Статистический анализ 5

Статистический анализ данных в социологии

 

Оглавление

 

  1. Статистический анализ данных в социологии. Вводный курс (16 часов).

Первый день. 2

Пакет программ IBMSPSSStatistics. Информация, обрабатываемая статистическим пакетом (2 часа):

Введение в статистический анализ социальной информации (2 часа):

Преобразование данных социологического исследования (4 часа):

Второй день. 2

Подытоживание (обобщение) отдельных переменных (4 часа):

Изучение связи между категориальными переменными в социологических исследованиях (4 часа):

  1. Статистический анализ данных в социологии. Базовый курс (16 часов).

Третий день. 3

Проверка гипотезы об одном среднем значении (2 часа):

Проверка гипотезы о двух связанных средних (2 часа):

Проверка гипотезы о двух независимых средних значениях (4 часа):

Четвертый день. 3

Однофакторный дисперсионный анализ (4 часа):

Двухфакторный дисперсионный анализ (2 часа):

Непараметрические критерии (2 часа):

  1. Статистический анализ данных в социологии. Углубленный курс (8 часов).

Пятый день. 4

Анализ статистических взаимосвязей для количественных и порядковых переменных. Корреляции (2 часа):

Анализ пригодности (2 часа):

Регрессионный анализ (4 часа):

  1. Статистический анализ данных в социологии. Итоговое занятие (8 часов).

Шестой день. 5

Факторный анализ (3 часа).

Процедура кластерного анализа (2 часа).

Презентация итоговых работ (2 часа):

Подведение итогов и вручение сертификатов (1 час):

 

1. Статистический анализ данных в социологии. Вводный курс (16 часов).

 

Первый день

 

Пакет программ IBM SPSS Statistics. Информация, обрабатываемая статистическим пакетом (2 часа):

  • Подготовка данных
  • Окна: редактор данных, навигатор вывода, меню, диалоговые окна
  • Формирование файла данных: редактор данных
  • Работа с результатами
  • Мобильные таблицы

Введение в статистический анализ социальной информации (2 часа):

  • Оценка результатов социологических исследований по выборкам
  • Принципы формирования выборок
  • Влияние объема выборки
  • Понятие нормального распределения
  • Независимые и зависимые переменные

Преобразование данных социологического исследования (4 часа):

  • Вычисление переменных
  • Перекодирование значений в переменных
  • Автоматическая перекодировка
  • Подсчет встречаемости значений в переменных
  • Ранжирование наблюдений
  • Визуальная и категориальная оптимизация количественных переменных
  • Формирование свойств переменных

 

Второй день

 

Подытоживание (обобщение) отдельных переменных (4 часа):

  • Шкалы измерения
  • Подытоживание номинальных переменных
  • Подытоживание порядковых переменных
  • Подытоживание количественных переменных

Изучение связи между категориальными переменными в социологических исследованиях (4 часа):

  • Простая таблица сопряженности
  • Проценты в ячейках таблицы сопряженности
  • Дополнительные возможности процедуры «Таблицы сопряженности»
  • Количественные переменные
  • Таблицы сопряженности и выборочные данные
  • Статистические коэффициенты (меры связи)

 Самостоятельная работа 1

2. Статистический анализ данных в социологии. Базовый курс (16 часов).

 

Третий день

 

Проверка гипотезы об одном среднем значении (2 часа):

  • Расчет Т-статистик
  • Понятие «доверительный интервал»
  • Доверительный интервал для разности средних
  • Нулевая и альтернативные гипотезы

Проверка гипотезы о двух связанных средних (2 часа):

  • Преимущество парного плана
  • Анализ различий
  • Т-критерий для парных выборок
  • Проверка нулевой гипотезы
  • Исследование нормальности

Проверка гипотезы о двух независимых средних значениях (4 часа):

  • Т-критерий для независимых выборок
  • Распределение разностей
  • Стандартная ошибка разности средних
  • Проверка равенства дисперсий
  • Интерпретация наблюденного уровня значимости

Самостоятельная работа 2

 

Четвертый день

Однофакторный дисперсионный анализ (4 часа):

  • Условия применения
  • Проверка нулевой гипотезы
  • Таблица дисперсионного анализа
  • Разброс внутри и между группами
  • Процедура множественного сравнения
  • Апостериорные критерии

Двухфакторный дисперсионный анализ (2 часа):

  • Условия применения
  • Взаимодействие между факторами
  • Проверка главных эффектов
  • Апостериорные сравнения в общей линейной модели
  • Графики профилей в общей линейной модели

Непараметрические критерии (2 часа):

  • Непараметрические критерии для двух независимых выборок
  • Непараметрические критерии для нескольких независимых выборок
  • Непараметрические критерии для двух связанных выборок
  • Непараметрические критерии для нескольких связанных выборок
  • Одновыборочный критерий Хи-квадрат

 

Самостоятельная работа 3

 

3. Статистический анализ данных в социологии. Углубленный курс (8 часов).

Пятый день

 

Анализ статистических взаимосвязей для количественных и порядковых переменных. Корреляции (2 часа):

  • Особенности применения
  • Корреляция и детерминация
  • Коэффициент корреляции Пирсона
  • Ранговые коэффициенты корреляции Спирмана и Кендала

Анализ пригодности (2 часа):

  • Альфа Кронбаха
  • Расщепление на две половины
  • Определение нижней границы пригодности Гуттмана
  • Оценка максимального правдоподобия пригодности
  • Внутриклассовый коэффициент корреляции

Регрессионный анализ (4 часа):

  • Простая линейная регрессия
  • Множественная линейная регрессия
  • Нелинейная регрессия
  • Бинарная логистическая регрессия
  • Множественная логистическая регрессия

 

Итоговая работа

 

 4. Статистический анализ данных в социологии. Итоговое занятие (8 часов).

 

Шестой день

 

Факторный анализ (3 часа)

  • Цели проведения типологического анализа.
  • Основание типологии.
  • Выбор совокупностей признаков и объектов факторного анализа.
  • Получение исходных факторных структур.
  • Проблема определения числа факторов.
  • Вращение матрицы факторных нагрузок.
  • Факторный анализ как метод понижения размерности пространства признаков.
  • Проблема интерпретации результатов факторного анализа

Процедура кластерного анализа (3 часа)

  • Основная идея метода кластерного анализа.
  • Понятия «формы кластера» и функции расстояния.
  • Иерархические кластерные методы.
  • Кластерный анализ объектов и переменных.
  • Кластерный анализ методом к-средних.
  • Установка количества выделяемых кластеров.
  • Установка начальных центров кластеров.
  • Интерпретация результатов кластерного анализа.

Презентация итоговых работ (2часа):

  • Выступление до 10 минут + вопросы и обсуждение до 5 минут.

Подведение итогов и вручение сертификатов

 

Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика