Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Факультет социальных наук Программа дисциплины «Количественные методы исследования» Майнор «Социология» Авторы программы: Даудрих Н.И., daudrikh@gmail.com Зангиева И.К., zangieva.irina@gmail.com Одобрена на заседании кафедры методов сбора и анализа социологической информации «___» _________________ 2015 г. Зав. кафедрой профессор И. М. Козина Рекомендована секцией УМС «Социология» «___»____________ 2015 г. Председатель профессор Ярская-Смирнова Е.Р. Утверждена УС факультета социальных наук «___»_____________2015 г. Ученый секретарь доц. Селезнева А.М. Москва, 2015 Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы. 1 Содержание 1. Область применения и цели дисциплины ...............................................................................3 2. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины .............3 3. Тематический план учебной дисциплины ..............................................................................4 4. Формы контроля знаний студентов .........................................................................................5 5. Порядок формирования оценки ...............................................................................................5 6. Содержание ................................................................................................................................6 7. Образовательные технологии .................................................................................................18 8. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента ................................18 Тематика заданий текущего контроля ...................................................................................18 Домашнее задание № 1. Анкета .............................................................................................18 Домашнее задание № 2. Анализ данных ...............................................................................19 Вопросы для оценки качества освоения дисциплины (примерный перечень экзаменационных вопросов) ...................................................................................................19 9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины ...............................20 10. Материально-техническое обеспечение дисциплины. ......................................................21 2 1. Область применения и цели дисциплины 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 направлений подготовки академического бакалавра, изучающих курс «Количественные методы исследования», включенный в майнор (дисциплину) «Социология». Курс «Количественные методы исследования» состоит из двух основных блоков: Количественные методы. Основные методы анализа данных (SPSS). 2. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины В результате освоения курса студент должен: Знать основные принципы методологии социологического исследования, специфику применения базовых методов сбора социологической информации. Уметь выбирать и применять основные методы сбора данных, интерпретировать получаемые результаты; планировать и организовывать сбор необходимой социальной информации, оценивать надежность и валидность используемых методик, полученных данных. Иметь навыки подготовки и проведения социологического исследования с помощью основных методов сбора данных (от постановки проблемы исследования до анализа данных и презентации результатов); приобрести опыт проведения эмпирического исследования с помощью метода он-лайн опроса. Знать основные понятия теории вероятностей, математической статистики, методы статистического анализа данных в пределах программы курса, Уметь ставить и понимать социологические задачи, которые могут быть решены с помощью статистического анализа данных; понимать специфику данных, используемых в статистическом анализе. Иметь навыки самостоятельного статистического анализа данных на компьютере в программе SPSS. 3 3. Тематический план учебной дисциплины № Название темы Всего Аудиторные часы Самостоятельная часов Лекции Семинары работа Блок 1. Количественные методы 1 Основы методологии в социологии 6 2 2 2 2 Программа количественного исследования 12 4 4 4 3 Концептуализация и измерение: конструирование показателей и индикаторов 10 2 4 4 4 Опрос как метод сбора данных 10 3 3 4 5 Конструирование формализованного вопросника 12 4 4 4 6 Основы построения выборки 8 2 2 4 7 Онлайн исследования в социологии 4 1 1 2 Итого: блок 1 62 18 20 24 Блок 2. Основные методы анализа данных (SPSS) 8 2 2 4 8 Введение в статистический анализ данных 6 2 2 2 9 Описательная статистика и статистические графики 8 2 2 4 10 Поиск связи между двумя признаками с помощью таблиц сопряженности Поиск связи между двумя признаками с помощью коэффициентов 11 корреляции 8 2 2 4 Сравнение средних значений: т-тесты 12 и дисперсионный анализ 9 3 2 4 Поиск связи между несколькими признаками: модели линейной 13 регрессии 9 3 2 4 Поиск связи между несколькими признаками: модели логистической 14 регрессии 8 2 2 4 Изучение латентных признаков: 15 факторный анализ 8 2 2 4 Построение классификаций объектов: 16 кластерный анализ 8 2 2 4 72 20 18 34 134 38 38 58 Итого: блок 2 ИТОГО 4 4. Формы контроля знаний студентов Тип контроля Блок 1 Текущий Блок 2 Текущий Итоговый Форма контроля Контрольная работа №1 Модули 1 2 3 4 х х Домашнее задание №1 х Контрольная работа №2 х х Домашнее задание №2 х Экзамен х Параметры Тестовые задания (около 30 заданий, 80 минут) Анкета (подготовка вопросника не менее 15 вопросов, пилотаж не менее 10 респондентов) Тестовые задания (в т.ч. с использованием SPSS) (80 минут) Анализ с помощью SPSS на основе готовых баз данных Письменный экзамен по материалам курса (80 минут) 5. Порядок формирования оценки Итоговая оценка складывается из накопленной оценки (оценки двух контрольных работ (КР), двух домашних заданий (ДЗ)) и письменного итогового экзамена (экзаменационная оценка). Оитог =0,2*КР1+0,2*КР2+0,2*ДЗ1+0,2*ДЗ2+0,2*Оэкзам Все работы оцениваются по шкале от 0 до 10. Правила округления математические. Исключение составляет только итоговая оценка. Итоговые оценки менее 4-х баллов округляются в меньшую сторону. На пересдаче студенту не предоставляется возможность получить дополнительный балл для компенсации оценки за текущий контроль. 5 6. Содержание БЛОК 1. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ Тема 1. Основы методологии в социологии Вопросы: 1. Социологическое исследование: понятие, структура, виды, функции. 2. Методология как система принципов научного исследования. 3. Критерии научного знания. 4. Особенности качественной и количественной методологии. Обязательная литература 1. Бергер П. Приглашение в социологию. М.: Директмедиа Паблишинг, 2007. Главы 1,2. 2. Миллс Ч.Р. Социологическое воображение. М.: Nota Bene, 2001. Глава 1. 3. Прикладная социология: методология и методы: Интерактивное учебное пособие / М.К. Горшков, Ф.Э. Шереги. М.: Институт социологии РАН, 2011. Введение. Дополнительная литература 1. Гидденс Э. Социология. 2е изд. М.: Эдиториал УРСС, 2005. 2. Готлиб А.С. Введение в социологическое исследование. Качественный и количественный подходы. Методология. Исследовательские практики: учебное пособие / 2е изд. М.: Флинта: МПСИ, 2005. 3. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. М: КД «Университет», 2002. Глава 1. 4. Дёмина Н.В. Концепция этоса науки: Мертон и другие в поисках социальной геометрии норм // Социологический журнал. 2005. № 4. 5. Монсон П. Лодка на аллеях парка: Введение в социологию. М.: Весь мир, 1995. Глава 1. 6. Шляпентох В.Э. Проблемы качества социологической информации: достоверность, репрезентативность, прогностический потенциал. М.: ЦСПиМ, 2006. С. 45-71 7. Creswell J.W. Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches, 4th Edition. SAGE Publications, Inc., 2013. 8. Theory and Methods in Social Research / Ed. by B. Somekh, C. Lewin. 2th Edition. SAGE Publications, Inc., 2011. Семинары 1-2 (тема 1) Основные атрибуты исследования в социологии. Анализ кейсов: исследования бывают маркетинговые, политологические, ориентированные на социальные проблемы и пр. Деловая игра: «Мой исследовательский проект» Качественное и/или количественное: опыт постановки задач и интерпретации, интерактивный разбор данных 6 Тема 2. Программа социологического исследования Вопросы: 1. Структура программы как основного документа социологического исследования. 2. Принципы и этапы подготовки программы, функции литературного обзора. 3. Основные элементы программы исследования: a) Проблемная ситуация и проблема исследования b) Теоретический и эмпирический объект, предмет исследования. c) Цель исследования, типы задач, выдвижение и обоснование гипотез. Обязательная литература 1. Прикладная социология: методология и методы: Интерактивное учебное пособие / М.К. Горшков, Ф.Э. Шереги. М.: Институт социологии РАН, 2011. Глава 2. 2. Сусоколов А.А. Технология социологического исследования. М.: URSS, 2008. Глава 2. 3. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования: описание, объяснение, понимание социальной реальности. М.: Омега-Л, 2012. Глава 2. Дополнительная литература 1. Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология: Методы исследования. М.: Весь мир, 1997. 2. Пузанова Ж.В., Троцук И.В., Витковская М.И. Практикум по курсу «Методология и методика социологических исследований». Учебное пособие. М.: Высшее образование и наука, 2009. 3. Радаев В.В. Как организовать и представить исследовательский проект: 75 простых правил. М.: ГУ-ВШЭ, ИНФРА-М, 2001. 4. Тавокин Е.П. Основы методики социологического исследования: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2009. 5. Corbetta P. Social Research: Theory, Methods and Techniques. SAGE Publications, Inc., 2003. 6. Punch K.F. Introduction to Social Research: Quantitative and Qualitative Approaches. 