Аннотация рабочей программы дисциплины
«Обработка и интерпретация данных научного исследования»

Цель изучения дисциплины Обеспечение знаниями, умениями, владениями, необходимыми для корректной статистической обработки баз данных для прикладной части магистерского исследования, в том числе преобразования данных, проверки статистических гипотез, изучения взаимозависимостей между переменными, построения многомерных моделей.
Место дисциплины в учебном плане Б1.О.3
Формируемые компетенции ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3
Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины
Знать:
Знать правила формулирования целей и задач научного исследования для разработки и реализации технологий оказания социальных услуг. Знать основные статистические техники и процедуры первичной обработки данных, двумерного анализа, алгоритм статистического вывода. Иметь общие представления о многомерных методах статистической обработки, процедурах качественного анализа, их использования в процессе разработки и реализации технологий оказания социальных услуг.
Осознавать влияние методологии на исследовательский процесс. Знать перспективы развития количественных и качественных методов социологического исследования в свете современных методологических представлений.
Знать особенности применения современных технологий обработки данных и визуализации результатов исследования, в том числе интерактивных приложений. Знать существующие программы статистической обработки данных, их возможности и ограничения, использование в отечественной и зарубежной практике разработки и оценки качества социальных услуг.
Уметь:
Уметь применять на практике методы статистического анализа данных, в том числе эксплораторные методы, методы проверки статистических гипотез. Уметь выбрать адекватные методы визуализации полученных результатов.
Формулировать в ходе анализа данных результатов магистерского исследования сложные исследовательские вопросы, для ответа на которые требуется привлечение более трех переменных, в том числе специально создаваемых для исследовательских целей. Привлекать для доказательства статистических гипотез разнообразные методы с учетом целей и задач исследования.
Уметь ставить конкретные научно-прикладные задачи по конструированию и реализации технологий оказания социальных услуг и решать их с помощью обширного арсенала статистических методов, в том числе методов многомерного анализа данных, статистического моделирования, качественных методов. Использовать наиболее современные и адекватные имеющимся данным методы визуализации и представления результатов научного исследования.
Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
Способностью определить дизайн исследования, основные методы, техники и процедуры обработки и анализа данных. Владеть первичными навыками обработки и анализа данных (анализ описательных статистик, простая модификация данных). Методами статистического вывода в двумерном анализе (корректный выбор параметрических или непараметрических методов с учетом природы данных, целей и задач исследования).
Владеть навыками более сложной модификации данных (создания новых переменных на основе формул, сложной перекодировки, взвешивания и т.д.). Владеть навыками обработки больших массивов данных, привлечения для анализа большого числа переменных одновременно. Владеть основными навыками многомерного анализа данных, включающего более двух переменных. Владеть основными техниками и процедурами кодирования текстов и аналитического описания.
Владеть количественными и качественными методами обработки и интерпретации данных магистерского исследования, в том числе методами вывода теории из качественных эмпирических данных, создания многомерных моделей.
Содержание дисциплины Выбор исследовательской стратегии и ее обоснование . Отбор и модификация данных . Первичные описательные статистики и . Двумерный анализ и выбор метода статистического . Многомерные методы и основы математического моделирования. Анализ данных качественного исследования . Подготовка аналитического отчета по результатам магистерского исследования.
Виды учебной работы Лекции, лабораторные, самостоятельная работа.
Используемые информационные, инструментальные и программные средства
MS Office
IBM SPSS Statistics
Microsoft Windows
7-Zip
AcrobatReader
Электронная база данных «Scopus» (https://www.scopus.com/)
Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/)
Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU (https://elibrary.ru/)
Форма промежуточной аттестации Экзамен.