Новітні методи аналізу даних в соціології

Освітня програма: Соціальні технології

Структурний підрозділ: Факультет соціології

Назва дисципліни
Новітні методи аналізу даних в соціології
Код дисципліни
ОК6
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2023/2024
Семестр / Триместр
2 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
8
Результати навчання
1.1 Знання евристичних можливостей та обмежень застосування статистичних методів аналізу кількісних даних в сучасних емпіричних соціологічних дослідженнях. 2.1 Вміння використовувати моделі багатовимірних методів аналізу даних в емпіричних соціологічних дослідженнях. 2.2 Вміння конструювати та оцінювати вимірювальні моделі для побудови складних соціологічних індексів 2.3 Вміння використовувати сучасні підходи та методи до візуалізації даних та результатів аналізу. 2.4. Вміння поєднувати для подальшого аналізу емпіричні дані, отримані в соціологічному дослідженні різними методами з різних джерел.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
Студенти мають бути знайомі з основами статистичного аналізу даних емпіричних соціологічних досліджень, зокрема аналізом кореляцій та моделлю множинної лінійної регресії, а також вміти працювати з комп’ютерними програмами статистичного аналізу даних.
Зміст навчальної дисципліни
1. Мета і структура курсу. Огляд новітніх тенденцій статистичного аналізу соціальних даних. 2. Модель лінійної регресії. Використання дихотомічних (фіктивних) незалежних змінних. 3. Модель логістичної регресії. 4. Аналіз багатовимірних таблиць частот та відсотків. Модель ієрархічного логлінійного аналізу. 5. Вимірювання латентних змінних. Розвідувальний факторний аналіз. 6. Моделювання структурними рівняннями і використання конфірматорного факторного аналізу для побудови економних вимірювальних моделей. 7. Використання командної мови SPSS. 8. Візуалізація даних та результатів аналізу. 9. Підготовка до аналізу даних, отриманих з різних джерел. 10. Зважування вибіркових даних. 11. Методи роботи з пропущеними даними.
Рекомендована та необхідна література
1. Крамер Д. Математическая обработка данных в социальных науках: современные методы .- М: Издательский центр "Академия", 2007. - 288 с. – cc. 31-71, 34-117, 153-177, 257-275 2. Bors D. Data Analysis for the Social Sciences. Integrating Theory and Practice, Second Edition, 2018.- 664 p. – pp. 34-96, 167-254, 312-580 3. Schumacker, Randall E. A beginner’s guide to structural equation modeling / Randall E. Schumacker, Richard G. Lomax. – Fourth edition, 2016.- 351 p. – pp. 1-14, 85-105 4. Горбачик А.П., Сальнікова С.А. Аналіз даних соціологічних досліджень засобами SPSS: Навч. посіб..- Луцьк: РВВ 'Вежа' Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Українки, 2008. - 164 с. – cc. 24-78, 112-146 5. Engebretsen M. Kennedy H. (eds) Data Visualization in Society .- Amsterdam University Press, 2020.- 464 p. -- p. 17-77, 111-141 6. Laaksonen S. Survey Methodology and Missing Data .- Springer, 2018.- 224 p.-- 99-133, 141-217
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекція, практичні заняття, самостійна робота
Методи та критерії оцінювання
1 семестр 1. Контрольна робота 1 (тест) за темами 1-4, РН1.1, РН2.1 – 18 балів / 30 балів 2. Контрольна робота 2 (тест) за темами 5- 6, РН1.1, РН2.2 – 18 балів / 30 балів 3. Виконання завдань на практичних заняттях РН1.1, РН2.1, РН2.2, РН2.3, РН2.4 – 24 балів / 40 балів підсумкове оцінювання – залік 2 семестр 1. Контрольна робота 1 (тест) за темами 1-2, РН2.1, РН2.3 – 12 балів / 20 балів 2. Контрольна робота 2 (тест) за темами 3-5, РН2.1, РН2.4 – 12 балів / 20 балів 3. Виконання завдань на практичних заняттях РН1.1, РН2.1, РН2.2, РН2.3, РН2.4 – 12 балів / 20 балів підсумкове оцінювання – іспит, РН1.1, РН2.1, РН2.2, РН2.3, РН2.4
Мова викладання
українська

Викладачі

Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни