Багатовимірний аналіз даних в R

Освітня програма: Соціальні технології

Структурний підрозділ: Факультет соціології

Назва дисципліни
Багатовимірний аналіз даних в R
Код дисципліни
ОК12
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2023/2024
Семестр / Триместр
2 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
3
Результати навчання
1.1 Знати сучасні методи лінійного регресійного аналізу. 1.2 Знати методи експериментального дизайну. 2.1 Вміти будувати та інтерпретувати лінійні регресійні моделі та визначати їх якість. 2.2 Вміти аналізувати та узагальнювати ранги у системах ознак. 2.3 Вміти будувати та інтерпретувати моделі з факторіальним дизайном. 4.1 Демонструвати навички самостійної дослідницької роботи, опанування новими знаннями.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
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 використання методологій та концептуальних підстав соціологічного аналізу; мати початкові навички роботи у R.
Зміст навчальної дисципліни
1. Програмування у середовищі Rstudio. 2. Побудова регресійних моделей. 3. Методи аналізу рангових ознак. 4. Факторіальний дизайн.
Рекомендована та необхідна література
1. Auspurg Katrin, Hinz Thomas. Factorial Survey Experiment. – Sage, Series: Quantitative Applications in the Social Survey, 2015. - Vol.175. - 143 p. 2. Wooldridge Jeffrey M. Introduction to econometrics.- Cengage Learning, 2015, 603 p. (pp.18-211) 3. Treiman Donald J. Quantitative Data Analysis. Doing Social Research to Test Ideas.- Jossey-Bass, 2008, 444 p. (pp 151-333) 4. Hox, Joop J., Ita G. Kreft, and Piet L. J. Hermkens (1991): The Analysis of Factorial Surveys.- 1991, Sociological Methods & Research vol. 19, issue 4, pages 493-510 5. Сидоров М.В.-С. Практична реалізація факторіального дизайну засобами R.- Соціологічні студії, науково-практичний журнал.- Луцьк: №.2(7), 2015, ст.58-66 6. Сидоров М.В.-С., Середа О.С., Мраморнова О.М. Використання LimeSurvey для онлайн реалізації факторіального дизайну в опитуваннях.- Актуальні проблеми соціології, психології, педагогіки: Збірник наукових праць. – К.:Логос,- вип.4(29), 2015, ст.134-111
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекція, практичне заняття, самостійна робота
Методи та критерії оцінювання
1. Дистанційний курс "Introduction to R" DataCamp – наявність сертифікату РН 1.1, РН 4.1. 6 балів/2 бали 2. Домашні завдання у вигляді тестів РН2.1, РН2.2, РН2.3, РН 4.1 (всього 7 протягом вивчення дисципліни) – 49 балів/28 балів (по 7 максимальних або 4 мінімальних бали за кожне) 3. Підсумкова контрольна робота 1 РН1.1, РН2.1 – 15 балів/ 10 балів 4. Підсумкова контрольна робота 2 РН1.1, РН2.1, РН 4.1. – 15/ 10 балів 5. Підсумкова контрольна робота 3 РН1.1, РН1.2, РН2.1, РН 2.2, РН 2.3. – 15 балів/10 балів підсумкове оцінювання - залік
Мова викладання
українська

Викладачі

Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни