МИНОБРНАУКИ РОССИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Алтайский государственный университет»

Обработка и интерпретация данных научного исследования
рабочая программа дисциплины

Закреплена за кафедройНET (реорганизована) 55
Направление подготовки39.04.02. Социальная работа
ПрофильИнновационные технологии социальной защиты населения. ФГОС 3++
Форма обученияОчная
Общая трудоемкость4 ЗЕТ
Учебный план39_04_02-ИТСЗН-2-2020
Часов по учебному плану 144
в том числе:
аудиторные занятия 40
самостоятельная работа 77
контроль 27
Виды контроля по семестрам
экзамены: 4

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр) 2 (4) Итого
Недель 14
Вид занятий УПРПДУПРПД
Лекции 10 10 10 10
Лабораторные 30 30 30 30
Сам. работа 77 77 77 77
Часы на контроль 27 27 27 27
Итого 144 144 144 144

Программу составил(и):
к.с.н., Доцент, Суртаева О.В.

Рецензент(ы):
д.с.н., профессор, Максимова С.Г.

Рабочая программа дисциплины
Обработка и интерпретация данных научного исследования

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 39.04.02 Социальная работа (уровень магистратуры) (приказ Минобрнауки России от 05.02.2018г. №80)

составлена на основании учебного плана:
39.04.02 Социальная работа
утвержденного учёным советом вуза от 30.06.2020 протокол № 6.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
НET (реорганизована) 55

Протокол от 28.08.2018 г. № 1
Срок действия программы: 2018-2021 уч. г.

Заведующий кафедрой
д.с.н., профессор Максимова С.Г.

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2020-2021 учебном году на заседании кафедры

НET (реорганизована) 55

Протокол от 28.08.2018 г. № 1
Заведующий кафедрой д.с.н., профессор Максимова С.Г.

1. Цели освоения дисциплины

1.1.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.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.О.03

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-4: Способен к разработке, внедрению, контролю, оценке и корректировке методов и приемов осуществления профессиональной деятельности в сфере социальной работы
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.Знать:
3.1.1.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.
3.2.Уметь:
3.2.1.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.
3.3.Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.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.

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия Наименование разделов и тем Вид занятия Семестр Часов Компетенции Литература
Раздел 1. Выбор исследовательской стратегии и ее обоснование
1.1. Выбор исследовательской стратегии и ее обоснование Лекции 4 2 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
1.2. Выбор исследовательской стратегии и ее обоснование Лабораторные 4 4 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
1.3. Выбор исследовательской стратегии и ее обоснование Сам. работа 4 10 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
Раздел 2. Отбор и модификация данных
2.1. Отбор и модификация данных количественного исследования Лекции 4 2 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
2.2. Отбор и модификация данных количественного исследования Лабораторные 4 4 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
2.3. Отбор и модификация данных количественного исследования Сам. работа 4 10 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
Раздел 3. Первичные описательные статистики и
3.1. Первичные описательные статистики и частотный анализ Лекции 4 2 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
3.2. Первичные описательные статистики и частотный анализ Лабораторные 4 4 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
3.3. Первичные описательные статистики и частотный анализ Сам. работа 4 10 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
Раздел 4. Двумерный анализ и выбор метода статистического
4.1. Двумерный анализ и выбор метода статистического вывода Лекции 4 2 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
4.2. Двумерный анализ и выбор метода статистического вывода Лабораторные 4 4 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
4.3. Двумерный анализ и выбор метода статистического вывода Сам. работа 4 10 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
Раздел 5. Многомерные методы и основы математического моделирования
5.1. Многомерные методы и основы математического моделирования Лекции 4 2 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
5.2. Многомерные методы и основы моделирования Лабораторные 4 4 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
5.3. Многомерные методы и основы математического моделирования Сам. работа 4 10 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
Раздел 6. Анализ данных качественного исследования
6.1. Анализ данных качественного исследования Лабораторные 4 6 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
6.2. Анализ данных качественного исследования Сам. работа 4 10 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
Раздел 7. Подготовка аналитического отчета по результатам магистерского исследования
7.1. Подготовка аналитического отчета по результатам магистерского исследования Лабораторные 4 4 ОПК-4 Л1.1, Л2.1
7.2. Подготовка аналитического отчета по результатам магистерского исследования Сам. работа 4 17 ОПК-4 Л1.1, Л2.1

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания
ФОС прилагается
5.2. Темы письменных работ (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)
ФОС прилагается
5.3. Фонд оценочных средств
ФОС прилагается
Приложения

