление к саморазвитию, повышению своей квалификации и мастерства, умение критически оценивать свои достоинства и недостатки, способность намечать пути и выбирать средства развития своих достоинств и устранения недостатков (ОК-6);

- способность осознавать социальную значимость своей будущей профессии, обладание высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности, способность анализировать социально-значимые проблемы и процессы (ОК-7);

- осознание сущности и значения социологической информации в развитии современного общества; владение основными методами и средствами получения, хранения, переработки социальной информации; навыки работы с компьютером как средством анализа социальной информации (ОК -8);

- Способность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и модели-

рования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-11);

- Владение основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-13);

профессиональные:

- способность применять основные законы и методы исследования в профессиональной деятельности (ПК-1);

- Способность самостоятельно формулировать цели, ставить конкретные задачи научных исследований в различных областях социологии и решать их с помощью современных исследовательских методов с использованием новейшего отечественного и зарубежного опыта и с применением современной аппаратуры, оборудования, информационных технологий (ПК-2);

- Умение использовать социологические методы исследования для изучения актуальных социальных проблем, для идентификации потребностей и интересов социальных

групп (ПК-5);

- способность осуществлять сбор, хранение, обработку и оценку социальной информации, необходимой для повышения эффективности профессиональной деятельности (ПК-11);

- способность участвовать на базе проведенных социологических исследований в разработке инновационных методов, средств и технологий в области профессиональной деятельности (ПК-17);

- способность разрабатывать проекты повышений эффективности профессиональной деятельности с использованием социальных технологий (ПК-18);

- готовность участвовать в реализации социальных проектов в области профессиональной деятельности (ПК-19).

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

- Теоретические основы и ключевые методы статистики.

Уметь:

- Применять ключевые методы статистики для решения социологических исследовательских задач.

Владеть:

- Ключевыми методами статистики для решения социологических исследовательских задач.

4. Объем дисциплины и виды учебной работы

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов.

Вид учебной работы	Всего часов	Семестр
Аудиторные занятия (всего)	54	7
В том числе:
Лекции	20
Семинары	34
Самостоятельная работа (всего)	54
В том числе:
Подготовка реферата	10
Другие виды самостоятельной работы:
Проблемные задания	10
Работа с рекомендуемой литературой	22
Поиск учебной информации в Интернет	12
Вид промежуточной аттестации (экзамен)	-
Общая трудоемкость: часы зачетные единицы	108
3

