Программа дисциплины Анализ данных в SPSS

Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"

Общеуниверситетский факультатив

Программа дисциплины Анализ данных в SPSS

Автор программы:

, магистр, MA, [e-mail]

Одобрена на заседании кафедры архитектуры программных систем

«___»____________ 2013 г.

Зав. кафедрой

Рекомендована секцией УМС «___»____________ 2013 г.

Председатель

Утверждена Первым проректором НИУ ВШЭ «___»_____________2013 г.

Первый проректор ________________________ [подпись]

Москва, 2013

Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.

Область применения и нормативные ссылки

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов всех направлений, изучающих дисциплину Анализ данных в SPSS.

2 Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины являются:

- формирование у слушателей целостного представления о возможностях анализа статистических данных посредством программы SPSS

- формирование практических навыков работы со статистическими данными в программе SPSS.

3 Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:

· Знать

- существующие в программе SPSS возможности анализа статистических данных;

- как осуществить предварительную подготовку данных для последующей работы с ними в SPSS;

- как выбрать подходящий метод анализа в зависимости от типа данных и исследовательской задачи;

- как интерпретировать результаты анализа в SPSS и представлять их в доступном для широкой аудитории виде.

· Уметь

- осуществлять ввод данных и импорт данных в SPSS из разных источников;

- осуществлять предварительную проверку данных в SPSS;

- осуществлять поиск вторичных статистических данных в различных источниках (статистические данные ОЭСР, Всемирного банка, Единого архива экономических и социологических данных и пр.);

- осуществлять выбор подходящего метода анализа данных в SPSS для проведения конкретного исследования в соответствии с целями, задачами, гипотезами и имеющимися в наличии статистическими данными;

- проводить анализ данных в SPSS;

- экспортировать результаты анализа данных в другие программы;

- приводить результаты проведённого анализа к виду, доступному для представления широкой аудитории.

· Иметь навыки (приобрести опыт)

- поиска статистических данных в различных электронных базах данных;

- подготовки данных для работы с ними в SPSS;

- анализа данных в SPSS;

- представления результатов анализа в презентациях и отчётах.

4 Место дисциплины в структуре образовательной программы

Настоящая дисциплина является общеуниверситетским факультативом.

Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

· Знания основ математической статистики и теории вероятностей;

· Знания в объёме курса «Информатика» бакалаврской подготовки;

· Свободное владение английским языком.

5 Тематический план учебной дисциплины

№	Название раздела	Всего часов	Аудиторные часы	Самостоя­тельная работа
Лекции	Семинары	Практические занятия
1	О программе SPSS.	2	2
2	Ввод, редактирование, экспорт/импорт данных и результатов.	16			4	12
3	Описательная статистика.	19	1		4	14
4	Исследование взаимосвязей между переменными. Проверка гипотез.	20	2		4	14
5	Линейный регрессионный анализ.	17	1		4	12
6	Факторный анализ.	17	1		4	12
7	Кластерный анализ.	17	1		4	12
	Итого:	108	8		24	76

6 Формы контроля знаний студентов

Тип контроля	Форма контроля	1 год	Параметры
3
Текущий (неделя)	Контрольная работа	*	Работа на компьютере продолжительностью 60 минут
Итоговый	Зачет	+	Работа на компьютере продолжительностью 60 минут. Оценка результатов работы в течение 3-ех дней.

6.1 Критерии оценки знаний, навыков

На текущем контроле студент должен продемонстрировать навыки редактирования данных в SPSS и навыки работы с пройденными методами анализа данных.

На итоговом контроле студент должен продемонстрировать навыки самостоятельного поиска метода анализа в SPSS, который должен быть применим для решения поставленного вопроса, интерпретации и представления результатов анализа, формулировки выводов на основе проведённого анализа данных.

Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.

При проведении контроля студентам раздаются задания и пересылаются по электронной почте базы статистических данных. Анализ данных в SPSS позволит сформулировать ответы на вопросы задания.

7 Содержание дисциплины

Раздел 1. О программе SPSS

♦ Содержание раздела:

· Версии программы SPSS;

· Среда SPSS (редактор данных, окно вывода, разделы меню, панели инструментов открытие и сохранение файлов);

· Встроенный в программу учебник и система помощи.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Field A. Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage, 2005.

3. Kremelberg D. Practical statistics: a quick and easy guide to IBM SPSS Statistics, STATA, and other statistical software. Los Angeles [etc.]: Sage Publications, 2011.

Дополнительная литература

1. Griffith A. SPSS For Dummies (2nd Edition). Wiley Publishing Inc., 2010.

2. Wagner III, W. E. Using SPSS for social statistics and research methods. London Pine Forge Press, 2010.

3. Morgan, G. A. IBM SPSS for introductory statistics. London; New York Routledge, 2011.

Раздел 2. Ввод, редактирование, экспорт/импорт данных и результатов.

♦ Содержание раздела:

· Ввод данных;

· Кодирование данных, кодировочная таблица, характеристики и типы переменных;

· Экспорт/импорт данных;

· Проверка данных;

· Редактирование данных;

· Подготовка данных к анализу;

· Модификация данных (перекодирование, вычисление новых переменных, агрегирование данных, ранговые преобразования);

· Создание наборов переменных;

· Отбор данных;

· Сортировка данных.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Field A. Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage, 2005.

3. Kremelberg D. Practical statistics: a quick and easy guide to IBM SPSS Statistics, STATA, and other statistical software. Los Angeles [etc.]: Sage Publications, 2011.

Дополнительная литература

1. Pete Greasley. Quantitative Data Analysis Using SPSS. An Introduction for Health & Social Science. New York: Open University Press, 2008.

2. Robert Ho. Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group, 2006.

3. Wagner III, W. E. Using SPSS for social statistics and research methods. London Pine Forge Press, 2010.

4. Morgan, G. A. IBM SPSS for introductory statistics. London; New York Routledge, 2011.

Раздел 3. Описательная статистика.

♦ Содержание раздела:

· Частотный анализ;

· Графический анализ (гистограмма, ящичковая диаграмма, диаграмма «ствол-лист»;

· Подсчёт статистических характеристик (мода, медиана, среднее арифметическое, дисперсия и среднее квадратичное отклонение, стандартная ошибка среднего, доверительный интервал, квартили, межквартальная широта, симметричность и заострённость распределения);

· Основные типы шкал и соответствующие им меры средней тенденции и меры разброса;

· Нормальное распределение, Z-стандартизация, тест Колмогорова-Смирнова;

· Работа с многовариантными вопросами.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Крыштановский социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006.

3. Field A. Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage, 2005.

4. Kremelberg D. Practical statistics: a quick and easy guide to IBM SPSS Statistics, STATA, and other statistical software. Los Angeles [etc.]: Sage Publications, 2011.

Дополнительная литература

1. Маркетинговые исследования с SPSS. М. ИНФРА-М, 2011.

2. Greasley P. Quantitative Data Analysis Using SPSS. An Introduction for Health & Social Science. New York: Open University Press, 2008.

3. Morgan, G. A. IBM SPSS for introductory statistics. London; New York Routledge, 2011.

4. Robert H. Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group, 2006.

5. Wagner III, W. E. Using SPSS for social statistics and research methods. London Pine Forge Press, 2010.

Раздел 4. Исследование взаимосвязей между переменными. Проверка гипотез.

♦ Содержание раздела:

· Таблица сопряжённости;

· Формулировка гипотез. Этапы проверки гипотез;

· Уровень значимости и ошибка первого рода;

· Тест Хи-квадрат;

· Построение диаграммы рассеяния;

· Парные коэффициенты корреляции (Пирсона, Кендалла, Спирмана). Частные корреляции;

· Сравнение средних (t-тест для независимых и зависимых выборок, однофакторный дисперсионный анализ).

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. СПб.: Питер, 2005.

3. Field A. Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage, 2005.

4. Kremelberg D. Practical statistics: a quick and easy guide to IBM SPSS Statistics, STATA, and other statistical software. Los Angeles [etc.]: Sage Publications, 2011.

Дополнительная литература

1. Моосмюллер, Г. Маркетинговые исследования с SPSS. М. ИНФРА-М, 20с.

2. Greasley P. Quantitative Data Analysis Using SPSS. An Introduction for Health & Social Science. New York: Open University Press, 2008.

3. Morgan, G. A. IBM SPSS for introductory statistics. London; New York Routledge, 2011.

4. Robert H. Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group, 2006.

5. Wagner III, W. E. Using SPSS for social statistics and research methods. London Pine Forge Press, 2010.

Раздел 5. Линейный регрессионный анализ

♦ Содержание раздела:

· Простая линейная регрессия.

· Множественная регрессия.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: , 2002.

2. Field A. Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage, 2005.

3. Kremelberg D. Practical statistics: a quick and easy guide to IBM SPSS Statistics, STATA, and other statistical software. Los Angeles [etc.]: Sage Publications, 2011.

Дополнительная литература

1. Robert H. Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group, 2006.

2. Wagner III, W. E. Using SPSS for social statistics and research methods. London Pine Forge Press, 2010.

Раздел 6. Факторный анализ

♦ Содержание раздела:

· Порядок выполнения факторного анализа;

· Оценка пригодности исходных данных для проведения факторного анализа;

· Метод главных компонент.

· Факторные нагрузки. Вращение осей;

· Сохранение факторов в виде новых переменных в файле данных;

· Интерпретацию значений факторов.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: , 2002.

2. Field A. Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage, 2005.

3. Kremelberg D. Practical statistics: a quick and easy guide to IBM SPSS Statistics, STATA, and other statistical software. Los Angeles [etc.]: Sage Publications, 2011.

Дополнительная литература

1. Robert H. Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group, 2006.

Раздел 7. Кластерный анализ

♦ Содержание раздела:

· Иерархический кластерный анализ;

· Кластерный анализ методом к-средних;

· Сохранение переменной, идентифицирующей принадлежность наблюдения к кластеру;

· Содержательная характеристика кластеров.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: , 2002.

2. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. СПб.: Питер, 2005.

Дополнительная литература

Robert Burns & Richard Burns. Business Research Methods and Statistics using SPSS http://www. uk. /burns/chapters. htm Marija J. Norušis. IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion
http://www. /pdf/SPC_v19.pdf

8 Образовательные технологии

Работа с реальными базами данных, обсуждение результатов анализа данных в SPSS и актуальных вопросов по темам курса.

9 Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

9.1 Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

1) Проанализировать основные характеристики распределения (мода, смещение и т. д.);

2) Определить наличие выбросов и экстремумов;

3) Оценить близость распределения к нормальному;

4) Построить таблицу сопряженности и определить наличие зависимости между переменными, тесноту и направление связи. Найти факторы, наиболее полно объясняющие наблюдаемые связи между переменными.

5) Построить уравнение регрессии и оценить адекватность модели.

6) Сформировать группы наблюдений с помощью кластерного анализа.

7) Сформировать факторы для выбранных переменных.

10 Порядок формирования оценок по дисциплине

Преподаватель оценивает работу студентов на семинарских и практических занятиях: активность при ответе на вопросы преподавателя, правильность выполнения заданий на семинарах. Оценки за работу на семинарских и практических занятиях преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Накопленная оценка по 10-ти балльной шкале за работу на семинарских и практических занятиях определяется перед промежуточным или итоговым контролем - Оаудиторная.

Преподаватель оценивает самостоятельную работу студентов: правильность выполнения домашних работ. Оценки за самостоятельную работу студента преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Накопленная оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную работу определяется перед промежуточным или итоговым контролем – Осам. работа.

Накопленная оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом:

Отекущий = Ок/р ;

Способ округления накопленной оценки текущего контроля: в пользу студента.

Результирующая оценка за итоговый контроль в форме зачета выставляется по следующей формуле, где Озачет – оценка за работу непосредственно на зачете:

Оитоговый = 0,4·Озачет + 0,2·Отекущий + 0,2·Осам. работа + 0,2·Оаудиторная)

Способ округления накопленной оценки итогового контроля в форме зачета: в пользу студента.

На пересдаче студенту не предоставляется возможность получить дополнительный балл для компенсации оценки за текущий контроль.

На зачете студент может получить дополнительную практическую задачу, которая оценивается в 1 балл. Таким образом, результирующая оценка за итоговый контроль в форме зачета, получаемая на пересдаче, выставляется по формуле

Оитоговый = (0,4·Озачет + 0,2·Отекущий + 0,2·Осам. работа + 0,2·Оаудиторная) + Одоп. вопрос

В диплом выставляет результирующая оценка по учебной дисциплине, которая формируется по следующей формуле:

Одисциплина = Оитоговый

Способ округления результирующей оценки по учебной дисциплине: в пользу студента.

В диплом ставится оценка за итоговый контроль, которая является результирующей оценкой по учебной дисциплине.

11 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

11.1 Основная литература

SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: , 2002.

Крыштановский социологических данных с помощью пакета SPSS - М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006.

SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005

Field A. Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage, 2005.

Kremelberg D. Practical statistics: a quick and easy guide to IBM SPSS Statistics, STATA, and other statistical software. Los Angeles [etc.]: Sage Publications, 2011.

11.2 Дополнительная литература

Моосмюллер, Г. Маркетинговые исследования с SPSS. М. ИНФРА-М, 20с.

Burns R., Burns R. Research Methods and Statistics using SPSS http://www. uk. /burns/chapters. htm

Greasley P. Quantitative Data Analysis Using SPSS. An Introduction for Health & Social Science. New York: Open University Press, 2008.

Griffith A. SPSS For Dummies (2nd Edition). Wiley Publishing Inc., 2010.

Marija J. Norušis. IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion
http://www. /pdf/SPC_v19.pdf

Morgan, G. A. IBM SPSS for introductory statistics. London; New York Routledge, 2011.

Robert H. Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group, 2006.

Wagner III, W. E. Using SPSS for social statistics and research methods. London Pine Forge Press, 2010.

11.3 Программные средства

Для успешного освоения дисциплины, студент использует статистический пакет SPSS.

Автор программы: _______________________// *****@***ru