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л1.1 Крыштановский, А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учеб. пособие для вузов Москва, 2007 http://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=445561
6.1.2. Дополнительная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л2.1 АлтГУ Статистический анализ данных: учеб.-метод. пособие Изд-во АлтГУ, 2018 http://elibrary.asu.ru/handle/asu/4994
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
Название Эл. адрес
Э1 Курс в Moodle "Обработка и интерпретация данных научного исследования" https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=1641
Э2 Ресурс по анализу и визуализации данных в среде R http://r-analytics.blogspot.ru/
Э3 Коллекция синтаксиса, макросов, скриптов и советов, созданная в помощь решению задач управления данными и анализа данных в IBM SPSS Statistics http://www.spsstools.ru/
Э4 Сайт Европейского социального исследования в России http://www.ess-ru.ru/
Э5 Архив данных Фонда «Общественное мнение» http://fom.ru/
Э6 База социологических данных ВЦИОМ http://wciom.ru/database/
Э7 Единый архив социологических и экономических данных http://sophist.hse.ru
Э8 Сайт Института социологии РАН http://www.isras.ru
Э9 Сайт научной библиотеки АлтГУ http://www.lib.asu.ru
Э10 Научная электронная библиотека http://elibrary.ru
Э11 Федеральный образовательный портал «Экономика, социология, менеджмент» http://www.ecsocman.edu.ru
6.3. Перечень программного обеспечения
MS Office
IBM SPSS Statistics
Microsoft Windows
7-Zip
AcrobatReader
6.4. Перечень информационных справочных систем
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/)

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Аудитория Назначение Оборудование
Помещение для самостоятельной работы помещение для самостоятельной работы обучающихся Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ
303Д читальный зал НБ – помещение для самостоятельной работы Учебная мебель на 9 посадочных мест; компьютер; переносные ноутбуки (по запросу)
511Д лаборатория математического обеспечения социально-психологических исследований - учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа; занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации Учебная мебель на 20 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска меловая 1 шт.; компьютеры: 10 единиц; мониторы: 10 единиц.
Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска)

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

Для освоения курса обучающимся необходимо посетить все лекции и лабораторные занятия, выполнить задания преподавателя по обработке данных магистерского исследования, предоставить по каждому разделу дисциплины выполненную работу в виде файлов вывода, синтаксиса, скрипта в программах SPSS, транскриптов качественного интервью, итогового кодирования, предоставить итоговый отчет по обработке и интерпретации данных магистерского исследования, подготовить презентацию основных результатов с использованием современных средств визуализации данных. Во время прослушивания курса и подготовки студент может обращаться помимо аудиторных занятий за разъяснениями на консультациях преподавателя, поощряется использование виртуальной обучающей среды Moodle.
Для сдачи экзамена по курсу необходимо не только ответить на теоретические вопросы в экзаменационном билете, но и представить для оценивания итоговый отчет, демонстрирующий владение навыками обработки, интерпретации и описания данных количественного исследования. В систему Moodle загружаются файл вывода, содержащий результаты обработки по основным этапам и файл в текстовом редакторе MS Word, содержащий таблицы и графики, описание получившихся результатов.
Методические рекомендации по написанию аналитического отчета по курсу «Обработка и интерпретация данных научного исследования»
1. Студентам, у которых уже есть результаты магистерского исследования, следует создать и анализировать свою базу данных. Тем, студентам, у которых нет своих данных, нужно выбрать одну из предоставленных преподавателем баз данных. Одна и та же база данных может быть выбрана не более чем 2 студентами. Повтор в описании данных не допускается.
2. Провести одномерный анализ ПЯТИ имеющихся в базе переменных. По каждой переменной предоставить таблицу частот и график (выбор способа визуализации – на выбор студента), соответствующий типу и уровню измерения переменной (гистограмма, столбчатые диаграммы и др.).
3. Провести двумерный анализ по ключевым вопросам (не менее 5) по трем параметрам (из имеющихся в базе данных) на выбор студента. Например, в качестве параметров сравнения могут быть выбраны пол, возраст респондента, место проживания и др. При двумерном анализе обязательно использование соответствующих статистических критериев проверки значимости различий. Включение результатов расчетов по критериям и их интерпретация ОБЯЗАТЕЛЬНЫ.
4.Применить один из многомерных методов анализа (на выбор студента): многомерного дисперсионного анализа, логистической регрессии, факторного анализа, кластерного анализа. Выбор метода обусловливается структурой данных, гипотезами и предпочтениями студента.
По всем этапам помимо иллюстративных и графических материалов приводятся описание данных и выводы.