Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 040200.62 «Социология» очной формы обучения (стр. 1 )

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

«УТВЕРЖДАЮ»:

Проректор по учебной работе

_______________________ Л. М. ВОЛОСНИКОВА

«_____» ________________ 2011 г.

АНАЛИЗ ДАННЫХ В СОЦИОЛОГИИ

Учебно-методический комплекс. Рабочая программа

для студентов направления 040200.62 «Социология»

очной формы обучения

«ПОДГОТОВЛЕНО К ИЗДАНИЮ»:

Автор (ы) работы:

___________________

«_____» ____________ 2011 г.

Рассмотрено на заседании кафедры математических методов, статистики и информационных технологий в экономике

Соответствует требованиям к содержанию, структуре и оформлению.

«РЕКОМЕНДОВАНО К ЭЛЕКТРОННОМУ ИЗДАНИЮ»:

Объем 16 стр.

Зав. кафедрой ______________________ /./

«___»_____________________2011г. протокол№__

Рассмотрено на заседании УМК МИФУБ Протокол №__ от «___»____________200_г.

Соответствует ГОС ВПО и учебному плану образовательной программы.

«СОГЛАСОВАННО»:

Председатель УМК _______________//

«___»_____________________2011г.

«СОГЛАСОВАННО»:

Зав. методическим отделом УМУ _______________//

«___»_____________________2011г.

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра математических методов, статистики и информационных технологий в экономике

АНАЛИЗ ДАННЫХ В СОЦИОЛОГИИ

Учебно-методический комплекс. Рабочая программа

для студентов направления 040200.62 «Социология»

очной формы обучения

Тюменский государственный университет

2011

Тарасова данных в социологии. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 040100.62 «Социология», очной формы обучения. Тюмень, 2011, __ стр.

Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями ГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению и профилю подготовки.

Рабочая программа дисциплины (модуля) опубликована на сайте ТюмГУ: Анализ данных в социологии [электронный ресурс] / Режим доступа: http://www. umk. *****., свободный.

Рекомендовано к изданию кафедрой математических методов, статистики и информационных технологий в экономике. Утверждено проректором по учебной работе Тюменского государственного университета.

ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: , д-р социол. наук, профессор, заведующий кафедрой математических методов, статистики и информационных технологий в экономике,

© Тюменский государственный университет, 2011.

© , 2011.

1.  Пояснительная записка к курсу

Программа курса «Анализ данных в социологии» соответствует требованиям Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению «Социология». Общее количество часов – 127. Курс анализ данных в социологии предназначен для студентов, обучающихся по направлению «Социология».

Курс направлен на изучение современных матетематико-статистических методов анализа данных. Основные цели:

- научить студентов работать с базами данных, созданными в статистическом пакете;

- помочь овладеть спецификой работы статистических пакетов как профессионального инструмента для социологических и маркетинговых количественных исследований;

Задачи курса:

·  дать представление о фундаментальных понятиях и теоретических основах анализа многомерных данных в социологии;

·  сформировать у студентов практические навыки использования компьютерных программ анализа социологических данных (статистических пакетов, таких как SPSS) на примерах конкретных массивов результатов социологических исследований;

·  разобрать возможности и ограничения основных методов одномерного и многомерного статистического анализа социологических данных;

·  показать специфику использования методов математики и статистики для изучения социальных явлений и особенности интерпретации результатов анализа социологических данных.

Дисциплина Анализ данных в социологии относится к циклу общепрофессиональных дисциплин, региональный компонент. Курс читается в 6 семестре, после освоения положений высшей математики и социальной статистики.

Освоение данного курса и приобретение навыков работы в пакете SPSS будет основой для освоения дисциплин Социальное прогнозирование и проектирование, социологические проблемы изучения общественного мнения и другие.

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать:

- назначение, возможности и особенности работы современных статистических пакетов (SPSS, Statistica и др.).

- основные методы и средства анализа данных в социологии;

- основные математические методы, реализованные в статистических пакетах.

Уметь:

-  выбрать метод обработки данных в зависимости от задачи и вида имеющихся данных;

-  использовать статистический пакет (SPSS) для анализа данных: свободно ориентироваться в меню пакета и уметь пользоваться различными функциями; создать макет для ввода данных в статистический пакет; провести ввод и корректировку данных социологического исследования; провести отбор данных, различные виды модификации и преобразования данных; представлять результаты обработки в виде таблиц и графиков;

-  грамотно делать выводы и интерпретировать результаты, полученные в процессе анализа данных.

Владеть:

- навыками проведения социальных исследований с применением статистического пакета для социальных наук;

- информационной культурой в процессе компьютерной обработки информации;

- навыками самостоятельного освоения новых разделов статистических пакетов, а также новых версий пакетов.

2.  Тематический план.

Дисциплина читается в 6 семестре: 36 часов лекций, 36 часов практических занятий, 55 часов отводится на самостоятельную работу. Итоговый контроль – контрольная работа и зачет.

Таблица 1.

Тематический план для очной формы обучения

№	Тема	недели семестра	Виды учебной работы и самостоятельная работа, в час	Итого часов по теме	В том числе в интерактивной форме	Итого количество баллов
Лекции	Практические занятия	Самостоятельная работа
1	2	3	4	5	6	7	8	9
	Модуль 1
1.	Введение в анализ данных, этапы и основные проблемы анализа многомерных данных	1-2	4	4	6	14	4	0 - 7
2.	Классификация данных. Типы шкал. Подготовка макета и ввод данных для анализа.	3-4	4	4	6	14	4	0 - 7
3.	Первичный анализ данных. Частотные таблицы. Вычисление мер среднего и мер разброса. Анализ множественных ответов.	5-6	4	4	6	14	4	0 - 13
4.	Изменение, преобразование, разделение, отбор, взвешивание данных при анализе	7-8	4	4	7	15	4	0 - 13
	Всего		16	16	25	57	16	0-40
	Модуль 2
5.	Анализ таблиц сопряженности. Принцип практической уверенности. Проверка статистических гипотез.	9-10	4	4	6	14	4	0 - 11
6.	Поиск зависимостей между анализируемыми показателями. Корреляционный анализ. Меры связи между переменными разных типов шкал.	11-12	4	4	6	14	4	0 - 7
7.	Построение прогнозных моделей. Регрессионный анализ.	13-14	4	4	6	14	4	0 - 11
8.	Классификация объектов и признаков при анализе данных. Кластерный и дискриминантный анализ.	15-16	4	4	6	14	4	0 - 16
9.	Снижение размерности данных при анализе. Факторный анализ.	17-18	4	4	6	14	4	0 - 15
	Всего		20	20	30	70	20	0-60
	Итого (часов, баллов):		36	36	55	127		0 – 100
Из них в интерактивной форме:						36

Таблица 2.

Виды и формы оценочных средств в период текущего контроля

№ темы	Устный опрос	Письменные работы	Технические формы контроля	Информационные системы и технологии	Итого количество баллов
коллоквиумы	собеседование	ответ на семинаре	Отчеты по анализу	контрольная работа	тест	реферат	эссе	программы компьютерного тестирования	комплексные ситуационные задания	электронные практикум	другие формы
Модуль 1
1.	-	-	0-2	-	-	-	-	-	-	-	0-3	0-2	0 - 7
2.	-	-	0-2	-	-	-	-	-	-	-	0-3	0-2	0 - 7
3.	-	-	0-2	0-6	-	-	-	-	-	-	0-3	0-2	0 - 13
4.	-	-	-	-	0-10	-	-	-	-	-	0-3	-	0 - 13
Всего													0-40
Модуль 2
5.	-	-	0-2	0-6	-	-	-	-	-	-	0-3	-	0 - 11
6.	-	-	0-2	-	-	-	-	-	-	-	0-3	0-2	0 - 7
7.	-	-	0-2	0-6	-	-	-	-	-	-	0-3	-	0 - 11
8.	-	-	0-2	0-6	-	0-5	-	-	-	-	0-3	-	0 - 16
9.	-	-	-	-	0-10	-	-	-	-	-	0-3	0-2	0 - 15
Всего													0-60
Итого													0 – 100

Таблица 3.