3th Edition. SAGE Publications, Inc., 2013. Тема 3. Концептуализация и измерение: конструирование показателей и индикаторов Вопросы: 1. Измерение как моделирование реальности, виды шкал. 2. Критерии и процедуры оценки качества измерения. 3. Построение концептуальной модели (структурная схема). 4. Теоретическая интерпретация понятий: логический анализ. 5. Операционализация понятий (структурная и факторная): поиск индикаторов. Обязательная литература 1. Прикладная социология: методология и методы: Интерактивное учебное пособие / М.К. Горшков, Ф.Э. Шереги. М.: Институт социологии РАН, 2011. Глава 3. 2. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: КДУ, 2009. Глава 1. 3. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования: описание, понимание социальной реальности. М.: Омега-Л, 2012. Глава 3. объяснение, 7 Дополнительная литература 1. Готлиб А.С. Введение в социологическое исследование. Качественный и количественный подходы. Методология. Исследовательские практики: учебное пособие / 2е изд. М.: Флинта: МПСИ, 2005. 2. Григорьев С.И., Растов Ю.Е. Основы современной социологии. Учебное пособие. Барнаул: Издательство Алтайского государственного университета, 2001. 3. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. М: КД «Университет», 2002. 4. Добреньков В.И., Кравченко А.И. Методы социологического исследования: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2004. 5. Сусоколов А.А. Технология социологического исследования. М.: URSS, 2008. 6. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии (введение): Учебное пособие для вузов, 2е изд. М.: Стратегия, 2003. 7. Blalock H.M. Conceptualization and Measurement in the Social Sciences. SAGE Publications, Inc, 1982. Семинары 3-5 (темы 2-3) Обсуждение публикаций результатов исследований в формате «реконструкция программы» (в наборе статей студенты выделяют основные элементы программы исследования – проблемную ситуацию, цель, объект и пр.) Выступления студентов с анализом статей по итогам социологических исследований с акцентом на структурную схему, основные концепты, подходы к их измерению Подготовка шкалы сумматорного типа: работа в мини-группах (интерпретация и операционализация концепта, подбор суждений) Анализ кейсов – переход от анкетных вопросов к концепту (классификация вопросов) Тема 4. Опрос как метод сбора данных Вопросы: 1. Опрос как социологический метод сбора информации: область применения, возможности и ограничения. 2. Виды опроса: по степени формализации, месту проведения, количеству и ролям участников и пр. 3. Принципы выбора методики адекватной исследовательской задаче, объекту Обязательная литература 1. Ноэль Э. Массовые опросы. Введение в методику демоскопии. М.: Ава-Эстра, 1993. Глава 1, 2 (Демоскопическое интервью, Анкета). 2. Сусоколов А.А. Технология социологического исследования. Учебное пособие по курсу «Практикум по экономической социологии». Москва, 2007. Глава 6. Дополнительная литература 1. Бутенко И.А. Анкетный опрос как общение социолога с респондентом. 2е изд. доп. М.: Высшая школа, 2005. 2. Бутенко И.А. Организация прикладного социологического исследования. М.: Тривола, 1998. 3. Веселкова Н.В. Полуформализованное интервью // Социологический журнал. 1994. № 3. 4. Мангейм Дж. Б., Рич Р.К. Политология: Методы исследования. М.: Весь мир, 1997. 8 5. Методы сбора информации в социологических исследованиях. Кн. 1,2 / Отв. ред. В.Г. Андреенков, О.М. Маслова. М.: Наука, 1990. 6. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования: описание, объяснение, понимание социальной реальности. М.: Омега-Л, 2012. 7. Gubrium J.F., Holstein J.A. Handbook of interview research: context & method. Thousand Oaks, CA: Sage, 2002. Тема 5. Конструирование формализованного вопросника Вопросы: 1. Композиция вопросника (анкеты): основные структурные элементы, правила размещения вопросов, оформление анкеты. 2. Классификация вопросов. Ошибки при формулировке вопросов и вариантов ответов. Правила редактирования. 3. Пилотаж: принципы и техники проведения, критерии оценки результатов. Обязательная литература 1. Аверьянов Л.Я. Социология: искусство задавать вопросы. М., 1998. Глава 3. 2. Садмэн С., Брэдберн Н. Как правильно задавать вопросы. М.: Институт Фонда «Общественное мнение», 2002. Глава 1. 3. Сусоколов А.А. Технология социологического исследования. Учебное пособие по курсу «Практикум по экономической социологии». Москва, 2007. Глава 7, 8. Дополнительная литература 1. Бутенко И.А. Анкетный опрос как общение социолога с респондентом. 2е изд. доп. М.: Высшая школа, 2005. 2. Климов И. Выписки из книги С. Садмена и Н. Брэдберна «Как правильно задавать вопросы…» // Социальная реальность. 2006. №9. 3. Клюев Л.В. Пилотаж анкеты // Социология: 4М. 1995. № 5-6. 4. Рогозин Д.М. Когнитивный анализ опросного инструмента. М.: Институт Фонда «Общественное мнение», 2002. 5. Феннето Э. Интервью и опросник: формы, процедуры, результаты. СПб.: Питер, 2004. 6. Vaus de D. Research Design in Social Research Paperback. SAGE Publications Ltd, 2001. 7. Teijlingen E.R., Hundley V. The importance of pilot studies // Social Research Update. 2001. № 35. 8. Willis G.B. Cognitive Interviewing: A Tool for Improving Questionnaire Design. Sage, 2004. Семинары 6-8 (темы 4-5) Выбор методики сбора данных: разбор статей по результатам эмпирических исследованием, реконструкция обоснования методики Обсуждение индивидуальных исследований: от программы до анкетных вопросов Анализ кейсов: обсуждение анкет – структура, основные блоки, типы вопросов. Работа в мини-группах: взаимное комментирование подготовленных вопросников, поиск ошибок, рекомендации по доработке Тренинг пилотажного интервью: обсуждение инструментария и типичных ситуаций. 9 Тема 6. Основы построения выборки Вопросы: 1. Генеральная совокупность, выборка, репрезентативность, единицы отбора. 2. Основные типы выборки: вероятностные и невероятностные. 3. Построение стратифицированной территориальной многоступенчатой выборки: реализация методов отбора на разных ступенях (регион, населенный пункт, домохозяйство). Обязательная литература 1. Малхотра Н.К. Маркетинговые исследования: практическое руководство. М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. Глава 11. 2. Петренко Е.С. Социологический опрос и выборка // Социальная реальность. 2007. № 4. 3. Чуриков А.В. Случайные и неслучайные выборки в социологических исследованиях // Социальная реальность. 2007. №4. Дополнительная литература 1. Давыдов А.А. Репрезентативность выборки // Социологические исследования. 1990. № 1. 2. Общероссийский омнибус (экспресс): схема реализации выборочной совокупности [on-line]. Описание методологических принципов формирования выборки для опросов Всероссийского центра изучения общественного мнения: http://wciom.ru/issledovanijapolitika/obshcherossiiskii-omnibus.html 3. Новиков С. Стратифицированная выборка в социологическом исследовании // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, 2001. №4 (54). 4. Римский В.Л. Описание процесса отбора административных районов России для проведения социологического исследования по проекту «Российский монитор», 1993, Вып.3 5. Kalton G. Introduction to Survey Sampling. Sage University Papers Series in Quantitative Applications in the Social Sciences. 1983. №35. 6. Kish L. Survey Sampling. N.Y.: J. Wiley, 1965. Тема 7. Онлайн исследования в социологии Вопросы: 1. 2. 3. 4. Виды онлайн исследований, область применения, возможности и ограничения. Адаптация анкеты для онлайн исследования. Границы эмпирического объекта. Принципы формирования выборки. Программное обеспечение для проведения онлайн опросов. Обязательная литература 1. Девятко И.Ф. Инструментарий онлайн исследований: попытка каталогизации / Онлайн исследования в России 3.0 / Под ред. Шашкина А.В., Девятко И.Ф., Давыдова С.Г. М.: Кодекс, 2012. 2. Чугунов А.В. Социология Интернета: методика и практика исследований интернетаудитории. Учебное пособие. СПб.: Ф-т филологии и искусств СПбГУ, 2007. Глава 2. 10 Дополнительная литература 1. Докторов Б.З. Онлайновые опросы: обыденность наступившего столетия // Телескоп: наблюдения за повседневной жизнью петербуржцев, 2000. №4. 2. Онлайн исследования в России 2.0 / Под ред. Шашкина А.В., Девятко И.Ф., Давыдова С.Г. М.: РИЦ «Северо-Восток», 2010. 3. Сократилин В.В. Песня про on-line панели // Телескоп. 2012. №5 (95). 4. Социальные коммуникации: оффлайн и онлайн контексты. Сборник материалов Всероссийской конференции с международным участием. Самарский государственный университет / под ред. А.С. Готлиб, В.Л. Лехциер, О.А. Малакановой. Киров: МЦНИП, 2014. 5. Шашкин А.В. Телефон VS онлайн // Интернет-маркетинг. 2008. №4 (46). 6. Bryman A. E-research: using the Internet as object and method of data collection / Social research methods. 3rd ed. Oxford University Press, 2008. 7. Dillman D.A., Smyth J.D., Christian L.M. Internet, Phone, Mail, and Mixed-Mode Surveys: The Tailored Design Method. 4th ed. Wiley, 2014. 8. Fowler F.J. Survey Research Methods (Applied Social Research Methods). 5th ed. SAGE Publications, Inc., 2013. 9. Hewson C., Yule P., Laurent D., Vogel C. Internet Research Methods: A Practical Guide for the Social and Behavioural Sciences. SAGE Publications, Inc., 2002. 10. Radford M.L., Barnes S.B., Barr L.R. Web Research: Selecting, Evaluating, and Citing. 2nd ed. Pearson, 2005. 11. Toepoel V, Das M, Van Soest A. Effects of Design in Web Surveys: Comparing Trained and Fresh Respondents // Public Opinion Quarterly. 2008. Vol. 72(5). 12. Sparrow N. Quality issues in online research // Journal of Advertising Research. 2007. Vol. 47. No. 2. 13. Weinert C., Heckathorn D.D. Web Based Net Sampling: Efficiency and Efficacy of Respondent Driven Sampling for Online Research // Sociological Methods and Research. 2008. Vol. 37. No 1 (August). Семинары 9-10 (темы 6-7) Обсуждение форматов проведения онлайн опроса, обоснование методики сбора данных в онлайн исследовании Обсуждение понятия репрезентативности – примеры эмпирических объектов разного уровня и предложенных выборок, особенности дизайна выборки и методики сбора данных Работа в малых группах – лучший дизайн выборки (ее основных параметров – ступени, принципы отбора единиц, объем выборки, ошибка) под типичную исследовательскую задачу 11 БЛОК 2. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ (SPSS) Тема 8. Введение в статистический анализ данных Вопросы: 1. Для решения каких задач в социальных науках используется статистический анализ данных? Примеры исследований, построенных на статистическом анализе данных. 2. Источники данных для статистического анализа: опрос, перепись, агрегированная статистика. 3. Основные методы анализа. Обзор содержания курса. 4. Основы работы в SPSS. Архитектура пакета. Синтаксис SPSS. Основная литература 1. Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2012.pp. 3-25. 2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учебное пособие для вузов. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. – С.7-12. 3. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2013. Стр.17-82. Дополнительная литература 1. Моосмюллер Г., Ребик Н.Н. Маркетинговые исследования с SPSS: Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2007. – С. 21-41. 2. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере: учебное пособие. – М.: ИД «ФОРУМ», 2008. – С. 15-44, 296-314. 3. Чуриков А.В. Основы формирования выборки: лекции для студентов направления 040100.62 (Социология) – М.: ГУ-ВШЭ, 2005, с. 8-38. 4. Чуриков А.В. Случайные и неслучайные выборки в социологических исследованиях // Социальная реальность. 2007. №4. С. 89-109. Семинар 11 Разбор интерфейса пакета SPSS Обсуждение правил и принципов создания переменных в SPSS Разбор кейсов: оформление в SPSS анкетных вопросов разного типа Тема 9. Описательная статистика и статистические графики Вопросы: 1. Шкалы измерений (интервальная, порядковая, категориальная). Распределения и их характеристики. Меры центральной тенденции и разброса. Статистическая визуализация. График Диаграммы рассеяния. Гистограммы. Столбиковые диаграммы. Линейные диаграммы. Коробчатые диаграммы. Круговые диаграммы. 2. Два вида оценивания: точечное и интервальное. Понятие стандартной ошибки. Доверительные интервалы для среднего арифметического и для доли. Уровень доверительной вероятности, его содержательный смысл. Связь точности исследования и объема выборки исследования. Основная литература 1. Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2012. pp.37-151, 356-392 12 2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учебное пособие для вузов. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. – С.12-33 3. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2011.Стр.83-113. Дополнительная литература 1. Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2007. С.19-70. 2. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере: учебное пособие. – М.: ИД «ФОРУМ», 2008. – С. 44-58. 3. Моосмюллер Г., Ребик Н.Н. Маркетинговые исследования с SPSS: Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2007. – С.42-60. 4. Agresti, A. and Finlay, B. Statistical Methods for the Social Sciences. 4th ed. Pearson Prentice Hall, 2009. Pp.31-72. Семинар 12 Практическая работа в пакете SPSS.Решение описательных задач на основе номинальных, порядковых и интервальных признаков: Построение одномерных частотных распределений Построение графиков Построение и интерпретация доверительных интервалов Расчет и интерпретация мер центральной тенденции и разброса Тема 10. Поиск связи между двумя признаками с помощью таблиц сопряженности Вопросы: 1. Понятие о двумерной частотной таблице и способах отражения в ее виде независимости рассматриваемых признаков. Ожидаемые частоты и наблюдаемые частоты. 2. Введение в проверку статистических гипотез. Базовые понятия: статистическая гипотеза, нулевая гипотеза, альтернативная гипотеза, направленные и ненаправленные альтернативные гипотезы, статистика критерия, фиксированный уровень значимости, минимальный уровень значимости (p-value), критическая область, статистический вывод. Примеры. 3. Логика проверки гипотезы об отсутствии связи между двумя номинальными (или рассматриваемыми как номинальные) признаками на основе критерия Хи-квадрат. Основная модель. Интерпретация остатков. Примеры. Основная литература 1. Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2012.pp.399-462, 606-621 2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учебное пособие для вузов. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. – С.39-59. 3. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2011.Стр.113-125. 13 Дополнительная литература 1. Моосмюллер Г., Ребик Н.Н. Маркетинговые исследования с SPSS: Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2007. – С.74-80. 2. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере: учебное пособие. – М.: ИД «ФОРУМ», 2008. – С.240-253, 263-267. 3. Agresti, A. and Finlay, B. Statistical Methods for the Social Sciences. 4th ed. Pearson Prentice Hall, 2009. Pp.221-255. Семинар 13 Практическая работа в пакете SPSS. Решение практических задач: Построение двумерных распределений-таблиц сопряженности Расчет разных видов частот и процентов Расчет критерия «Хи-квадрат» и проверка статистической гипотезы об отсутствии связи Расчет и интерпретация стандартизованных остатков. Тема 11. Поиск связи между двумя признаками с помощью коэффициентов корреляции Вопросы: 1. Коэффициента линейной корреляции Пирсона (для переменных, измеренных на уровне шкал высокого порядка), коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла (для переменных, измеренных на порядковом уровне). 2. Проверка статистических гипотез о равенстве коэффициентов корреляции 0. Соотнесение с ограничениями социологических шкал. Основная литература 1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учебное пособие для вузов. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. – С.67-82. 2. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2011.Стр.125-134. 3. Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2012.pp..575-591, 740-742. Дополнительная литература 1. Моосмюллер Г., Ребик Н.Н. Маркетинговые исследования с SPSS: Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2007. – С.104-127. 2. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере: учебное пособие. – М.: ИД «ФОРУМ», 2008. – С.253-263, 267-269, 208-219, 230-239. 3. Agresti, A. and Finlay, B. Statistical Methods for the Social Sciences. 4th ed. Pearson Prentice Hall, 2009. Pp.255-300. Семинар 14 Практическая работа в пакете SPSS. Решение практических задач на поиск связи между двумя признаками: Расчет коэффициента корреляции Пирсона для поиска линейной связи между двумя интервальными признаками 14 Расчет коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кендалла для поиска монотонной связи между двумя порядковыми признаками Рассмотрение практических примеров, где требуется расчет нескольких коэффициентов связи для установления типа связи между признаками. Тема 12. Сравнение средних значений: т-тесты и дисперсионный анализ Вопросы: 1. Сравнение средних значений показателя в двух группах и сравнение средних значений двух показателей в одной группе (параметрические тесты (Т-тесты)). 2. Параметрический дисперсионный анализ: формальная модель, заложенная в методе. 3. Однофакторный дисперсионный анализ. 4. Методы множественных сравнений. Интерпретация результатов. Основная литература 1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учебное пособие для вузов. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. – С.82-115. 2. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2011.Стр.134-149, 168-179. 3. Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2012.pp..524-564,669-687. Дополнительная литература 1. Моосмюллер Г., Ребик Н.Н. Маркетинговые исследования с SPSS: Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2007. – С.42-60. 2. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере: учебное пособие. – М.: ИД «ФОРУМ», 2008. – С. 44-58. 3. Agresti, A. and Finlay, B. Statistical Methods for the Social Sciences. 4th ed. Pearson Prentice Hall, 2009. Pp.31-72. Семинар 15 Практическая работа в пакете SPSS. Решение практических задач на сравнение средних значений показателя в группах: Сравнение среднего значения показателя с заданным числом – одновыборочный Т-тест Сравнение среднего значения показателя в двух группах с помощью Т-тестов для независимых и парных выборок Сравнение среднего значения показателя в более чем в двух группах с помощью однофакторного дисперсионного анализа с последующим использованием апостериорных критериев (множественных сравнений). Тема 13. Поиск связи между несколькими признаками: модели линейной регрессии Вопросы: 1. Парная линейная регрессия. Оценка регрессионных коэффициентов методом наименьших квадратов. Интерпретация регрессионных коэффициентов. Статистическая значимость коэффициентов. 2. Регрессия с несколькими предикторами. Понятие статистического контроля. Интерпретация коэффициентов в множественной регрессии. 15 3. Допущения регерссионных моделей и диагностика моделей. Гетероскедастичность. Статистические выбросы. Мультиколлинеарность. Регрессия с категориальными независимыми переменными. Понятие фиктивных переменных. 4. Интерпретация коэффициентов в регрессии с фиктивными переменными. Коэффициент детерминации R2. Основная литература 1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учебное пособие для вузов. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. – С.117-166. 2. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2011.Стр.221-246. 3. Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2012.pp..591-624. Дополнительная литература 1. Моосмюллер Г., Ребик Н.Н. Маркетинговые исследования с SPSS: Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2007. – С.118-127. 2. Agresti, A. and Finlay, B. Statistical Methods for the Social Sciences. 