Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации




Скачать 286.93 Kb.
НазваниеПрограмма дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации
страница4/6
Дата18.03.2013
Размер286.93 Kb.
ТипПрограмма дисциплины
1   2   3   4   5   6

7Содержание дисциплины


  1. Общие представления об анализе данных

Лекция.

Вводная тема, целью которой является общее погружение студентов в проблематику исследований в социальных науках в общем, и в психологии и образовании в частности. Обсуждаются основные типы исследований, цели анализа данных. Соответствие определенных методов анализа данных целям и задачам исследования. Разработка стратегии анализа данных. Процесс анализа данных в исследовании.


Основная литература

  1. Gay L. R., Mills G.E., Airasian, P. Educational research: Competencies for analysis and applications. Upper Saddle River, NJ: Merrill Prentice Hall, 2009. Ch.1, 7–11

  2. Tabachnick B.G., Fidell L.S Using Multivariate Statistics. Boston, MA: Pearson Education. 2007. Ch. 1, 2.

  3. Учебно-методические материалы для преподавания курсов по применению количественного инструментария к решению социально-экономических задач http://www.hse.ru/jesda/mathbase/




  1. Основы теории вероятностей и математической статистики

Классическое и статистическое определение понятия вероятности. Правила сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности. Условная вероятность. Зависимость/независимость событий.

Основная литература

Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2008 уточнить описание и страницы

Bluman A. Probability demystified. McGraw-Hill, 2005. Р. 1–77. уточнить описание


  1. Основные виды распределений вероятностей

Случайные величины - дискретные и непрерывные. Общие представления о распределении вероятностей. Нормальное распределение.

Произвольное и стандартное нормальное распределение. Стандартизация. Работа с таблицами нормального распределения. Квантили распределения.

Работа с таблицами других статистических распределений (распределение Стьюдента, хи-квадрат распределение, распределение Фишера), нахождение критических значений для проверки статистических гипотез.


Основная литература

  1. Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2008.

  2. Tabachnick B.G., Fidell L.S Using Multivariate Statistics. Pearson Education. Inc Boston, MA. 2007. Appendix A

  3. Анастази А., Урбина С. Психологическое тестирование. СПб, Питер, 2003. Гл. 3, стр. 75 - 84.

  4. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы. Прогресс, 1976. Стр.91-98, 206-215

  5. Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2007. Стр. 51-64, 71-94


Дополнительная литература

  1. Bluman A. Probability demystified. McGraw-Hill, 2005. Стр.

  2. Kalid Azad An Intuitive Guide To Exponential Functions & e // http://betterexplained.com/articles/an-intuitive-guide-to-exponential-functions-e/

  3. Kalid Azad Easy Permutations and Combinations // http://betterexplained.com/articles/easy-permutations-and-combinations/

  4. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Теория вероятностей и прикладная статистика, ч.1. М.: Юнити, 2001

  5. Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. - СПб.: Наука, 2001. - 295с.

  6. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А., Симонова Г.И. Теория вероятностей: учебник для экономических и гуманитарных специальностей. М.: МЦНМО, 2009




  1. Основы работы с пакетом SPSS

Семинар.

Начало работы в SPSS. Правила создания макета анкеты (опросного документа). Ввод данных.

Работа с переменными – кодирование, автоматическое и ручное, вычисление новых переменных, свойства переменных. Функции Recode, Count, Compute и д.р..

Работа с данными – сортировка, отбор случаев, извлечение случайной выборки, агрегирование, чистка данных. Функции Sort cases, Select cases, Aggregate, Split file и д.р..

Работа с файлами – слияние нескольких файлов, экспорт и импорт данных. Функции Merge file и д.р.


Основная литература

  1. Tabachnick B.G., Fidell L.S Using Multivariate Statistics. Pearson Education. Inc Boston, MA. 2007. Ch.1,2

  2. Беликова А. Очистка персональных данных часть 1 // BaseGroup Labs http://www.basegroup.ru/library/cleaning/person_data_part1/

  3. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Главы 1, 3, 4. Стр. 14-18, 26-81.

  4. Leech N.L., Barret K.C., Morgan G.A., SPSS for intermediate statistics. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers. London. 2005. Стр. 27-35


Дополнительная литература

Беликова А. Очистка персональных данных часть 2 // BaseGroup Labs http://www.basegroup.ru/library/cleaning/person_data_part2/


  1. Методы описательной статистики. Визуализация данных

Одномерные частотные таблицы, абсолютные и относительные частоты (процент, доля), накопленная частота. Основные типы шкал и соответствующие им меры средней тенденции и меры разброса. Линейное и нелинейное преобразование шкал. Стены, станайны. Точечное и интервальное оценивание.

Принципы графического представления данных. Наиболее популярные виды графиков: гистограмма, диаграмма рассеивания, диаграмма «ящик с усами» и др.

Правила оформления результатов описательной статистики.

SPSS: Descriptive Statistics: Descriptives, Explore, Q-Q plots, Frequencies. Graphs


Основная литература

  1. Thorkildsen T.A. Fundamentals of Measurement in Applied Research. Allyn & Bacon, 2004

  2. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Главы 6,9. Стр. 91-103, 164-169

  3. Малхотра Н. Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 8. Стр. 317-323; глава 15, стр. 552-561

  4. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Изд-во «Речь». СПб., 2006

  5. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. Москва: КДУ, 2009

  6. Kalid Azad How To Analyze Data Using the Average // http://betterexplained.com/articles/how-to-analyze-data-using-the-average/




  1. Анализ связи между двумя признаками

Таблицы сопряженности. Возможное содержание ячеек таблицы. Условные и безусловные частоты. Повтор правила умножение вероятностей.

Коэффициенты парной связи для различных типов шкал. Критерий Хи-квадрат и основанные на нем коэффициенты. Коэффициенты корреляции. Проверка значимости корреляционной связи. Работа с таблицами множественных ответов.

Правила оформления результатов.

SPSS: Correlate, Crosstabs, Custom tables, Multiple Response


Основная литература

  1. Gay L. R., Mills G.E., Airasian, P. Educational research: Competencies for analysis and applications. Upper Saddle River, NJ: Merrill Prentice Hall, 2009. Ch.12

  2. Tabachnick B.G., Fidell L.S Using Multivariate Statistics. Pearson Education. Inc Boston, MA. 2007. Ch.3

  3. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Главы 11,12,15. Стр. 180-200, 207-219, 256-260

  4. Малхотра Н. Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Главы 15, 17, стр. 562-599, 640-648.

  5. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Изд-во «Речь». СПб., 2006




  1. Общие принципы проверки статистических гипотез (параметричекие критерии)

Общие правила проверки статистических гипотез.

Алгоритмы проверки наиболее важных гипотез. Гипотезы о равенстве средних: тесты для одной выборки (z-test, t-test) и двух выборок (зависимые и независимые). Гипотеза о равенстве долей. Проверка значимости коэффициента корреляции. Доверительный интервал и уровень значимости. Ошибки 1 и 2 рода. Правила оформления результатов.

SPSS: Compare means (One-Sample T Test, Independent-Samples T Test)


Основная литература

  1. Bluman A.G. Elementary statistics. Brown Publishers, 2008, pp.300-337, 344-372, 419-422

  2. Tabachnick B.G., Fidell L.S Using Multivariate Statistics. Pearson Education. Inc Boston, MA. 2007. Ch.3

  3. Малхотра Н. Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Гл.15

  4. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Изд-во «Речь». СПб., 2006

  5. Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2007. С.101-144

  6. Stevens J.P. Applied multivariate statistics for the social sciences. 4th ed 2002. Chapter 1.2 Type I error, Type II error, and Power, pp.3-6; chapter 1.4 Statistical Significance versus Practical Significance, pp.9-12




  1. Линейный регрессионный анализ

Цели применения регрессионных моделей. Парный и множественный линейный регрессионный анализ. Выбор зависимых и независимых признаков и оценка качества построенной модели. Интерпретация коэффициентов регрессии. Регрессия с фиктивными переменными. Ограничения линейной регрессии.

Правила оформления результатов.


Основная литература

  1. Tabachnick B.G., Fidell L.S Using Multivariate Statistics. Pearson Education. Inc Boston, MA. 2007. Ch.5

  2. Малхотра Н. Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Гл.17, стр. 648-678.

  3. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Изд-во «Речь». СПб., 2006

  4. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Глава 16. Стр. 269-302.


Дополнительная литература:

Stanton J.M. Galton, Pearson, and the Peas: A Brief History of Linear Regression for Statistics Instructors // Journal of Statistics Education Volume 9, Number 3 (2001) – история изобретения регрессионного анализа.


  1. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия. Оценка качества полученной модели. Интерпретация полученных результатов.


Основная литература

  1. Tabachnick B.G., Fidell L.S Using Multivariate Statistics. Pearson Education. Inc Boston, MA. 2007. Ch.12

  2. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001

  3. Petersen T, A Comment on Presenting Results from Logit and Probit Models. American Sociological Review, Vol. 50, No. 1 (Feb., 1985), pp. 130-131


Дополнительная литература

Garson G.D. Logistic Regression, http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/logistic.htm (Рекомендации по использованию регрессионных моделей. Дэвид Гарсон. Библиотека Университета Северной Каролины).


  1. Дисперсионный анализ

Формальная модель заложенная в методе. Одномерный и многомерный дисперсионный анализ. Множественные сравнения. Интерпретация результатов.

Дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса как непараметрический аналог дисперсионного анализа.

Правила оформления результатов.


Основная литература:

  1. Bluman A.G. Elementary statistics. Wm. C. Brown Publishers, 2008

  2. Tabachnick B.G., Fidell L.S Using Multivariate Statistics. Pearson Education. Inc Boston, MA. 2007. Ch.3

  3. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Глава 17, стр. 323-346

  4. Малхотра Н. Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Гл. 16. С. 604–640.

  5. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Изд-во «Речь». СПб., 2006




  1. Факторный анализ

Метод главных компонент. Цели применения метода. Алгоритм проведения анализа, требования к исходным данным, факторные нагрузки, вращение осей. Интерпретация результатов.


Основная литература

  1. Малхотра Н. Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 19. Стр. 717-741.

  2. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Глава 19. Стр. 368-384.

  3. Tabachnick B.G., Fidell L.S Using Multivariate Statistics. Pearson Education. Inc Boston, MA. 2007. Ch.5

  4. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Изд-во «Речь». СПб., 2006




  1. Методы классификации признаков. Кластерный анализ и деревья классификации.

Основные цели, решаемые кластерным анализом, сфера применения. Иерархический кластерный анализ. Способы вычисления расстояний между объектами. Способы кластеризации.

Неиерархический кластерный анализ, метод k-средних. Совместное применение иерархических и неиерархических методов кластеризации.

Задачи, решаемые с помощью деревьев классификации. Алгоритмы CaRT, Chaid и Quest. Построение моделей, проверка их качества. Использование тестовых и обучающих выборок. Получение дополнительной информации из деревьев.


Основная литература

Кластерный анализ

  1. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ДиаСофтЮП, 2001. Гл. 20. С. 385–409.

  2. Малхотра Н. Маркетинговые исследования. М.: Вильямс, 2003. Гл. 20. С. 747–771.

  3. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. СПб.: Речь, 2006.

Деревья классификации

  1. Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях. ред. Андреенков В.Г., Толстова Ю.Н. М.: Наука, 1987. Глава 6, стр. 136

  2. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. Глава 2.5, стр. 256-269

  3. Деревья решений - CART математический аппарат. Часть 1. http://www.basegroup.ru/library/analysis/tree/math_cart_part1/

  4. Андреев И. Деревья решений - CART математический аппарат. Часть 2. http://www.basegroup.ru/library/analysis/tree/math_cart_part2/

  5. Шахиди И. Деревья решений - общие принципы работы. http://www.basegroup.ru/library/analysis/tree/description/




  1. Основы непараметрической статистики

Цели применения непараметрических методов. Работа с малыми выборками.

Непараметрические критерии: критерии t-тест Манна-Уитни, W-тест Уилкоксона.


Основная литература

  1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Изд-во «Речь». СПб., 2006

  2. Bluman A.G. Elementary statistics. Brown Publishers, 2008

  3. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001




  1. Написание отчета по проведенному анализу данных

Работа с окном выдачи результатов – SPSS Viewer. Редактирование таблиц, графиков. Экспорт объектов в приложения MS Office.

Общие принципы представления результатов применения статистических методов анализа данных. Отбор релевантной информации. Визуализация информации.


Основная литература

  1. Бююль А., Цёфель П., SPSS версия 10. СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. Главы 7,8,10, стр. 104-144, 170-179.

  2. Желязны Дж. Говори на языке диаграмм: Пособие по визуальным коммуникациям. М., Манн, Иванов и Фербер, 2007

  3. Малхотра Н. Маркетинговые исследования. М.: Вилямс, 2003. Глава 14. Стр.519-551

  4. Bluman A.G. Elementary statistics. Brown Publishers, 2008

  5. Gay L. R., Mills G.E., Airasian, P. Educational research: Competencies for analysis and applications. Upper Saddle River, NJ: Merrill Prentice Hall, 2009. Ch.21



1   2   3   4   5   6

Похожие:

Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины Психология межкультурных отношений для направления/ специальности 030300. 68 Психология подготовки магистра Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки и «Название направления подготовки» ] подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки и «Название направления подготовки» ] подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки и «Название направления подготовки» ] подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 040100. 68, обучающихся...
Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки и «Название направления подготовки» ] подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/специальности...
Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки и «Название направления подготовки» ] подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки и «Название направления подготовки» ] подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки и «Название направления подготовки» ] подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки и «Название направления подготовки» ] подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 040100...
Программа дисциплины “Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами” для направления/ специальности 030300. 68 Психология (подготовки магистра) Правительство Российской Федерации iconПрограмма дисциплины Технология бизнес-тренинга  для направления 030300. 68 Психология подготовки магистра для магистерской программы «Психология в бизнесе»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 030300....
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница