Программа дисциплины Анализ социологический данных для подготовки бакалавров по направлению «Социология» (1 ступень высшего профессионального образования)




Министерство экономического развития и торговли

Российской Федерации



Государственный университет –

Высшая школа экономики

(Санкт-петербургский филиал)


Кафедра методов и технологий социологических исследований


Программа дисциплины

Анализ социологический данных

для подготовки бакалавров по направлению «Социология»

(1 ступень высшего профессионального образования)

^ 3 курс очной формы обучения


Автор – к. психол. н., доцент А.В. Лисовский


Согласовано УМО




Одобрена

на заседании кафедры методов и технологий социологических исследований

«___» ______________ 2010 г.





зав. кафедрой _________А.А. Вейхер


«___» _ 2010 г.








^ Утверждено Советом факультета


Председатель ___________________


«___» _________ _____ 2010 г.



Санкт-Петербург

2010

^ I. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА


1. Краткая характеристика дисциплины:


Курс рассчитан на студентов-социологов, прослушавших вводные курсы по методам социальных исследований и математико-статистическим методам обработки данных. Данный курс носит практическую направленность, предусматривает минимальное количество лекционных часов (16) и в основном строится на использовании практических занятий в компьютерном классе и в аудиториях (четыре часа в неделю). Основная задача данного курса научить студентов профессионально выполнять анализ вторичных данных количественного социологического исследования, писать отчеты по этим данным и готовить презентации. В конце курса студенты должны представить печатный отчет по проведенному ими исследованию и подготовить презентацию основных результатов этого исследования в программе MS Powerpoint. Два заключительных занятия по курсу отводятся для того, чтобы студенты представили и обсудили презентации по результатам своих исследований.

Большинство студентов используют данные двух международных исследований ESS (European Social Survey) и WVS (World Values Survey). Оба этих исследовательских проекта позволяют проводить сравнительный анализ социальных трендов в различных странах, включая Россию. Обычно студенты используют данные трех последних волн. По согласованию с преподавателем и своим научным руководителем некоторым студентам разрешается использовать и другие данные.

Данный курс предполагает обсуждение со студентами «кейсов» -- конкретных и реальных исследователей, использующих различные программы, и способы анализа и представления данных. В связи с этим студенты сами должны выбрать и найти литературу по той теме, по которой они проводят исследования и в середине и во время 9-10-й недели представить предварительный обзор литературы, который будет включен в их финальный отчет. Во время практических занятий преподаватель прорабатывает вместе со студентами целый ряд исследовательских приемов, навыков и умений, которые необходимы для представления финального отчета по курсу. Логика построения курса соответствует логике типичного социального исследования: выбор темы, анализ литературы, дизайн исследования (поскольку используются вторичные данные, от студентов требуется глубоко разобраться в дизайне того исследования, на которое они опираются) анализ данных, подготовка отчета, подготовка и проведение презентации.

Предполагается, что студенты уже знакомы с общей литературой по курсу, которая изучалась в курсах «методы социальных исследований» и «статистические методы».


2. ^ Требования к студентам, начинающим изучение дисциплины:


Первый курс по методам социологических исследований предусматривал знакомство с разнообразными методами, применяемыми в социологии. Данный курс сосредоточивает внимание на одном из самых распространенных и широко используемом на практике методе: многомерно анализе данных, собранных при помощи опросных методов. Студенты используют для подготовки финальной работы по данному курсу вторичные данные, собранные другими исследователями. В данном случае от студентов не требуется самостоятельной разработки исследовательского инструментария, чему был посвящен первый курс по методам социального исследования. В исследовательских работах студенты обязательно должны использовать три метода многомерного анализа: регрессии, факторный анализ и кластерный анализ.