4th ed. Pearson Prentice Hall, 2009. Pp.301-320. Семинар 16 Практическая работа в пакете SPSS. Решение практических задач на поиск связи между несколькими признаками с помощью моделей линейной регрессии: Построение модели парной линейной регрессии. Обсуждение интерпретации регрессионных коэффициентов Построение модели линейной регрессии с несколькими предикторами. Сравнение интерпретации регрессионных коэффициентов с моделью парной линейной регрессии Интерпретация коэффициента детерминации для оценки качества модели; Проверка регрессионных моделей на ограничения, на примере мультиколинеарности Создание фиктивных переменных Построение регрессионной модели с одним и двумя наборами фиктивных переменных. Сравнение интерпретации регрессионных коэффициентов в модели с фиктивными переменными с интерпретацией коэффициентов в других пройденных ранее моделях Тема 14. Поиск связи между несколькими признаками: модели логистической регрессии Вопросы: 1. Регрессионные модели для бинарных зависимых переменных. 2. Модель линейной вероятности. 3. Логистическая регрессия. Интерпретация коэффициентов логистической регрессии. Шансы и отношения шансов. Основная литература 1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учебное пособие для вузов. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. – С.181-192. 16 2. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2011. Стр.318-329. Дополнительная литература 3. Agresti, A. and Finlay, B. Statistical Methods for the Social Sciences. 4th ed. Pearson Prentice Hall, 2009. Pp.483-518. Семинар 17 Практическая работа в пакете SPSS. Решение практических задач на поиск связи между несколькими признаками с помощью моделей бинарной логистической регрессии: Построение модели парной бинарной логистической регрессии. Обсуждение интерпретации регрессионных коэффициентов Построение модели бинарной логистической регрессии с несколькими интервальными предикторами Построение модели бинарной логистической регрессии с одним и двумя наборами фиктивных переменных Сравнение интерпретации регрессионных коэффициентов в бинарной логистической регрессии с другими пройденными ранее моделями Интерпретация коэффициента детерминации для оценки качества модели Тема 15. Изучение латентных признаков: факторный анализ Вопросы: 1. Понятие латентного признака. Различие латентных и наблюдаемых признаков. 2. Метод главных компонент (разведывательный анализ). Модель, заложенная в методе, требования к исходным данным. Критерии отбора количества факторов. 3. Ортогональное и косоугольное вращение матрицы факторных нагрузок, расчёт значений факторов. 4. Интерпретация результатов. Основная литература: 1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: ИД ГУ ВШЭ, 2006. Стр.191-205. 2. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2011. Стр.257-273 Дополнительная литература: 1. Малхотра Н. Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 19. Стр. 717-741. Семинар 18 Практическая работа в пакете SPSS. Решение практических задач на измерение латентных признаков: Обсуждение примеров латентных признаков Разработка наблюдаемых индикаторов для этих латентных признаков Реализация в SPSS факторного анализа для измерения латентного признака Сравнение моделей факторного анализа с разным количеством факторов, разными видами вращений 17 Тема 16. Построение классификаций объектов: кластерный анализ Вопросы: 1. Основные задачи, решаемые с помощью кластерного анализа, сфера применения. 2. Кластерный анализ методом k-средних. Понимание кластера и центра кластера, суть алгоритма. 3. Требования к исходным данным. Определение количества кластеров, критерии оценки качества кластеров. Интерпретация кластеров. Основная литература: 1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. М.: ИД ГУ ВШЭ, 2006. Стр.205-2016. 2. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2011. Стр.273-289. Семинар 19 Практическая работа в пакете SPSS. Решение практических задач на построение классификации объектов по нескольким признакам: Обсуждение примеров реальных задач, требующих построения классификации объектов Построение классификации объектов в SPSS с помощью алгоритма k- средних Сравнение моделей с разным количеством кластеров Обсуждение критериев оценки качества полученной классификации 7. Образовательные технологии В рамках семинаров используются следующие форматы деятельности: 1. Знакомство с примерами исследований (отдельных фрагментов) с обсуждением на семинаре. 2. Анализ кейсов реальных исследовательских задач на семинаре (ставится задача, для решения которых студенты подбирают наиболее адекватный методический инструментарий (самостоятельно, в малых группах или с преподавателем), учатся его применять, а затем разбирается имеющееся решение в исходном проекте). 3. Формат «Викторина» (подготовка и обмен вопросами между студентами по теме семинара). 8. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента Тематика заданий текущего контроля Домашнее задание № 1. Анкета Программа исследования (проблема исследования, цель, задачи и пр.). Подготовка формализованного инструментария (анкета) не менее 15 вопросов. Проведение интервью – не менее 3 респондентов в формате пилотажа. 18 Подготовка формы для проведения онлайн исследования (например, через Survey Monkey). Сбор информации по анкете - не менее 20 респондентов. Обработка полученных данных и описание полученных результатов Домашнее задание № 2. Анализ данных Для выполнения домашнего задания необходимо сформулировать исследовательский вопрос на основе готовых баз данных (ESS, RLMS и пр.). Например: «Есть ли связь между степенью счастья и оценкой собственного здоровья?», «Какова средняя величина заработной платы на предприятиях разного размера в изучаемой Вами стране?», «Есть ли связь между возрастом, уровнем образования и длительностью работы на предприятии с одной стороны, и величиной заработной платы?», «Какова структуру ценностных ориентаций жителей изучаемой страны». В домашнем задании необходимо продемонстрировать следующие навыки: Выявление и описание характера связи между двумя признаками с помощью парных коэффициентов связи (критерий «Хи-квадрат», коэффициенты корреляции Спирмена и Пирсона). Сравнение средних значений показателей в двух и более группах с помощью ттестов и однофакторного дисперсионного анализа. Анализ связи между несколькими признаками с помощью основных регрессионных моделей: множественной линейной регрессии, регрессии с фиктивными переменными, бинарной логистической регрессии. Измерение латентного признака с помощью факторного анализа. Построение многомерной классификации объектов с помощью кластерного анализа. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины (примерный перечень экзаменационных вопросов) Блок 1. 1. Социологическое исследование: понятие, структура, виды, функции. 2. Методология как система принципов научного исследования. 3. Структура программы как основного документа социологического исследования. 4. Формулировка и обоснование социальной проблемы (проблемная ситуация). Теоретический и эмпирический объект, предмет исследования. 5. Цель исследования, типы задач. Выдвижение и обоснование гипотез. 6. Измерение как моделирование реальности, виды шкал. 7. Теоретическая интерпретация понятий: логический анализ. Операционализация понятий (структурная и факторная): поиск индикаторов. 8. Опрос как социологический метод сбора информации: область применения, возможности и ограничения. Виды опроса: по степени формализации, месту проведения, количеству и ролям участников и пр. 9. Виды онлайн исследований, область применения, возможности и ограничения. Особенности дизайна исследования (инструментарий, выборка и пр.). 10. Композиция вопросника (анкеты): основные структурные элементы, правила размещения вопросов, оформление анкеты. 19 11. Классификация вопросов. Ошибки при формулировке вопросов и вариантов ответов. Правила редактирования. 12. Пилотаж: принципы и техники проведения, критерии оценки результатов. 13. Генеральная совокупность, выборка, репрезентативность, единицы отбора. Блок 2. 14. Основные типы шкал и соответствующие им меры средней тенденции и меры разброса. 15. Коэффициенты парной связи для различных типов шкал. Критерий Хи-квадрат, коэффициенты ранговой корреляции. Коэффициент корреляции Пирсона. 16. Понятие связных и несвязных выборок. Т-тесты, предназначенные для сравнения средних значений показателей в связанных и несвязанных выборках; 17. Одномерный (однофакторный) дисперсионный анализ. Формальная модель, заложенная в методе. 18. Множественный регрессионный анализ. Проверка качества полученной модели, требования к исходным данным. Интерпретация результатов. 19. Регрессионная модель с использованием фиктивных переменных Проверка качества полученной модели, требования к исходным данным. 20. Смысл, сходства и различия в интерпретации регрессионных коэффициентов в моделях линейной регрессии, реверсии с фиктивными переменными и в бинарной логистической регрессии. 21. Оценка качества различных регрессионных моделей;. 22. Суть алгоритма кластерного анализа методом k-средних. Интерпретация кластерных центров. 23. Основной смысл процедуры факторного анализа методом главных компонент. Смысл факторных нагрузок. Способы отбора количества факторов. Интерпретация факторных нагрузок. 9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины Базовые учебники Блок 1 Прикладная социология: методология и методы: Интерактивное учебное пособие / М.К. Горшков, Ф.Э. Шереги. М.: Институт социологии РАН, 2011. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. 3-е изд., испр. М: Омега-Л, 2012. Блок 2 Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учебное пособие для вузов. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. Наследов А. SPSS 20: профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011. Основная и дополнительная литература приведены отдельно для каждой темы. 20 10. Материально-техническое обеспечение дисциплины. Запланирована дистанционная поддержка курса в системе LMS. Лекции проводятся с применением проектора для демонстрации презентационных материалов. Занятия в рамках блока 2 (SPSS) проводятся в компьютерном классе. 21