Статистический анализ данных (SPSS)

Министерство экономического развития и торговли

Российской Федерации

Государственный университет - Высшая школа экономики

Факультет Менеджмента

Программа дисциплины

Статистический анализ данных (SPSS)

для направления/ специальности 080500.62

Менеджемент (подготовки бакалавра)

Автор

*****@***com

Рекомендована секцией УМС ____________________________ Председатель _________________________ «_____» __________________ 200 г.	Одобрена на заседании кафедры Методов сбора и анализа социологической информации Зав. кафедрой д. с.н., проф. «_____» __________________ 200 г.
Утверждена УС факультета ___________________________ Ученый секретарь ___________________________________ «_____» __________________ 200 г.

Москва

Аннотация

Необходимость анализировать разнообразные данные возникает сейчас практически в любой профессиональной деятельности. К настоящему моменту в арсенале аналитика существует огромное количество методов, и для принятия бизнес-решений необходимо в них разбираться, уметь грамотно управлять информацией. В курсе "Статистический анализ данных (SPSS)" студенты научатся получать обобщенную информацию из "сырых" данных, искать связи между различными явлениями.

Основная цель курса "Статистический анализ данных (SPSS)" – рассказать студентам об основных современных методах, чаще всего применяющихся в исследовательской практике.

В результате прослушивания курса студенты:

научатся работать с основными методами одномерного и многомерного анализа данных;

узнают, какими методами необходимо пользоваться в той или иной ситуации в зависимости от типа данных и от исследовательской задачи;

узнают, что представляет собой каждый метод с теоретической точки зрения и алгоритм его работы;

научатся реализовывать каждый изучаемый метод в пакете SPSS.

Также в ходе чтения курса студентам будут рассказаны базовые принципы измерения социальных показателей.

Примеры в лекционной части курса и задачи для семинарских занятий построены на основе данных, предоставленных автору Единым архивом социологических данных (http://sofist. *****).

Тематический план учебной дисциплины

№	Название темы	Всего часов по дисциплине	Аудиторные часы	Самостоятельная работа
			Лекции	Сем. и практ. занятия
1.	Основы работы с пакетом SPSS	10	0	2	8
2.	Методы описательной статистики	11	1	2	8
3.	Анализ двумерной связи. Таблицы сопряженности. Коэффициенты парной связи для номинальных, порядковых и интервальных переменных.	17	3	4	10
4.	Работа с переменными в пакете SPSS	7	0	1	6
5.	Дисперсионный анализ	6	1	1	4
6.	Кластерный анализ	12	2	2	8
7.	Деревья решений	14	2	4	8
8.	Регрессионный анализ	17	3	4	10
9.	Факторный анализ	14	2	2	10
	Итого:	108	14	22	72

Литература:

Базовые учебники:

1.  Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003

2.  Практическая бизнес-статистика. М.: Издательский дом «Вильямс», 2004

3.  SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001

4.  SPSS 14 Help system

1 и 2 книги являются во многом взаимозаменяемые, поэтому при изучении материала достаточно ознакомиться с содержанием одной из них. При этом точные ссылки около тем мы будем давать по обоим источникам.

3 и 4 книги являются необходимыми для подготовки к семинарским занятиям, и так же могут быть использованы по одному.

Дополнительная литература:

1.  , , Усатиков методы в социологии. Анализ данных и логика вывода в эмпирическом исследовании. Ростов н/Д.: Феникс, 2005

2.  , Фролова методы в социологии. М.: Изд-во ЛКИ, 2007

3.  Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977

4.  Желязны Дж. Говори на языке диаграмм: Пособие по визуальным коммуникациям. М., Манн, Иванов и Фербер, 2007

5.  Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях. ред. , М.: Наука, 1987

6.  Крыштановский социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: ИД ГУ ВШЭ, 2006

7.  , , Многомерный статистический анализ в экономике. – М.: ЮНИТИ. 1999

8.  Толстова социологических данных. М.: Научный мир, 2000

9.  Толстова в социологии. М. КДУ, 2008

10.  , Макаров данных на компьютере. – М.: ИД Форум, 2008

11.  Хили Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. СПб.: Питер, 2005

Формы контроля знаний студентов

Текущий контроль осуществляется на семинарских занятиях. В первую очередь учитывается выполнение домашних и семинарских заданий.

Итоговая оценка складывается из оценки за работу на семинарских занятиях (2 балла), за выполнение домашних заданий (3 балла) и итоговой зачетной работы (5 баллов).

Таким образом, формула для расчета итоговой оценки:

E = eсем*0,2 + едз*0,3 + езач*0,5

Итоговая работа:

В качестве зачетной работы выступает исследовательское эссе. В ходе написания работы должен быть использован как минимум 1 метод многомерного анализа данных (регрессия, кластерный анализ, факторный, деревья) и методы описательной статистики.

Плюс к работе должны быть приложены файлы output, файл синтаксиса, если он использовался. Текстовый документ с описанием алгоритма действий и объяснением основных шагов работы.

Возможны совместные работы нескольких человек, но у каждого должна быть своя часть работы. Например, один и тот же массив, но каждый студент применяет свой метод.

Содержание программы

Тема 1.  Основы работы с пакетом SPSS

Начало работы. Ввод данных. Основные опции для работы с переменными, создание макета анкеты, основные вспомогательные возможности работы с данными.

Вспомогательная тема

Обязательная литература:

1.  SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Главы 1, 3, 4. Стр. 14-18, 26-81.

2.  SPSS 14 Help system

Тема 2.  Методы описательной статистики. Визуализация данных.

Одномерные частотные таблицы, абсолютные и относительные частоты (процент, доля), накопленная частота. Основные типы шкал и соответствующие им меры средней тенденции и меры разброса. Способы коррекции средних оценок в различных рекомендательных системах. Принципы графического представления одномерных данных.

Обязательная литература:

1.  Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 8. Стр. 317-323; глава 15, стр. 552-561

2.  Практическая бизнес-статистика. М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. Главы 3-5, стр.73-79, 97-99, 117-149, 169-218.

3.  SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Главы 6,9. Стр. 91-103, 164-169

4.  SPSS 14 Help system

Тема 3.  Анализ двумерной связи.

Таблицы сопряженности. Возможное содержание ячеек таблицы. Условные и безусловные частоты.

Коэффициенты парной связи для различных типов шкал.

Критерий Хи-квадрат и основанные на нем коэффициенты.

Прогнозные коэффициенты λ.

Коэффициенты ранговой корреляции.

Коэффициент корреляции Пирсона.

Работа с таблицами множественных ответов.

Обязательная литература:

1.  Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Главы 15, 17, стр. 562-599, 640-648.

2.  Практическая бизнес-статистика. М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. Главы 17, стр.878-895.

3.  SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Главы 11,12,15. Стр. 180-200, 207-219, 256-260

4.  SPSS 14 Help system

Тема 4.  Работа с переменными в пакете SPSS. Составление отчета.

Тема 4.1. Автоматическое и ручное перекодирование переменных. Вычисление новых переменных. Агрегирование данных. Логическая чистка данных. Работа с файлами. Слияние нескольких файлов.

Тема 4.2. Работа с окном выдачи результатов – SPSS Viewer. Редактирование таблиц, графиков. Экспорт объектов в приложения MS Office.

Тема носит вспомогательный характер, но ее знание необходимо для самостоятельного проведения анализа данных.

Обязательная литература:

1.  SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Главы 7,8,10, стр. 104-144, 170-179.

2.  SPSS 14 Help system

3.  Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 14. Стр.519-551

Тема 5.  Дисперсионный анализ

Формальная модель заложенная в методе. Одномерный и многомерный дисперсионный анализ. Интерпретация результатов.

Обязательная литература:

1.  Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 16, стр. 604-640.

2.  SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Глава 17, стр. 323-346.

Тема 6.  Кластерный анализ

Осноные цели решаемые кластерном анализом, сфера применения.

Иерархический кластерный анализ. Способы вычисления расстояний между объектами. Способы кластеризации. Неиерархический кластерный анализ, метод k-средних. Совместное применение иерархических и неиерархических методов кластеризации.

Обязательная литература:

1.  Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 20. Стр. 747-771

2.  SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Глава 20. Стр. 385-409

3.  SPSS 14 Help system

Тема 7.  Деревья решений

CaRT. Chaid. Quest. Построение моделей, проверка качества. Использование тестовых и обучающих выборок. Получение дополнительной информации из деревьев.

Обязательная литература:

1.  SPSS 14 Help system

2.  AnswerTree® 3.1 User’s Guide. SPSS Inc. 2002

3.  Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях. ред. , М.: Наука, 1987. Глава 6, стр. 136

4.  Толстова социологических данных. М.: Научный мир, 2000. Глава 2.5, стр. 256-269

Тема 8.  Регрессионный анализ

Цели применения регрессионных моделей.

Линейная регрессия, парная и множественная. Dummy-переменные. Логистическая регрессия, парная и множественная.

Проверка качества полученной модели, требования к исходным данным. Интерпретация результатов.

Обязательная литература:

1.  Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 17. Стр. 648-678.

2.  Практическая бизнес-статистика. М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. Главы 11-13, стр.518-742.

3.  SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Глава 16. Стр. 269-302.

Тема 9.  Факторный анализ

Метод главных компонент. Модель, заложенная в методе, требования к исходным данным, интерпретация результатов.

Обязательная литература:

1.  Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 19. Стр. 717-741.

2.  SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Глава 19. Стр. 368-384.

3.  SPSS 14 Help system

Автор программы