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 подготовки39.04.01. Социология
ПрофильСоциология права
Форма обученияЗаочная
Общая трудоемкость3 ЗЕТ
Учебный планz39_04_01_СП-3-2020
Часов по учебному плану 108
в том числе:
аудиторные занятия 6
самостоятельная работа 93
контроль 9
Виды контроля по курсам
экзамены: 3

Распределение часов по курсам

Курс 3 Итого
Вид занятий УПРПДУПРПД
Лекции 2 2 2 2
Практические 4 4 4 4
Сам. работа 93 93 93 93
Часы на контроль 9 9 9 9
Итого 108 108 108 108

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 39.04.01 СОЦИОЛОГИЯ (уровень магистратуры) (приказ Минобрнауки России от 30.03.2015 г. № 326)

составлена на основании учебного плана:
39.04.01 Социология
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.Б

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-3: способность и готовность профессионально составлять и оформлять научно-техническую документацию, отчеты, представлять результаты работы с учетом особенностей потенциальной аудитории
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 Курс Часов Компетенции Литература
Раздел 1. Выбор исследовательской стратегии и ее обоснование
1.1. Выбор исследовательской стратегии и ее обоснование Лекции 3 2 ОПК-3 Л1.1, Л2.1
1.2. Выбор исследовательской стратегии и ее обоснование Сам. работа 3 12 ОПК-3 Л1.1, Л2.1
Раздел 2. Отбор и модификация данных
2.1. Отбор и модификация данных количественного исследования Сам. работа 3 12 ОПК-3 Л1.1, Л2.1
Раздел 3. Первичные описательные статистики и
3.1. Первичные описательные статистики и частотный анализ Практические 3 2 ОПК-3 Л1.1, Л2.1
3.2. Первичные описательные статистики и частотный анализ Сам. работа 3 12 ОПК-3 Л1.1, Л2.1
Раздел 4. Двумерный анализ и выбор метода статистического
4.1. Двумерный анализ и выбор метода статистического вывода Практические 3 2 ОПК-3 Л1.1, Л2.1
4.2. Двумерный анализ и выбор метода статистического вывода Сам. работа 3 12 ОПК-3 Л1.1, Л2.1
Раздел 5. Многомерные методы и основы математического моделирования
5.1. Многомерные методы и основы математического моделирования Сам. работа 3 12 ОПК-3 Л1.1, Л2.1
Раздел 6. Анализ данных качественного исследования
6.1. Анализ данных качественного исследования Сам. работа 3 12 ОПК-3 Л1.1, Л2.1
Раздел 7. Подготовка аналитического отчета по результатам магистерского исследования
7.1. Подготовка аналитического отчета по результатам магистерского исследования Сам. работа 3 21 ОПК-3 Л1.1, Л2.1

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания
5.2. Темы письменных работ (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)
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 Федеральный образовательный портал «Экономика, социология, менеджмент» http://www.ecsocman.edu.ru
Э2 Научная электронная библиотека http://elibrary.ru
Э3 Сайт научной библиотеки АлтГУ http://www.lib.asu.ru
Э4 Сайт Института социологии РАН http://www.isras.ru
Э5 Единый архив социологических и экономических данных http://sophist.hse.ru
Э6 База социологических данных ВЦИОМ http://wciom.ru/database/
Э7 Архив данных Фонда «Общественное мнение» http://fom.ru/
Э8 Сайт Европейского социального исследования в России http://www.ess-ru.ru/
Э9 Коллекция синтаксиса, макросов, скриптов и советов, созданная в помощь решению задач управления данными и анализа данных в IBM SPSS Statistics http://www.spsstools.ru/
Э10 Ресурс по анализу и визуализации данных в среде R http://r-analytics.blogspot.ru/
Э11 Курс в Moodle "Обработка и интерпретация данных научного исследования" https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=1641
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
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)
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

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.