5. Содержание дисциплины

5.1. Содержание разделов и тем дисциплины

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела
	РАЗДЕЛ I.	МАТРИЦА «ОБЪЕКТ-ПРИЗНАК» КАК ОСНОВ­НОЙ ВИД СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ. ОСНОВНЫЕ ЦЕЛИ ЕЕ АНАЛИЗА
1.	Тема 1. Матрица «обьект-nризнак». Ее роль в социологии	Роль эмпирических данных в социологии. Определение мат­рицы «объект-признак». Примеры, показывающие ее распростра­ненность в социологии. Указание, что это не единственный вид социологических данных (примеры данных другого вида - мат­рица близостей и матрица парных сравнений, которые рассмат­риваются в курсе. «Теория измерений в социологии»). Краткое оп­ределение номинальных, порядковых, интервальных шкал. Примеры соответствующих матриц «объект-признак».
2.	Тема 2. Роль статистических закономерностей в социологии. Основные цели анализа данных. Первичная классификация ме­тодов	Понятие социологической закономерности. Ее отражение в данных и связывающих их формальных соотношениях. Статис­тические и детерминистские закономерности. Разные подходы к определению термина .анализ данных.. Выбор определения, наи­более подходящего для социолога. Рассмотрение анализа данных как некоторого способа усреднения, сжатия той информации, которая заключена в исходных данных. Основная цель такого ус­реднения - выявление (подтверждение) каких-либо интересую­щих социолога статистических закономерностей (или объяснение какого-либо явления). Другие цели - описание исходных данных(цель, достичь которую часто бывает необходимо прежде, чем при­ступать к поиску закономерностей) и осуществляемое на основе выделенной закономерности предсказание того или иного явления. Выделение основных классов методов анализа данных: описательная статистика, методы изучения связей между признаками, методы клас­сификации объектов, поиск латентных переменных.
	РАЗДЕЛ II.	МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КАК ЦЕНТРАЛЬ­НОЕ ЗВЕНО ПРОЦЕССА АНАЛИЗА ДАННЫХ
3.	Тема 3. Априорная модель изучаемого явления	Анализ условий, обеспечивающих возможность применения математики: абстрагирование от многих конкретных свойств изу­чаемого явления и предположение адекватности определенной его формализации сути решаемой социологической задачи. Опреде­ление эмпирической и математической систем. Условие достаточ­ности соответствующих представлений для выбора того формаль­ного аппарата, реализация которого явится центральным звеном процесса анализа данных. Роль социолога при формировании ап­риорной модели. Общее представление об интерпретации исход­ных данных. Модель явления, заложенная в каждом методе ана­лиза данных.
4.	Тема 4. Роль математических методов в социологии. Основ­ные методологические принципы их использования	Формулировка и обсуждение на примерах основных преиму­ществ, получаемых за счет использования математических мето­дов в социологических исследованиях: (1) побуждение исследо­вателя четко сформулировать свои представления об изучаемом явлении; (2) создание возможности строго выдержать необходи­мое в любом научном поиске абстрагирование от неисчислимого количества реальных свойств изучаемых объектов, обеспечение невозможности уйти в сторону от принятого исследователем по­нимания изучаемого явления; (3) возможность получить содер­жательные выводы, не лежащие на поверхности, за счет расширения круга используемых логических умозаключений; (4) обеспечение воз­можности анализа огромных массивов информации (с помощью ЭВМ). Основные методологические принципы использования в социологии математических методов: учет связи всех этапов ис­следования друг с другом; сопряжение модели, заложенной в ме­тоде, с содержанием решаемой задачи; обеспечение однороднос­ти исходных данных; принципы интерпретации результатов применения методов; необходимость комплексного использования разных математических методов в одном социологическом иссле­довании (как параллельного, так и последовательного). Рассмотрение анализа данных как органической части социо­логического исследования, связанной со всеми остальными его фрагментами, опирающейся на активное использование матема­тического аппарата, но включающей в себя и многие другие мо­менты общей стратегии исследования.
5.	Тема 5. Математическая статистика как основа анализа со­циологических данных. Различие подходов анализа данных и ма­тематической статистики	Адекватность основных понятий математической статистики(случайная величина, вероятность ее значения, распределение вероятностей, статистическая закономерность) представлениям социолога об изучаемых явлениях (признак, частота, встречаемо­сти его значения, частотное распределение, статистическая зако­номерность в социологии). Основные задачи, решаемые математической статистикой (по­иск статистической закономерности для выборки; обобщение по­лученных результатов на генеральную совокупность: статистическая оценка параметров, проверка статистических гипотез) и потребности социологии. Сложности, возникающие при исполь­зовании в социологии классической математической статистики(причины, вызвавшие к жизни анализ данных как альтернативу математической статистике): проблемы с формированием выбор­ки и генеральной совокупности, не вероятностное порождение дан­ных, невозможность доказать условия применимости методов, низкий тип используемых шкал; отсутствие строгих алгоритмов решения многих практических задач; необходимость постоянно­го человеко-машинного диалога. Общее представление о статистике объектов нечисловой природы.
		ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА
6.	Тема 6. Частотные распределения	Частота как выборочная оценка вероятности. Одномерные, дву­мерные, многомерные частотные распределения. Способы их пред­ставления (полигон, гистограмма и т. д.). Проблема пропущенных данных: примеры содержательного анализа совокупности не от­ветивших; формальные способы заполнения пропусков (средними арифметическими и результатами регрессионного анализа для непрерывных данных; равномерным или пропорциональным распределением не ответивших по имеющимся категориям номи­нального признака; возможность других подходов); модели, сто­ящие за каждым формальным методом. Проблема разбиения на интервалы диапазона изменения непрерывного признака.
7.	Тема 7. Меры средней тенденции	Среднее арифметическое, медиана, мода. Их определение. Сравнительный анализ свойств. Представление о модели средней тенденции, заложенной в каждой из мер. Примеры задач, содер­жательному характеру которых адекватны одни из рассматривае­мых мер и неадекватны другие. Зависимость выбора меры от типа исходной шкалы (особое внимание уделить анализу возможнос­ти использования среднего арифметического для случая дихото­мической номинальной шкалы; подчеркнуть важность интерпрета­ции результата усреднения, связать с формальной адекватностью математического метода, рассматриваемой в курсе «Теория измере­ний в социологии»). Важность комплексного использования нескольких мер сред­ней тенденции одновременно. Проблема однородности исходной совокупности объектов.
8.	Тема 8. Меры разброса	Необходимость рассмотрения наряду со средними также и мер разброса. Дисперсия, вариационный размах, среднее абсолютное отклонение. Квантили, квартили, децили, перцентили. Квантиль­ные размахи, квартильный размах. Мера разброса значений но­минального признака, основанная на оценке количества разнород­ных пар объектов. Энтропийный аналог дисперсии. Сравнение рассмотренных мер. Роль типа шкалы в выборе меры разброса.
	РАЗДЕЛ IV.	АНАЛИЗ НОМИНАЛЬНЫХ ДАННЫХ КАК ОДНА ИЗ ГЛАВНЫХ ЗАДАЧ СОЦИОЛОГА
9.	Тема 9. Роль номинальных данных в социологии	Сравнительная простота получения номинальных данных. От­сутствие сложных допущений при их интерпретации. Естественность моделей, заложенных в методах анализа номинальных данных (подробнее роль номинальных данных рассматривается в курсе Теория измерений в социологии).
10.	Тема 10. Диалектика в понимании признака и его значений. Классификация методов анализа номинальных данных	Необходимость определенной диалектики в понимании при­знака и его значений: с одной стороны, само понятие признака имеет смысл только при некоторой одно качественности тех объек­тов, для которых значения признаков вычисляются; с другой сто­роны, - каждому значению признака отвечает свое собственное качество. Возможность рассмотрения отдельной альтернативы или сочетания альтернатив (одного или разных признаков) в качестве самостоятельного признака. Возможность рассмотрения совокупности признаков в качестве нового признака. Выделение указанных возможностей как основы для дальнейшего изложения(в частности, для классификации методов анализа номинальных данных).
	РАЗДЕЛ V.	АНАЛИЗ СВЯЗЕЙ ТИПА ПРИЗНАК-ПРИЗНАК.
11.	Тема 11. Коэффициенты связи, основанные на критерии «xи­-квaдpaт»	Понимание отсутствия связи между признаками как их стати­стической независимости. Определение теоретической частоты. Вывод соответствующей формулы. Примеры частотных таблиц, отражающих такую независимость. Обсуждение вопроса: насколь­ко можно отступить от пропорциональности столбцов (строк) таблицы, чтобы можно было сказать, что зависимость маловеро­ятна. Функция хи-квадрат. Характер распределения ее значе­ний на множестве выборок. Критерий хи-квадрат, проверка ста­тистической гипотезы о независимости. Непригодность самих значений критерия для оценки связи между признаками. Необ­ходимость нормировки этих значений. Возможность разных под­ходов к такой нормировке. Коэффициенты Пирсона, Чупрова, Крамера. Их достоинства и недостатки. Часто рассматривающий­ся недостаток - зависимость от числа градаций признаков. Обыч­но не рассматривающийся недостаток - зависимость от соотно­шений маргинальных частот. Возможность говорить об этих недостатках только при условии предположения о том, что за каж­дым номинальным признаком стоит непрерывная числовая ве­личина.
12.	Тема 12. Коэффициенты связи, основанные на моделях прогноза и понятии энтропии	Представление о рассматриваемом смысле связи: она тем боль­ше, чем в большей мере можно улучшить прогноз значений одно­го признака при фиксации значения другого. Различные подходы к формализации понятия прогноз: модальный и пропорциональ­ный прогноз. Коэффициенты Гуттмана. Демонстрация того, что они говорят о суммарном улучшении модального прогноза значе­ния одного признака при фиксации значения другого. Коэффи­циенты Гудмана и Краскала. Демонстрация того, что они в том же смысле отвечают пропорциональному прогнозу. Понятие энтро­пии распределения. Условная энтропия. Серия коэффициентов, основанных на понятии энтропии. Их родство с коэффициента­ми, основанными на моделях прогноза. Достоинства, недостатки, сравнение всех рассмотренных коэф­фициентов.
13.	Тема 13. Коэффициенты связи для четырехклеточных таб­лиц сопряженности	Требование Юла. Вид традиционного регрессионного коэффи­циента при условии, что признаки принимают значения 0 и 1. Коэффициенты Q и Ф. Условие их равенства О. Определение аб­солютной и полной связи. Демонстрация того, что Ф измеряет абсолютную связь, а Q - полную. Примеры, показывающие, что социологу нужны оба коэффициента. Смысл положительной и отрицательной связи.
	РАЗДЕЛ VI.	АНАЛИЗ СВЯЗЕЙ ТИПА ГРУППА АЛЬТЕР­НАТИВ - ГРУППА АЛЬТЕРНАТИВ И ПРИМЫ­КАЮЩИЕ К НЕМУ ЗАДАЧИ
14.	Тема 14. Локальные коэффициенты связи (связь типа «аль­тернатива – альтернатива»). Детерминационный анализ	Определение локальной (по альтернативной) связи. Возмож­ность использования для ее измерения коэффициентов Ф и Q. Понятие детерминации, ее интенсивности, емкости. Общее пред­ставление о детерминационном анализе. Обобщение аристотелев­ской силлогистики как основы детерминационного анализа. Тео­ретическое и практическое значение рассматриваемого подхода. Большая популярность среди социологов соответствующего па­кета прикладных программ. Адекватность этого подхода есте­ственной логике социолога, анализирующего частотные таблицы. Возможные пути обобщения рассматриваемого подхода (при изу­чении тем 15, 16, 17 будет рассмотрен ряд способов такого обоб­щения).
15.	Тема 15. Анализ фрагментов таблиц сопряженности	Важность для социолога решения рассматриваемой задачи. Правила выделения фрагментов. Разложение критерия хи-квад­рат в соответствии с выделенными фрагментами. Определение вклада каждого фрагмента в критерий для всей таблицы. Возможность разных способов разложения. Содержательная интерпретация разложений. Конкретный пример решения социологической задачи с помощью разложения исходной таблицы сопряженности на отдельные фрагменты и использования соответствующих ста­тистических критериев
16.	Тема 16. Методы поиска сочетаний значений nредикторов (независимых признаков), детерминирующих поведение объектов	Понятие зависимой и независимых переменных (функции и аргументов, следствия и причин, внутренних и внешних, эндоген­ных и экзогенных признаков). Общая постановка задачи: поиск сочетаний значений независимых признаков (эти значения, вообще говоря, Могут надергиваться из разных признаков-предикторов, это - одно из отличий рассматриваемого подхода от подходов, про­анализированных в предыдущих темах), детерминирующих опреде­ленное поведение респондентов. Лобовой путь решения такого рода задач: перебираются всевозможные сочетания значений рассматри­ваемых признаков и для каждого из них проверяется, можно ли со­ответствующую совокупность объектов считать олицетворени­ем определенного типа поведения. Если нет - переходим к проверке следующего сочетания значений аргументов, если да ­считаем, что нашли решение задачи (таких решений может быть много). При этом понятие типа поведения и алгоритм перебора сочетаний значений предикторов могут быть различными. Раз­ные подходы к пониманию типа поведения совокупности изучае­мых объектов (совокупность задается сочетанием значений неза­висимых признаков): отождествление его с определенным распределением значений зависимого признака, с каким-либо средним значением этого признака (чаще всего - со средним ариф­метическим, модой). Необходимость обеспечения статистической состоятельности такого подхода к определению типа (скажем, ста­тистической значимости различий средних в разных группах; од­нородности каждой группы, необходимой для осмысленности рас­чета соответствующей средней). Уточнение самого понимания типа в процессе реализации алгоритма решения рассматриваемой задачи. Невозможность полного перебора всех мыслимых соче­таний значений рассматриваемых признаков. Необходимость раз­работки соответствующих алгоритмов, являющихся по существу методами сокращения подобного перебора. Важность для социо­лога анализа тех аспектов формализма, которые непосредственно связаны с содержательным пониманием типа поведения объектов. Иллюстрация рассмотренных положений на примере алгорит­ма последовательных