абвгда ежзийи ¨ ¦ ! "#$%&`(()0)12%345#67`% 8)76`9&`(()@3 8)76;pdf

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Тверской государственный университет»
Факультет управления и социологии
Кафедра социологии
УТВЕРЖДАЮ
Декан ФУС
Мошкова Л.Е.
11 сентября 2014 г.
Протокол № 2
Рабочая программа дисциплины
Многомерный статистический анализ в социологических
исследованиях
Для студентов IV курса
Направление подготовки
040100.62 - СОЦИОЛОГИЯ
Профиль подготовки – общий
Квалификация (степень)
Бакалавр
Форма обучения
Очная
Обсуждено на заседании кафедры
04 сентября 2014 г.
Протокол № 2
Составитель:
к.ф.н., доцент
С.В. Михайлов
Зав. кафедрой
Михайлов В.А.
Тверь 2014
II. Аннотация
1. Цели и задачи дисциплины
Основной целью курса Многомерный статистический анализ в
социологических исследованиях является ознакомление студентов с
математическими моделями и методами многомерного статистического
анализа, техникой комплексного описания и анализа явлений и процессов в
условиях учета и определяющего влияния поведенческих факторов на
респондентов.
Основные задачи курса: ознакомить студентов с существующими
возможностями статистических пакетов в плане многомерного статистического
анализа; соотнести данные возможности с основными элементами работы
социолога-аналитика; прояснить, как эти элементы могут быть выполнены при
помощи современных статистических пакетов; закрепить достигнутое
понимание на уровне умений и навыков во время практических занятий.
2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
Данный курс представляет собой вариативную дисциплину базовой
(профессиональной) части математического и естественнонаучного цикла
основной образовательной программы по направлению 040100.62 –
Социология.
Данный курс опирается на знания, умения и навыки, приобретенные
студентами в рамках таких дисциплин, как «Обработка данных в пакете SPSS»,
«Теория измерений», «Теория вероятностей и математическая статистика»,
«Анализ данных в социологии» и др. В результате освоения предшествующих
дисциплин обучающийся должен обладать знаниями в области теории измерений и
математической статистики применительно к проблематике курса, иметь
представление о методике социологического исследования, быть готовым
применить имеющиеся знания и навыки к освоению новой предметной области.
Освоение данной дисциплины необходимо как предшествующее для таких
дисциплин, как Производственная практика, Итоговая государственная
аттестация.
3. Общая трудоемкость дисциплины составляет
единицы, 144 часов.
4
зачетные
4. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения
дисциплины: способность использовать основные законы естественнонаучных
дисциплин
в
профессиональной деятельности,
применять
методы
математического
анализа
и
моделирования,
теоретического
и
экспериментального исследования (ОК-11); владение основными методами,
способами и средствами получения, хранения, переработки информации,
навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК13); способность самостоятельно формулировать цели, ставить конкретные
задачи научных исследований в различных областях социологии и решать их с
помощью современных исследовательских методов с использованием
новейшего отечественного и зарубежного опыта и с применением современной
аппаратуры, оборудования, информационных технологий (ПК-2); способность
использовать базовые теоретические знания, практические навыки и умения
для участия в научных и научно-прикладных исследованиях, аналитической и
консалтинговой деятельности (ПК-10); способность использовать методы
сбора, обработки и интерпретации комплексной социальной информации для
решения организационно-управленческих задач, в том числе находящихся за
пределами непосредственной сферы деятельности (ПК-11).
В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
• знать: научно-методологический инструментарий, применяемый при
многомерном анализе социологических данных; основные понятия, связанные с
методическим обеспечением теоретических и прикладных социологических
исследований; наиболее распространенные виды аналитических методик,
применяемых в статистических пакетах при многомерном анализе;
• уметь:
обрабатывать и анализировать различного вида информацию
в статистических пакетах; правильно оформлять и представлять результаты
исследований;
• владеть: главными подходами и основными методами многомерного
анализа социологических исследований, навыками интерпретации комплексной
социальной информации для решения организационно-управленческих задач.
5. Образовательные технологии
В рамках данного курса предусматривается применение ряда
традиционных и инновационных форм проведения занятий, в том числе –
проведение лекций и семинаров в компьютерном классе, оснащенным
программным продуктом SPSS, создание электронных образовательных
ресурсов в рамках самостоятельной работы студентов, задания студентам по
поиску учебных материалов в Интернет-пространстве с последующим обзором
на семинарском занятии и др.
В рамках данного учебного курса предусмотрены встречи с
представителями общероссийских и региональных исследовательских
компаний и центров, мастер-классы соответствующих экспертов и
специалистов.
Удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах, определяется
главной целью программы, особенностью контингента обучающихся и
содержанием данной дисциплины и составляет не менее 25% аудиторных
занятий.
№
Тема
п/п
1 Основные
классы
многомерных
методов
анализа данных
2 Основные
методологические
принципы использования
Форма занятий
Количество часов
лекция
2
Виды интерактивных
занятий
презентация
проблемная лекция
лекция
2
3
4
в
социологии
математических методов
Применение
факторного
анализа в социологических
данных
Практическое применение
моделей
многомерной
классификации
в
социологии
Всего часов
практическое
занятие
практическое
занятие
2
2
учебное
моделирование
учебное
моделирование
8
Занятия лекционного типа составляют 40% аудиторных занятий.
6. Формы контроля
Текущие формы контроля – опрос на практических занятиях, проверка
домашних заданий и рефератов, тестирование, модульный рейтинг-контроль.
Итоговая форма отчета – экзамен.
III. Учебная программа
Тема 1. Роль многомерных методов в анализе социологических данных,
основные методологические принципы их использования
Основная задача многомерной классификации в социологии. Алгоритмы
классификации.
Основные классы многомерных методов анализа данных: дисперсионный
анализ, факторный анализ, кластерный анализ, регрессионный анализ..
Основные преимущества многомерных методов в социологических
исследованиях: возможность проверки гипотезы о причинной зависимости двух
и более переменных; возможность получения содержательных и
нетривиальных выводов за счет расширения круга используемых
умозаключений.
Основные методологические принципы использования в социологии
математических методов: контроль одновременного воздействия нескольких
независимых на одну зависимую переменную, а также сравнение эффекта
воздействия разных независимых переменных и предсказание «отклика»
независимой переменной; сопряжение модели, заложенной в методе, с
содержанием решаемой задачи; комплексное использование разных
математических методов в одном социологическом исследовании.
Тема 2. Применение факторного анализа в социологических данных
Краткая история. Задачи и условия факторного анализа: факторный анализ
как метод редукции данных и факторный анализ как метод классификации.
Факторный анализ (порядковые переменные), специфика применения.
Процедура вращения. Выделение и интерпретация факторов. Проверка
адекватности решения в факторном анализе. Тесты Барлетта и КМО (Кайзера –
Мейера – Олкина).
Тема 3. Использование моделей множественной регрессии
для анализа социологических данных
Регрессионный анализ. Специфика использование моделей множественной
регрессии для анализа социологических данных. Основные стратегии
регрессионного анализа. Проблема соответствия стратегии анализа и
теоретической модели. Разбор примера: стратегия наращивания независимых
переменных как метод анализа развития и изменения теоретических
представлений о социальном явлении. Проблемы регрессионного анализа.
Выпадающие наблюдения («выбросы»). Робастные оценки. Методы анализа
выбросов, группировка, поиск ошибки данных.
Мультиколлинеарность. Методы оценки регрессионных моделей с
взаимосвязанными
независимыми
переменными.
Устранение
мультиколлинеарности, обработка независимых переменных, методы
пошаговой регрессии. Логлинейные регрессионные модели. Логит- и пробитмодель.
Номинальный регрессионный анализ (НРА). Сравнительная простота
получения номинальных данных. Отсутствие сложных допущений при их
интерпретации. Естественность моделей, «заложенных» в методах анализа
номинальных данных. Дихотомизация номинальных данных. Обоснование
допустимости применения к полученным дихотомическим данным любых
«количественных»
методов:
формальная
возможность
рассмотрения
дихотомической шкалы как интервальной, возможность осмысленной
интерпретации среднего арифметического и других статистик, рассчитываемых
в процессе применения стандартной техники регрессионного анализа.
Линейная зависимость совокупности дихотомических признаков,
отвечающих одной исходной номинальной переменной. Роль этого факта для
построения уравнения регрессии. Возможные уровни измерения для
зависимого признака. Общий вид линейного регрессионного уравнения с
номинальными переменными, интерпретация его коэффициентов. Типы задач,
решаемых с помощью НРА. Обеспечение возможности прогноза как основная
цель применения НРА. Возможность замены дихотомических предикторов
количественными – долями лиц, принадлежащих соответствующим
номинальным категориям в исходной совокупности респондентов. Цель такой
замены с точки зрения возможности прогноза. Решение для НРА проблемы
выбора вида функции, выражающей искомую зависимость.
Тема 4. Применение дисперсионного анализа
в социологических исследованиях
Элементы матричного исчисления. Основные понятия о многомерном
нормальном распределении и распределении Уишарта. Линейная модель
многомерного
дисперсионного
анализа.
Многомерный
дистант,
дискриминантная функция, частные критерии.
Дисперсионный анализ одной и двух нормально распределенных
совокупностей. Многомерный дисперсионный и дискриминантный анализы в
случае
однофакторной
классификации
(J
совокупностей).
Полная
многофакторная классификация. Многомерная модель со случайными
эффектами (модель II). Шкалирование признаков как подготовительный этап
многомерного анализа (однофакторная классификация).
Общие замечания о предпосылках многомерного дисперсионного анализа.
Тема 5. Практическое применение моделей многомерной классификации в
социологии: кластерный анализ как метод эмпирической типологизации
Основная цель. Проверка статистической значимости. Области
применения. Объединение (древовидная кластеризация): иерархическое дерево,
меры расстояния, правила объединения или связи.
Двувходовое объединение: вводный обзор, двувходовое объединение.
Метод K средних: пример, вычисления, интерпретация результатов.
Тема 6. Практическое применение моделей многомерной классификации в
социологии: множественный дискриминантный анализ как метод
классификации
Краткий обзор. Основы дискриминантного анализа. Связь с
регрессионным и дисперсионным анализом.
Модель множественного дискриминантного анализа. Статистики,
связанные с дискриминантным анализом. Выполнение множественного
дискриминантного анализа. Пошаговый множественный дискриминантный
анализ.
Резюме.
Тема 7. Практическое применение моделей многомерной классификации в
социологии: многомерное шкалирование в исследовании социальных
феноменов
Задача многомерного шкалирования и пути ее решения. Геометрические
свойства модели многомерного шкалирования и вопросы интерпретируемости
решения. Логика многомерного шкалирования. Вычислительные методы.
Задание размерности пользователем. Интерпретация осей координат.
Многомерное шкалирование и факторный анализ.
Тема 8. Анализ многомерных таблиц сопряженности (логлинейный анализ,
логистическая регрессия)
Связь и независимость в многомерных таблицах: обозначения для таблицы
с тремя входами, парадокс Симпсона, истолкование и определение
взаимодействий трех факторов, анализ связей в многовходовых таблицах .
Логлинейный анализ: общее назначение. Многомерные таблицы частот.
Логлинейная модель. Согласие. Автоматическая полгонка модели.
Описание множественной логистической регрессии. Подбор параметров.
Регуляризация.
Применение. Связанные методы.
Тема 9. Применение метода дерева решений в анализе социологических
данных
Терминология. Что такое дерево решений и типы решаемых задач.
Как построить дерево решений. Этапы построения деревьев решений.
Правила. Преимущества использования деревьев решений.
IV. Рабочая учебная программа
Наименование разделов и тем
Всего
Раздел 1
1. Роль многомерных методов в анализе социологических
данных, основные методологические принципы их
использования
2. Применение факторного анализа в социологических
данных
3. Использование моделей множественной регрессии для
анализа социологических данных
4. Применение дисперсионного анализа в социологических
исследованиях
5. Практическое применение моделей многомерной
классификации в социологии: кластерный анализ как метод
эмпирической типологизации
6. Практическое применение моделей многомерной
классификации в социологии: множественный
дискриминантный анализ как метод классификации
Раздел 2
7. Практическое применение моделей многомерной
классификации в социологии: многомерное шкалирование в
исследовании социальных феноменов
8. Анализ многомерных таблиц сопряженности (логлинейный
анализ, логистическая регрессия)
9. Применение метода дерева решений в анализе
социологических данных
ИТОГО
Аудиторные
занятия
ПракЛек- тичесции
кие
работы
Самостоятельная
работа
13
1
1
11
9
1
1
7
11
1
1
9
11
2
2
7
21
2
2
17
21
2
2
17
17
1
1
15
24
2
2
20
17
2
2
13
144
14
14
116
V. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости,
промежуточной аттестации но итогам освоения дисциплины и учебнометодическое обеспечение самостоятельной работы студентов
Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной и
итоговой аттестации.
В качестве видов текущего контроля знаний студентов предполагается применять:
- оценку участия студентов в ролевых и бизнес-играх, дискуссиях на семинарских и
практических занятиях;
-проверку выполнения письменных домашних заданий;
- контроль самостоятельной работы студентов (в письменной или устной форме);
-оценку качества выполнения самостоятельной работы под контролем преподавателя и
др..
Данные текущего контроля дополняются промежуточной аттестацией студентов:
тестированием (письменным или компьютерным), контрольными работами по
ключевым темам.
Итоговый экзамен по всей дисциплине имеет целью оценить работу студентов по еѐ
изучению, проверить полученные теоретические знания, их прочность, развитие творческого
мышления, приобретение навыков самостоятельной работы, умение синтезировать
полученные знания и применять их к решению практических задач, овладение
практическими навыками и умениями в объеме требований учебных программ.
Основой для определения оценки на экзамене служит объѐм и уровень усвоения
студентами материала, предусмотренного рабочей программой дисциплины, а также данные
текущего контроля и прохождения межсеместровой аттестации.
При определении требований к экзаменационным оценкам предлагается
руководствоваться следующими критериями:
Оценки
«отлично»
заслуживает
студент,
обнаруживший
всестороннее,
систематическое и глубокое знание учебного материала, умеющий творчески и осознанно
выполнять задания, предусмотренные учебной программой по дисциплине, усвоивший
основную и знакомый с дополнительной литературой, рекомендованной программой.
Оценка «отлично» выставляется студентам, усвоившим взаимосвязь основных понятий
дисциплины в их значении для приобретаемой профессии, проявившим творческие
способности в понимании, изложении и использовании учебного материала; успешно
выполнившему в процессе изучения дисциплины все задания, предусмотренные формами
текущего и межсеместрового контроля.
Оценки «хорошо» заслуживает студент, обнаруживший полное знание основных тем
учебной программы, успешно выполняющий предусмотренные в программе задания,
усвоивший основную литературу, рекомендованную в программе. Оценка «хорошо»
выставляется студентам, показавшим стабильный характер знаний и умений и способному к
их самостоятельному применению и обновлению в ходе последующего обучения и
практической деятельности, а также выполнившему в процессе изучения дисциплины все
задания, предусмотренные формами текущего и межсеместрового контроля.
Оценки «удовлетворительно» заслуживает студент, обнаруживший знание основного
программного материала в объѐме, необходимом для дальнейшей учѐбы и предстоящей
работы по профессии, справляющийся с выполнением заданий, предусмотренных
программой, знакомый с основной литературой, рекомендованной программой. Оценка
«удовлетворительно» выставляется студенту, допустившему неточности в ответе на экзамене
и при выполнении экзаменационных заданий; но в основном обладающему необходимыми
знаниями и умениями для их устранения при корректировке со стороны экзаменатора,
выполнившему в процессе изучения дисциплины задания, предусмотренные формами
текущего и межсеместрового контроля, с определенными погрешностями.
Оценка
«неудовлетворительно»
выставляется
студенту,
обнаружившему
существенные пробелы в знаниях основного учебного материала по программе,
допустившему принципиальные ошибки в выполнении предусмотренных программой
заданий, не выполнившему отдельные задания, предусмотренные формами текущего и
межсеместрового контроля. Как правило, оценка «неудовлетворительно» ставится
студентам, которые не могут продолжить обучение или приступить к профессиональной
деятельности по окончании вуза без дополнительных занятий по соответствующей
дисциплине.
2. Тестирование.
С помощью тестирования можно определить уровень усвоения понятий,
сформированности навыков анализа, сопоставления, классификации и др. Лучше
использовать различные варианты тестовых заданий в зависимости от цели занятия. Если
тест не анонимный, ответы можно обсудить в парах или малых группах. Итоги анонимного
тестирования подводятся преподавателем. Итоги обычного тестирования преподаватель
может обсудить на текущем или следующем занятии для постановки учебной задачи,
планирования занятия и т.п.
Проблемные вопросы и домашние задания
1. Основные понятия математической статистики
2. Основные задачи математической статистики и потребности социологии
3. Общее представление о статистике объектов нечисловой природы
4. Одномерные, двумерные, многомерные частотные распределения
5. Статистические и детерминистские закономерности
6. Описание исходных данных и предсказание того или иного явления
7. Понятие «переменная». Основные характеристики переменных
8. Анализ статистических взаимосвязей как основной метод эмпирической
проверки теоретических гипотез
9. Таблица сопряженности как инструмент анализа взаимосвязи
10. Коэффициенты связи, основанные на критерии «хи-квадрат»
11. Коэффициенты Пирсона, Чупрова, Крамера
12. Анализ фрагментов таблиц сопряженности
13. Коэффициенты Гудмана и Краскала
14. Понятие зависимой и независимой переменных
15. Алгоритм последовательных разбиений (THAID)
16. Поиск детерминирующих сочетаний значений предикторов
17. Статистическая модель многофакторного дисперсионного анализа
18. Тесты Шеффе (Scheffe), Тюки (Tukey), Дункана (Duncan), Дюне
(Dunnett)
19. Регрессионный анализ
20. Методы анализа выбросов, группировка, поиск ошибки данных
21. Номинальный регрессионный анализ (НРА)
22. Специфика обработки multiple-response ответов
23. Reliability Analysis
24. Факторный анализ на порядковых переменных
25. Алгоритмы классификации
26. Модель дискриминантного анализа как метод классификации
27. Многомерное шкалирование как метод классификации переменных
1.
2.
3.
4.
Экзаменационные вопросы
Роль эмпирических данных в социологии
Основные цели анализа данных
Статистические и детерминистские закономерности
Понятие «переменная». Основные характеристики переменных
5. Роль математических методов в социологии. Основные преимущества
математических методов в социологических исследованиях
6. Анализ статистических взаимосвязей как основной метод эмпирической
проверки теоретических гипотез
7. Коэффициенты связи, основанные на критерии «хи-квадрат».
Коэффициенты Пирсона, Чупрова, Крамера
8. Анализ фрагментов таблиц сопряженности
9. Понятие зависимой и независимой переменных
10.Алгоритм последовательных разбиений.
11.Статистическая модель многофакторного дисперсионного анализа
12.Возможности работы с методами множественных сравнений
13.Тесты Шеффе (Scheffe), Тюки (Tukey), Дункана (Duncan), Дюне
(Dunnett)
14.Регрессионный анализ
15.Дихотомизация номинальных данных
16.Номинальный регрессионный анализ (НРА). Типы задач, решаемых с
помощью НРА
17.Специфика обработки multiple-response ответов
18.Reliability Analysis
19.Факторный анализ на порядковых переменных
20.Проверка адекватности решения в факторном анализе
21.Тесты Барлетта и КМО (Кайзера – Мейера – Олкина)
22.Основная задача многомерной классификации в социологии.
