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

Введение в структурное моделирование

рабочая программа дисциплины
Закреплена за кафедройНET (реорганизована) 55
Направление подготовки39.04.01. Социология
ПрофильЦифровые методы анализа и визуализации данных в социальных исследованиях
Форма обученияЗаочная
Общая трудоемкость5 ЗЕТ
Учебный планz39_04_01_ЦМА-1-2020
Часов по учебному плану 180
в том числе:
аудиторные занятия 18
самостоятельная работа 153
контроль 9
Виды контроля по курсам
экзамены: 2

Распределение часов по курсам

Курс 2 Итого
Вид занятий УПРПДУПРПД
Лекции 8 8 6
Практические 10 10 8
Сам. работа 153 153 121
Часы на контроль 9 9 9 9
Итого 180 9 180 144

Программу составил(и):
к.с.н., Доцент, Д.А. Омельченко

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

Рабочая программа дисциплины
Введение в структурное моделирование

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 39.04.01 Социология (уровень магистратуры) (приказ Минобрнауки России от 05.02.2018 г. № 79)

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 31.08.2020 г. № 1
Срок действия программы: 2020-2023 уч. г.

Заведующий кафедрой
Максимова Светлана Геннадьевна


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 31.08.2020 г. № 1
Заведующий кафедрой Максимова Светлана Геннадьевна


1. Цели освоения дисциплины

1.1.Основной целью курса «Введение в структурное моделирование» является освоение матемако-статистических (теоретических) и программно-прикладных основ метода моделирования структурными уравнениями и составляющих его многомерных методов анализа данных, алгоритмов обработки данных и интерпретации полученных результатов, применение данного метода для решения задач исследовательской и профессиональной деятельности.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.О.4

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-4.1 Анализирует варианты формирования и реализации управленческих решений в социальной, культурной, экономической сфере для составления экспертных заключений;
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
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.Основные традиционные статистические методы, лежащие в основе метода структурного моделирования, основные понятия и принципы структурного моделирования, формы представления модели, ее структурные составляющие, основные этапы моделирования и статические показатели, используемые для проверки качества. Достоинства и недостатки, ограничения метода для анализа вариантов формирования и реализации управленческих решнений в социальной, культурной, экономической сфере, составления экспертных заключений, анализа программ, стратегий, предложений по их улучшению, анализа и прогноза развития рынков, риска внедрений результатов социальных проектов и мероприятий, разработки предложений по отбору и организации работы экспертов. Знать основные программы статистической обработки данных, используемых для практического применения методов структурного моделирования, в том числе более подробно - IBM SPSS Amos и пакеты lavaan и sem из программной среды R. Знать правила представления результатов моделирования в научных исследованиях (научных статьях).
3.2.Уметь:
3.2.1.Формулировать задачи и гипотезы, верификация которых возможна на базе применения метода структурного моделирования. Различать методы, уметь выбрать правильный, соответствующий задачам исследования. Уметь проводить предварительный теоретический и эмпирический анализ для обоснования модели, тестируемой с помощью SEM. Уметь оценивать саму модель, ее спецификацию, качество моделирования по индексам согласованности. Критически оценивать опубликованные результаты исследований, включающие SEM. Уметь представлять результаты в табличном и графическом виде, описывать результаты и выводы, полученные в ходе моделирования. Использовать метод для для анализа вариантов формирования и реализации управленческих решнений в социальной, культурной, экономической сфере, составления экспертных заключений, анализа программ, стратегий, предложений по их улучшению, анализа и прогноза развития рынков, риска внедрений результатов социальных проектов и мероприятий, разработки предложений по отбору и организации работы экспертов.
3.3.Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.Навыками практического применения метода структурного моделирования на базе программ IBM SPSS Amos и специализированных пакетов программы R; навыками интерпретации, анализа, описания результатов моделирования, представления результатов в виде путевых диаграмм для для анализа вариантов формирования и реализации управленческих решнений в социальной, культурной, экономической сфере, составления экспертных заключений, анализа программ, стратегий, предложений по их улучшению, анализа и прогноза развития рынков, риска внедрений результатов социальных проектов и мероприятий, разработки предложений по отбору и организации работы экспертов.

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия Наименование разделов и тем Вид занятия Курс Часов Компетенции Литература
Раздел 1. Основы структурного моделирования
1.1. Введение, основные понятия, методы и принципы структурного моделирования Лекции 1 2 ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.4, ОПК-4.5 Л1.1
1.2. Экслораторный и конфирматорный факторный анализ. Проверка факторной инвариантности Лекции 1 2 ОПК-4.1, ОПК-4.5 Л1.1
1.3. Подготовка данных к моделированию, спецификация модели, оценка ее детерминированности Практические 1 2 ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.4, ОПК-4.5
1.4. Анализ научных публикаций, описывающих результаты SEM Сам. работа 1 20 ОПК-4.1, ОПК-4.5 Л1.2
Раздел 2. Применение SEM в рамках исследовательского проекта
2.1. Обзор основных программ и подходов к реализации структурного моделирования Лекции 1 2 ОПК-4.1, ОПК-4.4, ОПК-4.5 Л2.1
2.2. Введение в lavaan и AMOS. Путевой анализ. Практические 1 2 ОПК-4.3
2.3. Конфирматорный факторный анализ Практические 1 2 ОПК-4.1, ОПК-4.4, ОПК-4.5
2.4. Интерпретация и анализ результатов конфирматорного анализа Сам. работа 1 30 ОПК-4.1, ОПК-4.3, ОПК-4.5
2.5. Мультигрупповой факторный анализ (MG CFA), тестирование факторной инвариантности, тестирование полной модели Практические 1 2 ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5
2.6. Интерпретация, анализ и визуализация результатов мультигруппового факторного анализа, факторной инвариантности, полной модели Сам. работа 1 20 ОПК-4.1, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5
2.7. Структурное моделирование для тестирования моделей кривых роста,эффектов модерации и медиации, многоуровневого анализа Сам. работа 1 51 ОПК-4.1, ОПК-4.2, ОПК-4.3, ОПК-4.4, ОПК-4.5

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Тесты для контроля знаний, применения базовых компьютерных программ расположены на странице курса на образовательном портале АлтГУ.
Примерный перечень вопросов:
1. Каковы условия применения многоуровневой регрессии?
2. В чем основные отличия моделей random и Fixed slope. В каких случаях какие модели используются?
3. Что такое агрегированные и дисагрегированные переменные?
4. Что такое латентная переменная? Что такое конструкт?
5. Факторная модель: обозначения, ключевые понятия (такие как загрузка факторов,
общность, уникальность, собственное значение и коэффициент)
6. Конфирматорный факторный анализ (CFA). Различия между КФА и разведывательным факторным анализом.
7. Ключевые параметры КФА: факторные нагрузки, остатки, ковариации
8. Идентификация модели. Не идентифицированые, едва идентифицированые и идентифицированные модели КФА.
9. Различные типы ограничений параметров, используемых для идентификации модели в CFA.
10. Показатели качества моделей (Chi-Square, RMSEA, CFI, SRMR / WRMR)
11. Модификация модели и сравнение моделей (Chi-Square тест разности, AIC / BIC).
12. Чем медиация отличается от модерации? Приведите пример. Как моделируются
модерация и медиация переменных?
13. Что означает низкое качество модели? Какие могут быть возможные причины низкого качества модели?
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. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л1.1 Е.А. Черткова Статистика. Автоматизация обработки информации: Учебное пособие Юрайт, 2018//ЭБС Юрайт www.biblio-online.ru
Л1.2 Син Такахаси Занимательная статистика. Регрессионный анализ. Манга: Издательство "ДМК Пресс", 2014 e.lanbook.com
6.1.2. Дополнительная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л2.1 Дрейнер Н. Прикладной регрессионный анализ: М., финансы и статистика, 2006
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
Название Эл. адрес
Э1 Страница курса на образовательном портале АлтГУ portal.edu.asu.ru
Э2 Проект по работе с пакетом lavaan lavaan.ugent.be
Э3 Structural Equation Modeling With the sem Package in R socialsciences.mcmaster.ca
Э4 Lavaan Tutorial lavaan.ugent.be
Э5 AMOS tutorial www.researchgate.net
Э6 Modeling with Structural Equations www.structuralequations.com
Э7 Introduction Structureal Equation modeling joophox.net
Э8 Моделирование структурными уравнениями statsoft.ru
Э9 Y. Rosseel lavaan: an R package for structural equation modeling users.ugent.be
6.3. Перечень программного обеспечения
IBM SPSS AMOS, R, RStudio.
6.4. Перечень информационных справочных систем
https://www.kaggle.com/datasets
https://ods.ai/
https://www.dataquest.io/blog/free-datasets-for-projects/
https://researchguides.library.vanderbilt.edu/c.php?g=69053&p=448115

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 обущающиеся должны прослушать лекции, выполнить задания преподавателя на практических занятиях, изучить дополнительный материал для самостоятельной работы и подготовить аналитический отчет, демонстрирующий знания и опыт практического применения методоа моделирования структурными уравнениями. Все расчеты, программный код, описание результатов должны быть сделаны в программной среде R и опубликованы с помощью сервиса RPubs.