Інфопакет

Кількісні методи: мультиваріативний аналіз

ОК10

Обов’язкова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

2 Семестр

5

1.1 Знати методи багатовимірного підходу до вивчення соціальної реальності 1.2 Знати сучасні методи лінійного регресійного аналізу 2.1 Вміти будувати та інтерпретувати лінійні регресійні моделі та визначати їх якість. 2.2 Вміти будувати та інтерпретувати факторні моделі. 2.3 Вміти перевіряти якість багатовимірних моделей. 4.1 Демонструвати навички самостійної дослідницької роботи, опанування новими знаннями.

Очна форма

1. Знати методи збору соціологічної інформації, базові методи аналізу соціологічних даних. 2. Вміти працювати з соціологічними даними, читати професійні соціологічні публікації та формулювати ідеї англійською мовою. 3. Мати навички пошуку та вибору відповідної інформації англійською мовою, використання методологій та концептуальних підстав соціологічного аналізу; мати початкові навички роботи у R та SPSS.

1. Прикладне програмне забезпечення соціологічних досліджень. 2. Багатовимірний підхід до моделювання соціальної реальності. 3. Регресія. 4. Факторний аналіз.

1. Treiman, Donald J. (2008). Quantitative Data Analysis. Doing Social Research to Test Ideas. Jossey-Bass, 444 p. (pp. 151-333). 2. Wooldridge, Jeffrey M. (2015). Introduction to econometrics. Cengage Learning, 603 p. (pp.18-211). 3. Горбачик, А. П., Сальнікова, С. А. (2008). Аналіз даних соціологічних досліджень засобами SPSS: Навч. посіб. Луцьк: РВВ «Вежа» Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Українки, 164 с. (c. 147-160). 4. Сальнікова, С., Мурадян, O., Сидоров, M. (2020). Міжнародні макросоціальні показники як аналітичні інструменти в соціології. Соціологічні студії. 2 (17), С. 41–54. DOI: https://doi.org/10.29038/2306-3971-2020-02-41-54 5. Sydorov, M., Salnikova, S., Savelyev, Yu., Oliinyk, O. (2020). Modified SERVPERF and normalized SERVQUAL models in estimation of service quality in higher educational institutes. In: Sociological Studios, No 1 (16), P. 29–39. https://doi.org/10.29038/2306-3971-2020-01-29-39

Лекція, практичне заняття, самостійна робота, підсумкова робота

1. Дистанційний курс "Анализ данных в R" Stepik – наявність сертифікату РН 1.1, РН 4.1 – 7 балів/10 балів 2. Контрольна робота 1 РН1.1, РН1.2, РН2.1, РН4.1 – 8 балів/ 12 балів 3. Контрольна робота 2 РН1.1, РН2.2, РН 2.3, РН4.1 – 8 балів / 12 балів 4. Робота на практичних заняттях – 13 балів / 26 балів підсумкове оцінювання - іспит РН 1.1, РН 1.2, РН 2.1, РН 2.2, РН 2.3.

українська