разбиений (THAID). Выделение тех элемен­тов этого алгоритма, которые имеют непосредственное отноше­ние к пониманию типа поведения респондентов. Условия работы алгоритма. Их связь с пониманием искомых типов. Принципы работы алгоритма CHAID из па кета SPSS. Подведение итога. Рассмотрение задачи поиска детерминиру­ющих сочетаний значений предикторов как единства трех задач: (1) выделение из числа независимых переменных наиболее инфор­мативных в том смысле, что именно по сочетанию их значений с наибольшей степенью уверенности можно судить о типе поведе­ния объектов; (2) выяснение, какие именно сочетания информа­тивных признаков детерминируют указанный тип; (З) выявление самих типов поведения, свойственных объектам рассматриваемой совокупности.
17.	Тема 17. Понятие взаимодействия. Сравнение алгоритмов типа AID с методами дисперсионного анализа. Роль поиска вза­имодействий в анализе социологических данных	Повторение основных идей дисперсионного анализа. Понятие взаимодействия. Его специфика в алгоритмах типа AID и в дис­персионном анализе. Сходство и различие методов поиска детер­минирующих сочетаний с дисперсионным анализом: фиксация признаков-предикторов в дисперсионном анализе и отсутствие такой фиксации при поиске детерминирующих сочетаний; срав­нительная узость понимания типа поведения объектов в диспер­сионном анализе; возможность переноса результатов дисперсион­ного анализа с выборки на генеральную совокупность и отсутствие такой возможности в алгоритмах типа AID. Важность, поиска вза­имодействий при решении социологических задач.
18.	Тема 18. Методы поиска логических закономерностей	Понятие элементарного высказывания для признаков, измерен­ных по шкалам разных типов. Определение логической законо­мерности. Суть задач, решаемых рассматриваемым методом - по­иск для каждого заданного (интересующим социолога способом) класса тех логических высказываний, которые истинны для всех объектов этого класса (с учетом вероятностных аспектов). Алго­ритм CORAL поиска логических закономерностей. Критерий вы­бора качества описания класса. Сравнение рассматриваемого подхода с методом поиска детер­минирующих сочетаний предикторов.
	РАЗДЕЛ VII.	АНАЛИЗ СВЯЗЕЙ ТИПА ПРИЗНАК-ГРУП­ПА ПРИЗНАКОВ.
19.	Тема 19. Номинальный регрессионный анализ (НРА)	Повторение основных идей классического регрессионного анали­за, рассчитанного на т. н. количественные признаки. Дихотомиза­ция номинальных данных. Обоснование допустимости применения к полученным дихотомическим данным любых количественных методов: формальная возможность рассмотрения дихотомической шкалы как интервальной, возможность осмысленной интерпретации среднего арифметического и других статистик, рассчитываемых в процессе применения стандартной техники регрессионного анализа. Линейная зависимость совокупности дихотомических призна­ков, отвечающих одной исходной номинальной переменной. Роль этого факта для построения уравнения регрессии. Возможные уровни измерения для зависимого признака. Об­щий вид линейного регрессионного уравнения с номинальными переменными. Интерпретация его коэффициентов. Типы задач, решаемых с помощью НРА. Обеспечение возможности прогноза как основная цель применения НРА. Возможность замены дихо­томических предикторов количественными - долями лиц, принад­лежащих соответствующим номинальным категориям в исходной совокупности респондентов. Цель такой замены с точки зрения возможности прогноза. Решение для НРА проблемы выбора вида функции, выражающей искомую зависимость.
20.	Тема 20. Сравнение НРА с дисперсионным, детерминационным аналuзом и с методами поиска детерминирующих сочетаний значений предикторов	Повторение основных идей классического регрессионного анали­за, рассчитанного на т. н. количественные признаки. Дихотомиза­ция номинальных данных. Обоснование допустимости применения к полученным дихотомическим данным любых количественных методов: формальная возможность рассмотрения дихотомической шкалы как интервальной, возможность осмысленной интерпретации среднего арифметического и других статистик, рассчитываемых в процессе применения стандартной техники регрессионного анализа. Линейная зависимость совокупности дихотомических призна­ков, отвечающих одной исходной номинальной переменной. Роль этого факта для построения уравнения регрессии. Возможные уровни измерения для зависимого признака. Об­щий вид линейного регрессионного уравнения с номинальными переменными. Интерпретация его коэффициентов. Типы задач, решаемых с помощью НРА. Обеспечение возможности прогноза как основная цель применения НРА. Возможность замены дихо­томических предикторов количественными - долями лиц, принад­лежащих соответствующим номинальным категориям в исходной совокупности респондентов. Цель такой замены с точки зрения возможности прогноза. Решение для НРА проблемы выбора вида функции, выражающей искомую зависимость.

5.2. Разделы и темы дисциплины и виды занятий