Количественные методы_2013 (согл.)x

Санкт-Петербургский филиал федерального государственного
автономного образовательного учреждения высшего профессионального
образования "Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"
Отделение прикладной политологии
Программа дисциплины
«Количественные методы исследований в политической науке»
для направления 030200.62 «Политология» подготовки бакалавра
Автор программы:
Стародубцев А.В., к.полит.н., доцент кафедры прикладной политологии,
astarodubtsev@gmail.com
Одобрена Советом Образовательных программ отделения прикладной
политологии «__»_______2013 г
Утверждена руководителем Советом Образовательных программ отделения
прикладной политологии «__» ______2013 г
Тульчинский Г.Л.
_____________________
Санкт-Петербург, 2013
Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями
университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика
программы.
1
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 направления
подготовки/ специальности 030200.62 «Политология», изучающих дисциплину
«Введение в политологию».
Программа разработана в соответствии с:
 Образовательным стандартом Государственного образовательного
бюджетного учреждения высшего профессионального образования
Высшей школы экономики;
 Образовательной программой по направлению подготовки 030200.62
«Политология»;
 Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки
030200.62 «Политология».
2
Цели освоения дисциплины
Целью курса является освоение студентами основных навыков
эмпирической работы (сбора и анализа данных) в рамках социальных наук.
Предполагается, что студенты получат представления о широком спектре
количественных методов, смогут самостоятельно осуществлять планирование
проектов, обоснование методов, сбор данных, а также их анализ.
Задачи:
1. Формирование умения планировать и реализовывать исследовательский
проект,
начиная
с
момента
стратегического
планирования,
формулировки вопроса, и заканчивая анализом и представлением
данных.
2. Получение знаний и умений по сбору и различным вариантам обработки
количественных данных.
3
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения
дисциплины
В результате изучения дисциплины студенты должен:
знать:
-
основные методы исследования в социальных и политических науках;
методы анализа данных
название и функции программного обеспечения, предназначенного для анализа
данных
уметь:
-
планировать исследовательский проект от начала до конца
обосновывать методы сбора и анализа данных
выбрать исследовательскую стратегию, в зависимости от поставленных задач;
пользоваться программой SPSS для представления и обработки количественных
данных исследования;
-
представлять устно и письменно результаты своей работы
владеть:
-
навыками поиска и анализа необходимой информации;
навыками поиска источников и критического отношения к ним;
навыками формулирования исследовательского вопроса, гипотезы, целей и
задач исследования.
В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:
Код по
ФГОС/
НИУ
Дескрипторы – основные признаки
освоения (показатели достижения
результата)
Владение
культурой
мышления, способность к
обобщению,
анализу,
восприятию
информации,
постановке цели и выбору
путей её достижения
ОНК-1
Использует полученные знания для
грамотного построения дизайна
собственного исследования и анализа
дизайна чужих исследований
Демонстрирует навыки критического
и продуктивного мышления
владение
основными
методами,
способами
и
средствами
получения,
хранения,
переработки
информации,
навыками
работы с компьютером как
средством
управления
информацией
ИК-1
Демонстрирует
способность
самостоятельно
находить
необходимую
данные,
читать
академические тексты, в которых
используются
результат
статистических
исследований,
интерпретировать полученные данные
количественных исследований
Владение навыками научных
исследований политических
процессов и отношений,
методами
анализа
и
интерпретации
представлений о политике,
государстве
и
власти,
владение методами сбора и
первичной
обработки
политической информации,
методами
и
методиками
политического анализа и
прогнозирования
ПК-1
Демонстрирует способность провести
исследование
с
использованием
основных количественных методов
сбора и обработки данных
Компетенция
4
Формы и методы обучения,
способствующие
формированию и развитию
компетенции
Подготовка собственного
дизайна исследования
Анализ наиболее известных
количественных исследований
в отечественной политической
науке
Поиск данных в рамках
выполнения семинарских и
домашних заданий
Анализ наиболее известных
количественных исследований
в отечественной политической
науке
Проведение
собственного
исследования
на
основе
количественных методов сбора
и анализа данных
Проведение
собственного
исследования
Место дисциплины в структуре образовательной программы
Настоящая дисциплина является факультативом, относящимся к циклу
профессиональных. Для освоения учебной дисциплины, студенты должны
владеть знаниями и компетенциями, которые формируются предметом
«Информатика» в рамках системы среднего полного образования и курсом
«Введение в специальность» на первом курсе бакалаврской программы
«Политология».
5
Тематический план учебной дисциплины
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
6
Название раздела
Дизайн и методы исследований
Зачем нужна статистика?
Описательная статистика
Типы шкал. Введение в корреляции и регрессии
Гипотезы, их значения и виды. Биномиальный тест
Другие методы непараметрической статистики для
единственной выборки: хи-квадрат и тест
Колмогорова – Смирнова
Дисперсионный анализ
Регрессионный анализ
Подведение итогов
8
8
8
8
8
8
8
10
42
108
Аудиторные часы
Практичес
Лекци
Семин
кие
и
ары
занятия
2
2
0
2
2
0
2
2
0
2
2
0
2
2
0
2
2
0
2
4
2
20
2
2
0
16
0
0
0
0
Формы контроля знаний студентов
Тип
контроля
Текущий
контроль
Форма
контроля
Контрольная
работа
Итоговый
контроль
Зачет
6.1
Всего
часов
1
1 год
2 3
*
*
Параметры
4
Контрольная работа
представляет собой набор
заданий по прошедшему в
течение второго модуля
материалу, которые
необходимо выполнить или
письменно в программе Word
или в программе SPSS.
Контрольная работа длится в
течение 45 минут.
Предоставление
самостоятельно проведенного
исследования (работа
включает в себя дизайн
исследования, таблицы со
статистическими
результатами и
содержательные выводы)
Критерии оценки знаний, навыков
Контрольная работа сформирована таким образом, чтобы оценить усвоение
студентами основного материала, прозвучавшего на лекциях, а также умений и
навыков, прививаемых на семинарах.
Задание, выполняемое к зачету, должно демонстрировать достижение целей и
задач курса, применительно к каждому студенту. В данном случае оценивается
грамотность и непротиворечивость сформулированного дизайна, корректность
используемых методов, а также значимость сделанных содержательных
выводов.
Оценки по всем формам контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.
Самостоятельная
работа
4
4
4
4
4
4
4
4
40
72
6.2
Порядок формирования оценок по дисциплине
Преподаватель оценивает работу студентов на семинарских занятиях. В ходе
семинаров от студентов требуется активность в дискуссиях и выполнение
домашних работ. Оценки за работу на семинарских занятиях преподаватель
выставляет в рабочую ведомость. Накопленная оценка по 10-ти балльной шкале
за работу на семинарских занятиях определяется перед итоговым контролем Оаудиторная.
Преподаватель оценивает самостоятельную работу студентов. Оценки за
самостоятельную работу студента преподаватель выставляет в рабочую
ведомость. Накопленная оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную
работу определяется перед итоговым контролем – Осам. работа.
Накопленная оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по
текущему контролю следующим образом:
Онакопленная= 0,8* Отекущий + 0,1* Оауд + 0,1* Осам.работа
где
Отекущий является оценкой за контрольную работу.
Способ округления накопленной оценки текущего контроля: арифметический.
Результирующая оценка за дисциплину рассчитывается следующим образом:
1. Если дисциплина преподается один модуль:
Орезульт = 0,5* Онакопл + 0,5 *Озач
Способ округления накопленной оценки промежуточного (итогового) контроля
в форме зачета: арифметический.
Студент не имеет возможности пересдать низкие результаты за текущий
контроль или работу на занятиях, самостоятельную работу
На пересдаче студенту не предоставляется возможность получить
дополнительный балл для компенсации оценки за текущий контроль.
ВНИМАНИЕ: оценка за итоговый контроль блокирующая, при
неудовлетворительной итоговой оценке она равна результирующей.
Содержание дисциплины
Занятие 1. Дизайн и методы исследования
Лекция
Знакомство. Краткий обзор курса. Формальные требования к курсу.
Исследовательский дизайн и план исследования. Качественные и
количественные методы. Понятие исследовательского цикла.
Семинар
К занятию студенты готовят программы собственных исследований,
содержащие все необходимые элементы. Каждая программа представляется в
течение 10 минут, после чего обсуждается другими студентами при содействие
преподавателей.
Занятие 2. Зачем нужна статистика?
Лекция
Изучение отдельного случая – сравнительное исследование – статистика.
Выборки и генеральные совокупности. Цели использования статистики.
Статистические пакеты обработки данных.
Семинар: Знакомство с пакетом SPSS (семинар, 2 ч.)
