Інфопакет

Новітні методи аналізу даних в соціології

ОК6

Обов’язкова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

2 Семестр

8

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.

Очна форма

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.

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.

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

Лекція, практичні заняття, самостійна робота

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

українська