Объём дисциплины и виды учебной работы

 

Учебно-тематический план курса для студентов дневного отделения

№ тем	Наименование тем	Количество часов по учебному плану
Максимальная нагрузка студентов	аудиторная нагрузка	самостоятельная работа
всего	лекции	лабораторные
1.	Работа с программами статистического анализа данных на компьютере.
2.	Знакомство с пользовательским интерфейсом программы SPSS.
3.	Ввод и редактирование данных.
4.	Преобразование данных.
5.	Операции с файлами данных: объединение и разбиение.
6.	Одномерные частотные распределения.
7.	Двумерные частотные распределения.
8.	Регрессионные модели.
9.	Модели дисперсионного анализа.
10.	Модели факторного анализа.
11.	Модели кластерного анализа.
12.	Многомерное шкалирование.
13.	Вторичный анализ данных в социологии.
ИТОГО:

Учебно-тематический план курса для студентов заочного отделения

№ тем	Наименование тем	Количество часов по учебному плану
Максимальная нагрузка студентов	аудиторная нагрузка	самостоятельная работа
всего	лекции	лабораторные
1.	Работа с программами статистического анализа данных на компьютере.
2.	Знакомство с пользовательским интерфейсом программы SPSS.
3.	Ввод и редактирование данных.
4.	Преобразование данных.
5.	Операции с файлами данных: объединение и разбиение.
6.	Одномерные частотные распределения.
7.	Двумерные частотные распределения.
8.	Регрессионные модели.
9.	Модели дисперсионного анализа.
10.	Модели факторного анализа.
11.	Модели кластерного анализа.
12.	Многомерное шкалирование.
13.	Вторичный анализ данных в социологии.
ИТОГО:

Программа по темам

 

Тема 1. Работа с программами статистического анализа данных на компьютере.

Особенности ввода социологических данных в компьютер. Формализация и способы контроля. Понятие переменной, основные характеристики переменной. Понятие о базах данных. Различные форматы данных и проблема их сопоставимости.

Общая характеристика современных программных средств анализа социологических данных. Многозадачные и специализированные программные пакеты (NTCS, Statistica, Cluster, DA-system и др.). SPSS как многозадачный пакет, его возможности и ограничения.

Виды и причины ошибок в данных, возможности их диагностирования и исправления. Проблема пропущенных данных.