Закреплена за кафедрой | НET (реорганизована) 55 |
---|---|
Направление подготовки | 39.04.01. Социология |
Профиль | Цифровые методы анализа и визуализации данных в социальных исследованиях |
Форма обучения | Заочная |
Общая трудоемкость | 3 ЗЕТ |
Учебный план | z39_04_01_ЦМА-1-2020 |
|
|
Распределение часов по курсам
Курс | 3 | Итого | ||
---|---|---|---|---|
Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
Лекции | 4 | 4 | 4 | 4 |
Лабораторные | 6 | 6 | 6 | 6 |
Сам. работа | 87 | 87 | 87 | 87 |
Часы на контроль | 9 | 9 | 9 | 9 |
Итого | 106 | 106 | 106 | 106 |
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.
1.1. | 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. |
---|
Цикл (раздел) ООП: Б1.О.3 |
ОПК-4.1 | Анализирует варианты формирования и реализации управленческих решений в социальной, культурной, экономической сфере для составления экспертных заключений; |
ПК-2.1 | Знает методы и методику проведения социальных исследований по диагностике, оценке, оптимизации социальных показателей, процессов и отношений на основе цифровых методов анализа и визуализации данных; |
ПК-2.2 | Умеет обрабатывать и анализировать данные по диагностике, оценке, оптимизации социальных показателей, процессов и отношений на основе цифровых методов анализа и визуализации данных; |
ОПК-4.2 | Анализирует программы, стратегии, управленческие решения в социальной сфере и разрабатывает предложения по их улучшению |
ОПК-4.3 | Анализирует и прогнозирует развитие рынков |
ПК-2.3 | Умеет осуществлять исследования по диагностике, оценке, оптимизации социальных показателей, процессов и отношений на основе цифровых методов анализа и визуализации данных. |
ОПК-4.4 | Анализирует риски внедрения результатов социальных проектов и мероприятий; |
ОПК-4.5 | Разрабатывает предложения по отбору и организации работы экспертов в исследуемой области |
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. |
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 | 4 | ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л1.1, Л2.1 |
1.2. | Выбор исследовательской стратегии и ее обоснование | Сам. работа | 3 | 12 | ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л1.1, Л2.1 |
Раздел 2. Отбор и модификация данных | ||||||
2.1. | Отбор и модификация данных количественного исследования | Сам. работа | 3 | 12 | ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л1.1, Л2.1 |
Раздел 3. Первичные описательные статистики и | ||||||
3.1. | Первичные описательные статистики и частотный анализ | Лабораторные | 3 | 2 | ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л1.1, Л2.1 |
3.2. | Первичные описательные статистики и частотный анализ | Сам. работа | 3 | 12 | ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л1.1, Л2.1 |
Раздел 4. Двумерный анализ и выбор метода статистического | ||||||
4.1. | Двумерный анализ и выбор метода статистического вывода | Лабораторные | 3 | 4 | ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л1.1, Л2.1 |
4.2. | Двумерный анализ и выбор метода статистического вывода | Сам. работа | 3 | 12 | ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | 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-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л1.1, Л2.1 |
Раздел 6. Анализ данных качественного исследования | ||||||
6.1. | Анализ данных качественного исследования | Сам. работа | 3 | 12 | ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | 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 | 15 | ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л1.1, Л2.1 |
5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
ФОС прилагается |
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 | elibrary.asu.ru |
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
Название | Эл. адрес | |||
Э1 | Федеральный образовательный портал «Экономика, социология, менеджмент» | www.ecsocman.edu.ru | ||
Э2 | Научная электронная библиотека | elibrary.ru | ||
Э3 | Сайт научной библиотеки АлтГУ | www.lib.asu.ru | ||
Э4 | Сайт Института социологии РАН | www.isras.ru | ||
Э5 | Единый архив социологических и экономических данных | sophist.hse.ru | ||
Э6 | База социологических данных ВЦИОМ | wciom.ru | ||
Э7 | Архив данных Фонда «Общественное мнение» | fom.ru | ||
Э8 | Сайт Европейского социального исследования в России | 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 | www.spsstools.ru | ||
Э10 | Ресурс по анализу и визуализации данных в среде R | r-analytics.blogspot.ru | ||
Э11 | Курс в Moodle "Обработка и интерпретация данных научного исследования" | portal.edu.asu.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/) |
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 |
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) |
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. |