Тема 2. Понятие о сборе данных, уровнях измерений и валидности.

 

 

Лицензия ЛР № 020057 от 7.04.97.

Усл.п.л. 1,8. Тираж 100. Формат 60х84

Шадринский государственный педагогический институт

641800, г. Шадринск, ул. К. Либкнехта, 3

Типография ООО «Вега*Копи*Центр» т. 2-45-56

641870, г. Шадринск, ул. Октябрьская, 87.

Минобрнауки России

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Вятский государственный гуманитарный университет»

Центр дополнительного образования

«Утверждаю»

Ректор, доктор ист. наук, профессор

__________________В.Т. Юнгблюд

«» _________________2011 года

 

 

Программа курса

«Программы и методы статистического анализа данных»

 

 

Киров

Пояснительная записка

Цель курса – формирование у слушателей навыков статистической обработки социологической информации, овладение приемами и методами компьютерного анализа данных при помощи программ Microsoft Office Excel, IBM SPSS Statistics.

По окончании курса слушатели научатся:

· создавать и преобразовывать электронные базы данных, производить в них необходимые для исследования манипуляции - кодировку, группировку, агрегацию, «разбиение» данных и пр.

· понимать механизмы «работы» и «предназначение» различных статических методов анализа информации: методов частотного анализа и описательных статистик, сравнения пропорций (хи-квадрат, биномиальный тест и пр.), различий между группами (Т-Стьюдента, U-Манна-Уитни, Н-Краскала-Уоллеса, Знаовый тест, тест Вилкоксона и др.), корреляции (Пирсона, Спирмана), каузальных зависимостей (простые и сложные виды регрессионного анализа), факторизации и кластеризации (факторный и кластерный анализ) и пр.

· оценивать и выбирать методы анализа данных, адекватные целям и задачам исследования;

· грамотно использовать методы статистического анализа данных в зависимости от типа имеющихся данных, способов их агрегации и пр.;

· делать научно и статистически обоснованные выводы, подтверждать гипотезы исследования, опираясь на результаты математического анализа данных;

· прогнозировать развитие событий, используя специальные методы статистики.

 

Категории слушателей:социологи, маркетологи, экономисты, психологи, педагоги, специалисты по связям с общественностью, а также студенты, аспиранты, преподаватели, работающие с количественной информацией и использующие в своей работе статистическую обработку данных.

 

Курс рассчитан на 72 часа, по окончании курсов выдается Сертификат о прохождении курсов.

Тематический план

№ п/п	Наименование разделов	Всего (час.)	В том числе
Лекции	Практические занятия	Самостоятельная работа
	Общее описание программ статистического анализа данных				-
	Понятие о сборе данных, уровнях измерений и валидности			-	-
	Анализ биномиальной совокупности
	Методы сравнения средних
	Одномерный дисперсионный анализ
	Непараметрические методы статистического анализа
	Двумерный анализ. Статистические критерии для таблиц сопряженности
	Многомерный анализ. Иерархический логлинейный анализ
	Методы регрессионного анализа
	Коэффициенты корреляции
	Методы факторного и кластерного анализа
	Методы графического представления данных.
	Описание эмпирических данных
	Итоговая контрольная работа		-
	Всего

Тема 1. Общее описание программ статистического анализа данных

Общее описание, история создания, предназначение, особенности и возможности статистического анализа данных в программах Microsoft Office Excel, IBM SPSS Statistics.

Подготовка и кодирование данных. Сохранение и копирование данных. Выбор статистической процедуры. Настройки редактора данных. Панели символов. Построение и редактирование графиков. Настраиваемые таблицы. Чтение и редактирование таблиц. Мобильные таблицы. Настройки.

Внесения изменений в значения данных.

Работа с множественными ответами.

Структурирование, ввод и проверка данных. Описательный (дескриптивный) анализ. Экспорт результатов исследования в другие программы (Word, Excel).

Тема 2. Понятие о сборе данных, уровнях измерений и валидности.

Проблема валидности, виды валидности: хронологическая, внутренняя, внешняя, конструктная, валидность статистического вывода.

Классификация методов сбора данных: методы описательной статистики, сравнения выборочных данных, выявления причинно-следственных и корреляционных связей.

Два основных «дизайна» социальных исследований: разведывательный и конфирматорный.

Понятие измерительных шкал. Уровни измерений: номинальные («назывательные»), биномиальные (дихотомические, бинарные), метрические, интервальные шкалы.

Понятие о выборках и их распределениях. Понятие параметра и оценки параметра: пропорция, частота, вероятность появления признака. Интервалы колебания оценок пропорции. Понятие несмещенности оценки пропорции.

Меры вариации: дисперсия, среднее абсолютное и среднее квадратическое отклонения, стандартное отклонение. Зависимость данных мер вариации от размеров выборки.