3. ^ Задачи обучения по дисциплине:


Успешно прошедшие курс студенты должны…

знать:

- логику социологического анализа вторичных данных

- многомерные методы математико статистического анализа количественных данных

- допущения и ограничения для различных методов многомерного математико-статистического анализа

уметь:

- выбирать методы многомерного математико-статистического анализа с учетом специфики данных

- делать вывод о статистической достоверности обнаруженных зависимостей

- содержательно интерпретировать данные

- писать научные отчеты с использованием анализа количественных данных

- представлять результаты своего исследования в академической аудитории


4. ^ Формы учебной работы:

Занятия, как лекции, так и семинары, проводятся в компьютерном классе. Основной упор делается на практических занятиях. Студенты используют для этого данные представительных международных исследований ESS и WVS


5. ^ Формы контроля успешности обучения:

Студенты выполняют две контрольные работы, а также ряд текущих заданий.

6. Методика формирования результирующей оценки:

Итоговая оценка складывается из двух компонентов:



^ II. Содержание программы

Тема 1. Различные типы исследовательского дизайна и специфика вторичного анализа данных.

10 часов: 2 часа – лекция, 4 часа – семинары, 4 часа – занятия в компьютерном классе.


Специфика академических, прикладных и маркетинговых исследований. Кросс-секции и лонгитюды. Временные ряды. Сравнительные исследования. Поисковые исследования, оценочные исследования, консалтинговые исследования. Типичные трудности при использовании вторичных данных. Специфика сравнительных и кросс-культурных исследований. Значение и специфика теорий среднего уровня. Теории девиации как пример теорий среднего уровня.

Пример исследования: «Социологический портрет инженера».

Занятия в компьютерном классе: перекодировки и подготовка данных к анализу.

^ Тема 2. Принципы подбора литературы по теме и подготовки литературного обзора.

10 часов: 2 часа – лекция, 4 часа – семинары, 4 часа – занятия в компьютерном классе.


Использование монографий, научных журналов, информации из Интернета. Использование баз данных научной периодики (Jstor, Science Direct, Proquest, Emerald, elibrary). Что делать, если интересующей статьи или книги нет в свободном доступе (использование Google и других поисковых сервисов). Требование полноты обзора конкурирующих теорий и гипотез. Определение теоретических понятий (концептуализация), операционализация и построение индикаторов.

Пример исследований: Гражданская религия – Роберт Белла.

Пример исследований: Теории принятия решений.


^ Тема 3. Практические особенности использования одно- и двумерных процентных распределений в исследовательских проектах.10 часов: 2 часа – лекция, 4 часа – семинары, 4 часа – занятия в компьютерном классе.


Анализ распределений переменных: что делать, если распределение существенно отличается от нормального. Проблема выбросов, проблема неответов. Перекодировка данных и коррекция размерности шкал. Графическое представление одномерных распределений. Содержательная информация, которую можно получить при анализе одномерных распределений. Использование Хи-квадрата и Z критерия для выводов о значимости или незначимости различий процентов. Перекодировки данных для сравнения интересующей исследователя или отличающейся от других социальной демографической группы с данными по всей выборке. Использование процедур crosstab и custom tables в SPSS. Графическое представление двумерных распределений: как построить хорошо читающийся график.

^ Тема 4. Использование методов каузального анализа. Регрессии.

10 часов: 2 часа – лекция, 4 часа – семинары, 4 часа – занятия в компьютерном классе.


Применение множественной линейной регрессии в социологии. Применимость линейной регрессии: требования к зависимой переменной (должна быть измерена в интервальной или квази-интервальной шкале), требования к независимым переменным и проблема мультиколлинеарности. Использование корреляционного анализа для отбора переменных для регрессионного анализа. Интерпретация коэффициентов множественной корреляции, детерминации, нестандартизованных и стандартизованных регрессионных коэффициентов. Перекодировка множественных номинальных переменных в бинарные. Содержательная интерпретация результатов регрессионного анализа. Бинарные зависимые переменные и логистическая регрессия.

Пример исследования: модель межпоколенной мобильности Блау-Данкена.

^ Тема 5. Методы классификации переменных и уменьшение мерности описания: факторный анализ

10 часов: 2 часа – лекция, 4 часа – семинары, 4 часа – занятия в компьютерном классе.


Проблема сокращения мерности описания. Понятие латентных переменных. История развития факторного анализа для конструирования личностных тестов. Какие переменные пригодны и непригодны для факторного анализа. Преимущества и недостатки нормирования переменных перед использованием в факторном анализе (исследование WVS Шварца). Критерии определения количества извлекаемых факторов. Вращение факторов: ортогональное и облические. Интерпретация факторов. Построение индексов и шкал по результатам факторного анализа. Сравнение факторных структур, полученных на различных выборках.

^ Тема 6. Методы типологизации и классификации респондентов – кластерный анализ.

10 часов: 2 часа – лекция, 4 часа – семинары, 4 часа – занятия в компьютерном классе.


Эмпирические типологии респондентов и их применение в социологии. Пример: исследование В.А. Ядова и его коллег «Социально-психологический портрет инженеров». Ограничение для переменных, использующихся в кластерном анализе (сравнимая размерность, не должны коррелировать друг с другом). Различные меры дистанции и методы выделения кластеров. Критерии выбора оптимального кластерного решения. Анализ типов на основе переменных, использованных для кластеризации и интерпретация типов-кластеров. Использование типов-кластеров для анализа переменных, не использовавшихся в кластеризации.

^ Тема 7. Представление материалов для отчета. Графическое оформление материалов для отчета. Особенности подготовки и проведения презентаций.

10 часов: 2 часа – лекция, 4 часа – семинары, 4 часа – занятия в компьютерном классе.


Логика построения отчета. Проверка отчета на соответствие программе исследования или техническому заданию. Особенности академических и прикладных отчетов. Как грамотно оформлять и называть таблицы и графики. Типичные ошибки при оформлении отчетов и подготовке презентаций. Презентация как дополнительный способ проверки и коррекции логики исследования. Что следует и чего не следует включать в презентацию. Как нужно комментировать презентацию: что нужно показывать и что нужно рассказывать. Примеры удачных и неудачных презентаций. Важность постоянного контакта с аудиторией.


^ Тема 8. Представление и обсуждение исследований, проведенных студентами.

8 часов: 8 часов – семинары.


Последние две недели курса посвящаются представлению и обсуждению студенческих исследовательских работ. Эти занятия проходят в формате студенческой научной конференции. После представления каждой работы она обсуждаются, указываются ее достоинства и недостатки, а также возможности для будущих исследований.


^ III Контроль


Контрольные работы.

Контрольная работа 1:

Множественная линейная и логистическая регрессия


Контрольная работа 2:

Кластерный и факторный анализ

Вам нужно проинтерпретировать результаты факторного анализа.

Ниже приведены простые распределения, для всех переменных, использованных в факторном анализе и результаты факторного анализа.

Ваша страна выделена желтым цветом.








Испания

Норвегия

Швеция

Финляндия

Польша

Германия

Придумывать новые идеи -- важно ли

Очень важно

Column N %

Column N %

Column N %

Column N %

Column N %

Column N %

Важно

24

28

33

31

33

29

Скорее важно

40

33

30

29

28

26

Скорее не важно

19

13

9

14

15

21

Не важно

7

8

4

7

10

9

Совсем не важно

1

2

0

1

3

2

Быть богатым -- важно ли

Очень важно

1

0

1

1

3

2

Важно

5

2

4

5

8

8

Скорее важно

19

8

12

11

15

17

Скорее не важно

30

17

19

17

34

25

Не важно

29

53

47

43

28

31

Совсем не важно

16

19

18

24

12

16

Жить в безопасной обстановке -- важно ли

Очень важно

12

13

13

17

24

15

Важно

32

25

31

34

43

26

Скорее важно

30

25

26

26

18

23

Скорее не важно

13

17

16

13

8

19

Не важно

10

16

11

8

4

13

Совсем не важно

3

3

3

1

1

4

Хорошо проводить время -- важно ли

Очень важно

6

6

9

7

4

9

Важно

26

16

22

23

13

27

Скорее важно

35

23

26

29

18

31

Скорее не важно

20

22

20

20

25

24

Не важно

12

27

18

16

26

7

Совсем не важно

1

6

4

6

13

2

Помогать людям -- важно ли

Очень важно

26

28

32

13

18

17

Важно

42

45

46

35

46

32

Скорее важно

23

20

17

32

28

27

Скорее не важно

6

7

5

14

6

19

Не важно

2

1

1

6

1

5

Совсем не важно

0

0

0

1

0

1

Добиться личного успеха -- важно ли

Очень важно

5

4

4

3

11

9

Важно

17

12

15

13

32

23

Скорее важно

38

22

25

23

26

30

Скорее не важно

26

22

18

22

18

23

Не важно

12

33

29

29

8

12

Совсем не важно

2

8

9

10

4

4

Приключения и риск -- важны ли

Очень важно

4

8

5

4

7

2

Важно

12

15

13

9

17

7

Скорее важно

24

21

18

16

19

12

Скорее не важно

27

23

18

18

24

19

Не важно

25

28

33

31

21

26

Совсем не важно

7

6

14

21

12

34

Вести себя должным образом -- важно ли

Очень важно

17

6

7

6

12

15

Важно

40

22

22

25

41

25

Скорее важно

29

22

22

24

23

25

Скорее не важно

9

20

18

22

14

18

Не важно

4

25

25

19

8

11

Совсем не важно

1

5

5

5

2

5

Охранять окружающую среду -- важно ли

Очень важно

21

17

20

20

17

13

Важно

38

40

33

43

49

26

Скорее важно

29

25

25

25

24

30

Скорее не важно

9

14

16

9

7

21

Не важно

3

3

5

2

2

7

Совсем не важно

0

0

1

0

1

2

Соблюдать традиции -- важно ли

Очень важно

17

16

13

16

30

13

Важно

33

34

25

30

45

22

Скорее важно

30

21

24

26

16

22

Скорее не важно

12

16

17

15

6

20

Не важно

6

11

16

11

2

13

Совсем не важно

2

2

6

2

1

10

Брак это устаревший социальный институт

Согласен

33

17

22

19

9

22

Не согласен

67

83

78

81

91

78

Мужчинам больше подходит роль политического лидера

Полностью согласен

5

3

2

4

11

4

Согласен

16

11

7

15

34

15

Не согласен

29

23

51

55

46

42

Абсолютно не согласен

50

63

41

26

9

39

Окончить университет важнее для мальчиков, чем для девочек

Полностью согласен

5

1

0

1

4

4

Согласен

9

3

1

6

12

12

Не согласен

29

10

44

56

60

35

Абсолютно не согласен

58

86

55

37

24

49

Одна из моих жизненных целей -- сделать так, чтобы мои родители мною гордились

Полностью согласен

19

12

4

4

33

12

Согласен

65

36

32

30

54

39

Не согласен

13

27

55

52

10

30

Абсолютно не согласен

3

25

9

14

2

19

Я хочу быть самим собой, а не подражать кому-то

Полностью согласен

33

77

38

50

50

49

Согласен

62

21

60

48

46

46

Не согласен

4

2

2

2

3

4

Абсолютно не согласен

1

1

1

0

1

1

Я стремлюсь оправдать ожидания моих друзей

Полностью согласен

11

5

4

5

14

4

Согласен

42

21

21

33

37

26

Не согласен

34

34

62

54

39

51

Абсолютно не согласен

13

40

13

8

10

19

Я сам определяю свои жизненные цели

Полностью согласен

29

74

40

44

46

43

Согласен

67

23

55

51

48

50

Не согласен

3

3

5

4

5

7

Абсолютно не согласен

1

0

0

1

1

1

Самооценка политических взглядов - левые или правые

Левые

3

1

3

2

4

5

2

9

2

4

3

3

6

3

21

10

14

9

4

13

4

17

15

14

11

6

15

5

22

25

15

29

37

32

6

8

12

11

14

13

13

7

10

14

15

13

9

9

8

7

14

16

11

10

5

9

2

4

5

5

4

1

Правые

1

2

3

2

10

1

Отношение к равенству и неравенству доходов

Нужно выровнять доходы

9

8

7

8

6

14

2

6

8

3

7

3

10

3

10

11

8

15

5

18

4

8

12

8

12

6

12

5

15

17

11

17

10

15

6

10

10

11

11

7

9

7

15

17

17

15

14

9

8

15

12

21

9

23

9

9

5

3

7

3

9

3

Большая разница доходов это хороший стимул

8

2

6

2

17

2

Отношение к частномуи государственному бизнесу

Нужно расширить частный бизнес

3

3

7

5

4

7

2

6

5

8

8

4

6

3

10

11

13

17

6

12

4

9

15

14

16

6

11

5

30

26

26

28

17

28

6

10

11

11

9

8

12

7

15

12

9

8

8

8

8

9

10

7

7

13

8

9

2

3

3

2

10

3

Нужно расширить государственный сектор бизнеса

6

3

2

2

23

5

Отношение к конкуренции -- полезна она или вредна

Конкуренция это полезна

9

13

17

7

13

11

2

10

17

18

14

10

15

3

20

25

25

22

13

22

4

17

19

15

20

10

17

5

24

15

13

17

18

16

6

8

4

4

8

8

8

7

7

4

3

5

6

4

8

4

2

3

4

9

4

9

1

0

0

1

4

1

Конкуренция вредна

1

1

1

1

9

2

Вознаграждается ли усердная работа

В конечном итоге усердная работа приносит успех

11

6

8

13

7

9

2

13

9

12

21

6

12

3

17

16

19

24

9

14

4

15

15

13

16

11

14

5

18

17

17

11

15

14

6

10

8

9

4

9

9

7

8

12

9

5

8

8

8

4

11

9

4

13

10

9

2

3

2

1

8

4

В целом усердная работа не приводит к успеху

2

2

2

1

14

5

Разбогатеть можно лишь за счет других -- разбогатеть могут все

Люди могут разбогатеть только засчет других

7

1

2

3

8

6

2

8

2

1

2

4

4

3

12

5

6

6

7

7

4

11

7

6

7

6

7

5

24

19

16

21

16

13

6

10

11

12

13

10

14

7

14

20

19

22

11

14

8

10

21

20

19

16

15

9

2

7

8

5

9

8

Разбогатеть могут все люди, не обделяя друг друга

3

7

9

3

13

11

Можно ли управлять судьбой (нельзя -- можно)

Все определено судьбой

4

3

2

3

8

3

2

3

1

2

3

4

3

3

4

2

4

5

4

6

4

6

3

3

5

6

6

5

16

12

8

14

18

13

6

12

6

8

9

10

12

7

18

16

14

18

15

16

8

18

28

27

28

18

20

9

7

15

14

10

7

10

Люди сами определяют свою судьбу

12

13

18

7

10

11

Наука приносит больше вреда или пользы

Наука приносит пользу

1

1

1

1

2

1

2

4

1

1

2

1

1

3

6

2

2

3

3

3

4

7

5

4

5

4

4

5

15

14

9

16

13

9

6

14

12

12

13

10

11

7

21

23

21

22

18

18

8

20

27

30

24

24

26

9

5

9

13

10

13

13

Наука приносит пользу

7

7

7

5

13

12

5943866358022720.html
5943973845478409.html
5944097239912875.html
5944213274770417.html
5944348379249909.html