Задание: создайте базу данных в программе SPSS, включающую в себя
информацию о росте и цвете волос всех студентов в группе.
Обсуждение:
1. ввод переменных и данных в SPSS;
2. кодирование качественных данных (на примере цвета волос).
Домашнее задание:
Подготовить базу данных, состоящую не менее чем из 25 наблюдений и 2
переменных, связанную с темой курсового или студенческого исследования.
Литература
Lijphart A. Comparative Politics and Comparative Method. // American Political
Science Review. 1971. Vol. 65. No. 3. P. 682 – 693.
Резник А.Д. Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею
пользоваться. СПб, 2008. С. 37 – 38.
Занятие 3. Описательная статистика
Лекция
Меры центральной тенденции: среднее, мода и медиана. Меры изменчивости –
стандартное отклонение. Нормальное распределение: значение, построение
гистограммы. Параметрическая и непараметрическая статистика.
Семинар: Работа с описательной статистикой в SPSS
Задание:
1. перенести сформированную дома базу данных в SPSS;
2. высчитать меры центральной тенденции по двум переменным;
3. высчитать стандартное отклонение по этим же двум переменным;
4. построить гистограмму и охарактеризовать нормальность имеющегося
распределения.
Домашнее задание:
1. Добавить в имеющуюся базу данных дополнительную переменную.
2. Сформулировать исследовательский вопрос и гипотезу, которую можно
было бы проверить с помощью имеющихся данных.
Литература:
Резник А.Д. Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею
пользоваться. СПб, 2008. С. 10 – 24.
Занятие 4. Типы шкал. Введение в корреляции и регрессии
Лекция
Повторение пройденного материала. Типы шкал и их значение. Коэффициенты
корреляции. Бинарный анализ в графическом и математическом выражениях.
Правила использования бинарного анализа.
Семинар: Проведение бинарного анализа в SPSS
Задание:
5. перенести дополнительную переменную, сформированную дома, в SPSS;
6. сформулировать гипотезу;
7. проверить гипотезу с помощью диаграммы рассеяния;
8. вычислить коэффициент корреляции Пирсона или Спирмена.
Домашнее задание:
3. Сформулировать две гипотезы по другим переменным;
4. Проверить гипотезы, вычислив коэффициенты корреляции с помощью
программы Excel.
Литература:
Резник А.Д. Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею
пользоваться. СПб, 2008. С. 25 – 32, 57 – 68.
Занятие 5. Гипотезы, их значение и виды. Биномиальный тест
Лекция
Повторение пройденного материала. Гипотезы: нулевая и альтернативная.
Ошибки первого и второго рода. Биномиальный тест как метод
непараметрической статистики для единственной выборки.
Семинар: Применение биномиального теста в SPSS
1. Отобрать из имеющихся переменных одну дихотомическую (если её нет
– создать новую)
2. Сформулировать задачу так, чтобы она решалась с помощью
биномиального теста
3. Сформулировать нулевую и альтернативную гипотезы
4. Провести биномиальный тест в SPSS
5. Сделать выводы на основе полученных результатов
Литература
Резник А.Д. Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею
пользоваться. СПб, 2008. С. 38 – 52, 70 – 75.
Занятие 5. Другие методы непараметрической статистики для
единственной выборки: хи-квадрат и тест Колмогорова – Смирнова
Лекция
Повторение пройденного материала. Тест хи-квадрат для единственной
выборки. Тест Колмогорова – Смирнова для единственной выборки. Анализ
последовательностей.
Тест хи-квадрат для единственной выборки проверяет номинальные
переменные на соответствие результатов в выборке известному или
предполагаемому распределению результатов в генеральной совокупности.
Тест Колмогорова – Смирнова для единственной выборки проверяет
порядковые переменные на соответствие результатов в выборке известному или
предполагаемому распределению результатов в генеральной совокупности.
Анализ последовательностей позволяет понять, подчиняется ли чередование
результатов какой-либо закономерности или носит случайный характер.
Семинар: Статистические тесты с единственными выборками в SPSS
1. Подготовьте необходимые для проведения соответствующих тестов
переменные.
2. Для каждого теста сформулируйте исследовательский вопрос, а также
нулевую и альтернативную гипотезы.
3. Проведите соответствующие тесты.
4. Сделайте выводы на основе соответствующих выводов.
Домашнее задание:
Придумайте не менее трех вариантов использования статистики для ваших
курсовых или дипломных проектов. Опишите возможные источники данных,
перечислите переменные и сформулируйте гипотезы.
Литература:
Резник А.Д. Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею
пользоваться. СПб, 2008. С. 70 – 90.
Занятие 6. Дисперсионный анализ
Лекция
Повторение пройденного материала. Факторы, влияющие на дисперсию
зависимой переменной. ANOVA и MANOVA.
Дисперсионный анализ – система методов, позволяющих определить наличие
или отсутствие зависимости в данных путем исследования значимости различий
в средних значениях. Название тестов - ANOVA (Analysis of Variance) и
MANOVA (Multivariate Analysis of Variance).
Семинар: Проведение дисперсионного анализа в SPSS
1. На основе имеющихся данных сформулируйте нулевую и
альтернативную гипотезу, которые можно было бы проверить с
помощью одномерного дисперсионного анализа.
2. Проведите тест, используя SPSS
3. Сделайте выводы на основе полученных результатов
4. Те же операции проведите с использованием
дисперсионного анализа.
многомерного
Домашнее задание:
Сформулируйте один исследовательский вопрос, для исследования которого
необходим дисперсионный анализ, и один исследовательский вопрос, для
которого дисперсионный анализ не подходит.
Литература:
Толстова Ю. Н. Математическо-статистические модели в социологии. М.: Изд.
дом ГУ ВШЭ, 2008. С. 179-197.
Занятие 7. Регрессионный анализ
Лекция
Повторение пройденного материала. Уравнение линейной регрессии и его
параметры. Проблемы мультиколлинеарности и гетороскедастичности и их
решения. Проведение регрессионного анализа в SPSS.
Семинар: Проведение регрессионного анализа в SPSS
1. На основе имеющихся данных сформулируйте нулевую и
альтернативную гипотезу, которые можно было бы проверить с
помощью одномерного или многомерного регрессионного анализа.
2. Проведите тест, используя SPSS
3. Сделайте выводы на основе полученных результатов
Домашнее задание:
Повторить весь пройденный в течение семестра материал. Сформулировать
вопросы, которые остались после изучения курса.
Литература
Плохотников К. Э., Колков С. В. Статистика. М.: Изд-во «Флинта», 2008. С. 5768.
Занятие 8. Подведение итогов
Подведение итогов проводится в форме обсуждения исследовательских
проектов студентов с акцентом на используемых ими методах исследования. В
ходе обсуждения преподаватели отмечают корректность используемых
студентами методов, а также словаря, который используется студентами для
описания методов и их применения.
7
Образовательные технологии
Данный курс ориентирован, с одной стороны, на знакомство студентов с
центральными идеями и теориями политической науки, а с другой стороны – на
умение использовать полученные знания для анализа текущего политического
процесса. Поэтому каждое семинарское занятие включает в себя анализ
различных кейсов, связанных с текущими политическими событиями. Кроме
того, в ходе курса происходит знакомство студентов с отделением прикладной
политологии Санкт-Петербургского филиала НИУ-ВШЭ, в том числе в ходе
встреч с преподавателями кафедры прикладной политологии.
8
Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента
8.1 Тематика заданий текущего контроля
Примерные вопросы/ задания для контрольной работы:
1. Посчитайте при помощи SPSS среднее значение, моду и медиану значений
возраста, роста и веса всех студентов, находящихся в данный момент в классе
2. В предлагаемом тексте выделите исследовательский вопрос, гипотезу и
теоретическую базу. Сформулируйте нулевую гипотезу для данного
исследования.
3.
Используя
предложенную
выборку
значений,
сформулируйте
исследовательский вопрос и проведите необходимый для ответа на этот вопрос
биномиальный анализ. Интерпретируйте полученные данные.
9
Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
9.1 Базовый учебник
Резник А.Д. Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею
пользоваться. СПб, 2008.
9.2 Основная литература
Плохотников К. Э., Колков С. В. Статистика. М.: Изд-во «Флинта», 2008.
Толстова Ю. Н. Математическо-статистические модели в социологии. М.: Изд.
дом ГУ ВШЭ, 2008.
Lijphart A. Comparative Politics and Comparative Method // American Political
Science Review. 1971. Vol. 65. No. 3. P. 682 – 693.
9.3 Программные средства
Для успешного и эффективного ведения курса рекомендуется использовать
мультимедиапроектор, а также пакета количественной обработки данных SPSS
и R.