Алгоритмы классификации
23.Модель дискриминантного анализа как метод классификации
24.Многомерное шкалирование как метод классификации переменных
25.Методологические подходы к анализу данных качественных
исследований
26.Простая регрессионная модель. Метод наименьших квадратов
27.Дисперсионный анализ. Использование дисперсионного анализа в
регрессионном анализе
28.Коэффициенты детерминации и корреляции
29.Множественная регрессия. Стандартизованная регрессионная модель.
Коллинеарность
VI. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
Основная литература
1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ
статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.,
2001-2013.
2. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: методология,
дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками
// http://socioline.ru/pages/tolstova-yun-analiz-sotsiologicheskih-dannyh.
3. Туганбаев А.А., Крупин В.Г. Теория вероятностей и математическая
статистика. М.: Лань, 2011.
Дополнительная литература
1. Аверьянов Л.Я. Искусство задавать вопросы. Заметки социолога. М.,
1987.
2. Адлер Ю. Наука и искусство анализа данных. Предисловие к русскому
изданию // Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М., 1982.
3. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика в задачах и
упражнениях. Учебник для вузов. М., 2001.
4. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М.,
1987.
5. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М. : Финансы и статистика,
1982.Аргунова К.Д. Качественный регрессионный анализ в социологии. М.,
1990.
6. Балабанов А.С., Власова О.А., Стронгина Н.Р. Задачи статистического
вывода в экономических приложениях: компьютерный практикум в системе
STATISTICA ® / Под ред. Н.Р. Стронгиной. Н. Новгород, 2002.
7. Батыгин Г.С. Лекции по методологии социологических исследований.
М., 1995.
8. Бауман З. Мыслить социологически. М., 1996.
9. Благуш П. Факторный анализ с обобщениями. М., 1989.
10. Божков О.Б. Эта неуловимая генеральная совокупность //
Социологические исследования. 1987. № 3.
11. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.,
1983.
12. Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере.
Для профессионалов. СПб., 2001.
13. Буренин С.Н., Чередниченко В.А. Первичный анализ социологической
информации // Социологические исследования. 1984. №1.
14. Бутенко И.А. Как провести прикладное исследование? М., 1994.
15. Бутенко
И.А.
Организация
прикладного
социологического
исследования. М., 1998.
16. Васильева Т.С. Основы качественного исследования. Обоснованная
теория // Методология и методы социологических исследований. (Итоги работы
поисковых проектов. 1992-1996.). М., 1996. С. 56-66.
17. Введение в практическую социологию / Под ред. Ю. Жукова, Л.
Петровской, В. Соловьевой. М., 1994.
18. Гаек Я., Шидак З. Теория ранговых критериев. М., 1971.
19. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник.
СПб., 2001.
20. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и
психологии. М., 1986.
21. Гурьев В.И. Основы социальной статистики: методы, система
показателей, анализ. М., 1991.
22. Гмурман Е. Теория вероятностей и математическая статистика:
Учебное пособие для вузов. М., 2000.
23. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. Учебное
пособие. М., 2003.
24. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. М., 1988.
8. Дубров А.М. и др. Многомерные статистические методы. М., 1998.
9. Елисеева И., Юзбашев М. Общая теория статистики. М., 1999.
25. М., 1991Елисеева И.И. Статистические методы измерения связей. Л.,
1982.
26. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция,
распознавание образов. М., 1977.
27. Елисеева
И.И.,
Рукавишников
В.О.
Логика
прикладного
статистического анализа. М., 1982.
28. Жабский
М.
Надежность
социологических
измерений
//
Социологические исследования. 1982. № 4.
29. Жабский М. Обоснование репрезентативности социологического
исследования // Социологические исследования. 1982. № 2.
30. Иберла К. Факторный анализ. М., 1980.
31. Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях. М.,
1987.
32. Как провести прикладное исследование? М., 1996.
33. Кендэл М. Ранговые корреляции. М., 1995.
34. Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе
и анализе социологической информации. М., 1978.
35. Кокс Д., Снелл Э. Прикладная статистика. М., 1984.
36. Колкот Э. Проверка значимости. М., 1978.
37. Комплексный подход к анализу данных в социологии. М., 1989.
38. Косолапов М.С. Типология шкал как основа адекватной интерпретации
исходных данных // Сравнительный анализ и качество эмпирических
социологических данных. М., 1984.
39. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных.
Новосибирск, 1981.
40. Литтл Р. Дж., Рубин Д.Б. Статистический анализ данных с пропусками.
М., 1991.
10. Математические методы и модели в социологии. М., 1991. Вып. 1-2.
41. Методы сбора информации в социологических исследованиях / Под
ред. В.Г. Андреенкова и О.М. Масловой. М., 1990 (Кн 1. Социологический
опрос. Кн. 2. Организационно-методические проблемы опроса. Анализ
документов. Наблюдение. Эксперимент).
42. Мирзоев А.А. Логлинейный анализ социологической информации //
Многомерный анализ социологических данных. М., 1981.
43. Миркин Б. Группировки в социально-экономических исследованиях.
М., 1985.
44. Моин В.Б. Две стратегии измерения // Социологические исследования.
1989. № 6.
45. Осипов Г.В., Андреев Э.П. Методы измерения в социологии. М., 1977.
46. Основы прикладной социологии. М., 1996.
47. Паниотто В.И. Качество социологической информации. Киев, 1986.
48. Паниотто В.И., Максименко В.С. Количественные методы в
социологических исследованиях. Киев, 1982.
49. Пасхавер Б. Проблема интервалов в группировках // Вестник
статистики. 1972. № 6.
50. Плотинский Ю.М. Визуализация информации. М., 1994.
51. Практикум по прикладной социологии. М., 1992.
52. Применение математических методов и ЭВМ в социологических
исследованиях. М., 1982.
53. Рабочая книга социолога. М., 2003.
54. Саганенко
Г.И.
Надежность
результатов
социологического
исследования. Л., 1983.
55. Саганенко Г.И. Социологическая информация: статистическая оценка
надежности исходных данных социологического исследования. Л., 1979.
56. Сатаров Г.А. Математика в социологии: стереотипы, предрассудки,
заблуждения // Социологические исследования. 1986. № 1.
57. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика. М., 2002.
58. Системный анализ социологической информации. М., 1981.
59. Социология: методология, методы, математические модели. Научный
журнал Российской Академии наук. 1991. № 1-2; 1993-1994. №3-4; 1995. № 5-6;
1996. № 7.
60. Социология. Словарь-справочник. Социологическое исследование:
методы, методика, математика и статистика / Отв. ред. Г.В. Осипов. М., 1991. Т.
4.
61. Статистические методы анализа информации в социологических
исследованиях. М., 1979.
62. Тарасенко Ф.П. Непараметрическая статистика. Томск, 1976.
63. Татарова Г.Г. Типологический анализ в социологии. М., 1993.
11. Татарова Г.Г. Методология анализа данных (введение). Учебник для
вузов. М., 1999.
64. Типология и классификация в социологических исследованиях. М.,
1983.
65. Титма М.Х., Тоодинг Л.М. Математические методы в арсенале
социолога // Социологические исследования. 1986. № 4.
66. Толстова Ю.Н. Анализ данных // Социология: словарь-справочник. Т.
4. Методы, методика, математика и статистика. М., 1991. С. 7-11.
67. Толстова Ю.Н. К вопросу о принципах построения учебного курса
«Анализ социологических данных» // Социология: 4М. 1994. № 3-4. С. 154-163.
68. Толстова Ю.Н. Логика математического анализа социологических
данных. Математические методы анализа и интерпретация социологических
данных. М., 1989.
69. Толстова Ю.Н. Математика в социологии: элементарное введение в
круг основных понятий (измерение, статистические закономерности, принципы
анализа данных). М., 1990.
70. Толстова Ю.Н. Обеспечение однородности исходных данных в
процессе применения математических методов // Социологические
исследования. 1986. № 3.
71. Толстова Ю.Н. Принципы анализа данных в социологии // Социология:
4М. 1991. № 1. С. 51-61.
72. Толстова Ю. Сопоставимость результатов классификации при
использовании различных шкал // Социологические исследования. 1978. № 3.
73. Толстова Ю.Н. Социология и математика: М., 1990.
74. Тюрин Ю.Н. Непараметрические методы статистики. М., 1978.
75. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М., 1989.
76. Хеттсманпергер Т. Статистические выводы, основанные на рангах. М.,
1987.
77. Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики. М.,
1983.
78. Цыба В.Т. Математико-статистические основы социологических
исследований. М., 1981.
79. Чесноков С.В. Детерминационный анализ социально-экономических
данных. М., 1982.
80. Экспертные оценки в социологических исследованиях. Киев, 1990.
81. Электронный
учебник
StatSoft
http://www.statsoft.ru/home
/textbook/default.htm
82. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание,
объяснение, понимание социальной реальности. М., 2001.
Интернет-ресурсы
Аналитика – Россия
http://www.analitics.ru
Аналитическая служба «Меркатор»
http://www.mercator.ru
Аналитический центр (Ярославль)
http://www.members.tripod.com(Yaroslavl)
Аналитический центр New Image (Челябинск)
http://www.chel.com.ru(ni)
Европейский Университет в Санкт-Петербурге
http://www.eu.spb.ru/
Институт госуправления и социальных исследований МГУ
http://www.geocities.com/Athens/Olympus/9671/
Институт независимых социологических исследований
http://www.indepsocres.spb.ru
Институт социологии РАН
http://www.isras.rssi.ru/institute-of-sociology.htm/
Информационно-аналитическое управление РАГС
http://www.rags.ru/SUS-center.htm/
Комкон-2. Москва
http://www.comcon-2.com
Компания Gallup Media
http://www.gallup.ru/
Национальный институт социально-психологических исследований
http://www.nispi.ru
Панорама. Информационно-экспертная группа. Москва
http://www.panorama.ru:8101/
РОМИР
http://www.romir.ru
Санкт-Петербургский государственный университет, факультет
социологии
http://www.soc.pu.ru/
Отделение социологии Российской Академии наук (СПб ИС РАН)
http://www.rokson.nw.ru/sociolog/text/preface.htm
Социологический научно-исследовательский центр (СНИЦ)
http://www.actor.ru/~snits/
Социологический факультет МГУ
http://www.socio.msu.ru/
Центр исследований и статистики науки
http://www.riisnp.ru/rus/russian/center3.html
Центр социологических исследований Минобразования РФ
http://www.informika.ru/windows/goscom/cinogran/socio/first_pg.html
Центр социологических исследований МГУ им. М. В. Ломоносова
http://www.opinio.msu.ru/
Центр темпоральных проблем, анализа и прогноза
http://www.ctp.ru
American Sociological Association – Американская социологическая
ассоциация
http//www.asanet.org/
Australian Sociological Association – Ассоциация социологов Австралии
http://www.faass.nescastle.edu.au/tasa/tasa.htm
Columbia University Department of Sociology
Департамент социологии Колумбийского университета (США)
http://www.columbia.edu/cu/sociology/
Public Relations and Promotion Group
http://www.rpp.ru/rus/home.asp/
RBM
http://www.rspp.org
Russian Market Research Company
http://www.gfk.ru
Russian Public Relations Group ltd
http://www.rprg.ru
Society for Applied Sociology
Общество прикладной социологии
http.//www.indiana.edu/~appsoc/
University of California, Berkeley
Калифорнийский Университет в Беркли,
факультет социологии
http://sociology.adm.binghamton.edu/soc.htm/
Исследовательские
организации,
академические
НИИ,
социологические и маркетинговые компании
Алтайская школа политических исследований
http://www.hist.dcn-asu.ru/ashpi/aspi/aspi.html
Аналитика – Россия
http://www.analitics.ru
Всероссийский Центр Изучения Общественного мнения
http://www.wciom.ru
Государственный Университет Высшая школа экономики
http://www.hse.ru/
Группа маркетинговых исследований
http://www.mrg.ru
Группа «Мониторинг.ru»
http://www.monitoring.ru
Группа ЦИРКОН
http://www.zircon.ru
ГФК-ВЦИОМ
http://www.vciom.ru
ИНДЕМ Региональный общественный фонд
http://www.indem.ru
Институт госуправления и социальных исследований МГУ
http://www.geocities.com/Athens/Olympus/9671/
Институт независимых социологических исследований
http://www.indepsocres.spb.ru
Институт социально-политических исследований РАН
http://www.ispr.ras.ni/
Институт социологии Государственного университета гуманитарного
образования (ИС ГУГО), Москва
http://www.isras.rssi.ru/Education.htm
Институт социологии РАН
http://www.isras.rssi.ru/institute-of-sociology.htm/
Интерсоциоинформ
http://www.inteltec.ru/intersoc
ИнтерЦентр (Междисциплинарный академический центр социальных
наук)
http://www.msses.co.ru/interc/index.html
Информационно-аналитическое управление РАГС
http://www.rags.ru/SUS-center.htm/
Компания Gallup Media
http://www.gallup.ru/
Московский институт сферы социальных отношений
http://www.giasnet.ru/~misso/
Московский центр гендерных исследований (МЦГИ)
http://www.owi.ru/win/women/aiwo/MCGI.htm
Национальный институт социально-психологических исследований
http://www.nispi.ru
Независимый теоретический семинар «Социокультурная методология
анализа российского общества». Москва
http://scd.plus.centro.ru/
Российская ассоциация политических наук
http://www.rapn.ru
Российский независимый институт социальных и национальных проблем
http://www.riisnp.ru
РОМИР
http://www.romir.ru
Российское общество социологов
http://www.isras.rssi.ru/ROS_Site.htm
Русское социологическое общество им. М. М. Ковалевского. СанктПетербург
http://www.soc.pu.ru:8101/cp1251/koval.html
Сайт изучения общественного мнения «InterPoll»
http://www.interpoll.newmail.ru
Санкт-Петербургский
государственный
университет,
факультет
социологии
http://www.soc.pu.ru/
Социологический факультет МГУ
http://www.socio.msu.ru/
Социологическая школа конфликтологии
http://www.orc.ru/~tsoi/
Фонд «Институт экономических и социальных исследований»
http://www.vlink.ru/~fund/
Фонд исследования и моделирования общественных процессов
http://www.fimop.ru
Фонд «Общественное мнение»
http://www.fom.ru
Фонд «Политика»
http://www.polity.ru
Центр исследований и статистики науки
http://www.minstp.ru/csrs/ogl_r.htm
Центр социально-политического анализа
http://www.riisnp.ru/rus/russian/center3.html
Центр социологических исследований Минобразования РФ
http://www.informika.ru/windows/goscom/cinogran/socio/first_pg.html
Центр социологических исследований МГУ им. М. В. Ломоносова
http://www.opinio.msu.ru/
Электронные публикации, периодические и онлайновые издания
Альманах Мастер. Сборник статей по социологии, психологии, экономике
http://rpg.nsk.ru/texts/rpg/lections/almanax/oglav.htm
Вестник МГУ. Социология и политология
http://www.shpl.ru/docdelive/couteus/hist/v_mgu_s199902.htm/
Выборы. Законодательство и технологии – электроная версия.
Ежемесячный журнал Независимого института выборов
http://www.vibory.ru/journal.html/
Гуманитарные науки в России, раздел «Психология»
http://www.students.ru/gnauka/5.htm
Журнал социологии и социальной антропологии
http://www.soc.pu.ru:8101/publications/jssa/
Зеркало социальных перемен
http://www.rsl.kemsu.ru/bgk/1998/3/130.htm
Информационный бюллетень Центра исследований политической
культуры России
http://www.api-press.ru/Socio/2000/2/socio6.htm/
Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные
перемены
http://www.nir.ru/Socio/scipubl/wciom/monitor.htm
Научная электронная библиотека
http://www.elibrary.ru
Официальная Россия
http://www.gov.ru
Социология власти – журнал
http://www.rags.ru/sc/subscrib.htm
Социологические исследования (СОЦИС)
http://www.nir.ru/Socio/scipubl/socis.htm
Социологический журнал
http://www.nir.ru/Socio/scipubl/socjour.htm
Социология: методология, методы, математические модели (Социология
4М)
http://www.nir.ru/Socio/scipubl/4M.htm
Телескоп: наблюдение за повседневной жизнью петербуржцев
http://www.soc.pu.ru:8101/publications/telescope/home.html
Электронная библиотека по социальным и гуманитарным дисциплинам
http://www.auditorium.ru
VII. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля)
-Учебные аудитории, оснащенные средствами воспроизведения мультимедийных
технологий;
-компьютерный класс, с доступом к информационным ресурсам;
-обеспечение открытого (бесплатного) доступа к зарубежным и российским
электронным библиотекам и ресурсам по проблеме социологии рынков, интернет-порталам,
электронным архивам периодических изданий по социологии, маркетингу, менеджменту,
психологии и социологии потребительского поведения.
Имеющаяся инструментальная база:
Персональные компьютеры. Принтеры. Круглосуточный выход в интернет.
Программы SPSS, STATA. Сканер. Компьютерные классы с постоянным
выходом в Интернет.
Данные официальной статистики, материалы аналитических отчетов
исследовательских организаций (Институт развития информационного
общества, Российский общественный центр Интернет-технологий, Институт
социально-политических исследований РАН, Институт социального развития
ЮНЕСКО, корпорация RAND, Институт транснациональных корпораций,
Кенненовский институт социальных исследований, Информкультура и др.
Федеральный портал «Российское образование», Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам», Цифровая библиотека
Украины, Белорусская цифровая библиотека, Электронная библиотека
философского факультета СПбГУ, Библиотека публикаций Московского
Центра Карнеги, Национальная электронная библиотека, Университетская
электронная библиотека, Электронная библиотека - Социология, Психология,
Управление, The Library of Congress, Virtual Library: Sociology. Sociological
Theory and Theorists, Virtual Library: Sociology, Sociosite: Sociological Theories
and Perspectives, University Library: Selected Sociology Resources, Internet Public
Library: Sociology, Annual review of sociology, American Journal of sociology,
The American Journal of Economics and Sociology, The Canadian Journal of
Sociology Online, European Sociological Review, Contributions to Indian Sociology,
International Journal of Contemporary sociology, The Journal of Historical
Sociology и др.
Базы данных: «Социологические центры и коллективы России», «ИНИОН
РАН», «Единый архив социологических данных», Российская сеть
информационного общества: социология, Библиографические базы данных на
компакт-дисках, Виртуальная социологическая библиотека зарубежных и
социологических ссылок, Socionet - Социология и маркетинг в сети,
Социология: средства навигации, Навигатор по телекоммуникационным
ресурсам Интернета в социологии, Наука. Интернет. Россия. «Социология»,
Социология в сети, Социологические научные центры, Академические
социологические научные центры, Вузовские социологические научные
центры, Негосударственные социологические научные центры, Научные
общества, Социологические журналы, Электронные социологические
библиотеки,
Классики
социологии,
Аналитическая
информация,
Социологические клубы, Социология Интернет, Социология и статистика и др.
Электронные библиотеки: Электронная библиотека социологического
факультета, Библиотека при социологическом клубе «Город», Библиотека
социолога,
Библиотека
INFOGLOBUS'A,
Социологическая
теория:
классические тексты и современные дискуссии, Электронная библиотека
Института философии РАН.
Электронные ресурсы: USC Annenberg School Center for the Digital Future,
Creating a Science of the Web, Oxford Internet Institute, Laboratorio de Internet,
Portal de estudios cuantitativos en Internet, Central Asia & ICT, Fondo Regional para
la Innovación Digital en América Latina y el Caribe и др.
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом
рекомендаций ПрООП ВПО по направлению и профилю подготовки 040100.62 Социология.