Рабочая учебная программа - Практикум по SPSS

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение
высшего профессионального образования
«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»
(Финансовый университет)
Кафедра «Прикладная социология»
УТВЕРЖДАЮ
Проректор
__________ Н.М. Розина
_______ ___________ 2013 г.
Ю.А. Кораблин
Пакет прикладных программ SPSS
Рабочая программа дисциплины по выбору студентов
для направления 040100.62 «Социология»
(программа подготовки бакалавра)
Одобрено кафедрой «Прикладная социология»
протокол №1 от «30» августа 2013 г.
Москва 2013
УДК 311
ББК 60.56
К - 66
Рецензент: Ю.М. Баскакова, доцент кафедры «Прикладная социология», кандидат политических наук.
Ю.А. Кораблин
«Пакет прикладных программ SPSS». Рабочая программа дисциплины по выбору студентов, обучающихся по направлению 040100.62
«Социология» (программа подготовки бакалавра).– М.: Финансовый университет, кафедра «Прикладная Социология», 2013 – 23 с.
Дисциплина «Пакет прикладных программ SPSS» является курсом по выбору
студентов вариативной части профессионального цикла дисциплин по направлению
«Социология» (бакалавриат).
Рабочая программа содержит требования к результатам освоения дисциплин, программу, тематику практических и семинарских занятий, лабораторных работ, домашних творческих заданий, формы самостоятельной работы, систему оценивания и учебно-методическое обеспечение дисциплины.
Учебное издание
Ю.А. Кораблин
Пакет прикладных программ SPSS
Рабочая программа дисциплины по выбору студентов
Компьютерный набор, верстка: Кораблин Ю.А.
Формат 60х90/16. Гарнитура Times New Roman
Усл. п.л. 1,3. Изд. № 27.1 - 2013. Тираж 26 экз.
Заказ ____________
Отпечатано в Финансовом университете
 Ю.А. Кораблин, 2013
 Финансовый университет, 2013
2
СОДЕРЖАНИЕ
1.
Цели изучения дисциплины….……………………………………..
4
2.
Место дисциплины в структуре ООП………………..
4
3.
Требования
к
результатам
освоения
дисципли-
ны.................................................................................
4
4.
Объём и виды учебной работы.……….
6
5.
Содержание дисциплины .………………………………
7
6.
Практические и семинарские занятия ...…………………………...
13
7.
Самостоятельная работа ……………………………………………
17
8.
Система оценивания ………………………………………………..
17
Учебно-методическое и информационное обеспечение дисци9.
плин…..………………………………………………………………
.
3
22
1. Цели дисциплины
Целями учебной дисциплины «Пакет прикладных программ SPSS»
является приобретение студентами практических знаний о пакете прикладных программ SPSS соотнесенные с общими целями ООП ВПО, с последующим применением на практике, а также применение методов прикладной социологии в научно-исследовательской и профессиональной деятельности.
2. Место дисциплины в структуре ООП
Дисциплина «Пакет прикладных программ SPSS» включена в состав
дисциплин по выбору студентов вариативной части профессионального
цикла по направлению «Социология» (бакалавриат) Финансового университета.
Дисциплина «Пакет прикладных программ SPSS» знакомит студентов с возможностями социологического анализа прикладных исследований
в классической и экономической социологии и дает реальные навыки использования социологического инструментария в этом направлении работы. Она развивает и углубляет знания, полученные студентами в ходе изучения дисциплин «Социология», «Экономическая социология», способствует формированию общекультурных, профессиональных компетенций,
решению организационно-управленческих, исследовательских и профессиональных задач учебного процесса.
3. Требования к результатам освоения дисциплины
В совокупности с другими дисциплинами профессионального цикла
Дисциплина «Пакет прикладных программ SPSS» способствует формированию основ следующих общекультурных (ОК) и профессиональных (ПК)
компетенций бакалавра социологии:
4
№
п/п
1
Код
Компетенция
ОК-1
2
ОК-9
3
ОК-13
Способность к восприятию, обобщению, анализу информации, постановке цели и выбору путей её достижения.
Способность использовать основные
положения и методы гуманитарных и
социально-экономических наук при
решении профессиональных задач
Владение основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации,
навыки работы с компьютером как
средством управлении я информацией
4
ПК-5
5
ПК-8
6
ПК-11
Умение использовать социологические методы исследования для изучения актуальных социальных проблем,
для идентификации потребностей и
интересов социальных групп
Умение обрабатывать и анализировать данные для подготовки аналитических решений, экспертных заключений и рекомендаций
Способность использовать методы
сбора, обработки и интерпретации
комплексной социальной информации для решения организационноуправленческих задач, в том числе
находящимися за пределами непосредственной сферы деятельности
5
Формы и методы обучения
Лекции.
Выступления на
семинарах.
Практика.
Лекции.
Выступления на
семинарах.
Практика.
Практические
занятия, лабораторные работы, домашние
творческие задания.
Лабораторные
работы, творческие домашние
задания,
практика.
Лабораторные
работы. Практика.
Лабораторные
работы, творческие домашние
задания,
практика.
В результате освоения дисциплины студент должен демонстрировать
следующие результаты образования:
ЗНАТЬ
Основные принципы работы с пакетом прикладных
программ SPSS, методы сбора эмпирической информации, основы статистики ОК 9, ПК 5, 8, 11.
УМЕТЬ
Производить отбор и модификацию эмпирических
данных ОК 1, 9, 13.
Осуществлять частотный анализ, анализ множественных ответов, готовить таблицы сопряжённости, непараметрические тесты. Осуществлять регрессионный анализ, дисперсионный анализ, дискриминантный анализ, факторный анализ, кластерный анализ результатов прикладных социологических исследований ОК 9; ПК 5, 8.
Уметь результаты обработки представлять в виде
стандартных и интерактивных графиков.
Уметь создавать таблицы, пригодные для презентации прикладных социологических исследований.
ПК 5, 8, 11.
ВЛАДЕТЬ
Методами социологического анализа с применением пакета прикладных программ SPSS ОК- 1, 5,
9; ПК- 5, 8, 11.
4. Объём и виды учебной работы
Общая трудоёмкость дисциплина «Пакет прикладных программ
SPSS» составляет 2 зачётные единицы (72 часа).
Вид промежуточной аттестации – экзамен.
Вид учебной работы
Часы
Всего
72
30
4
26
42
42
Общая трудоёмкость дисциплины
Аудиторные занятия
Лекции (Л)
Практические занятия (П)
Самостоятельная работа
В семестре
6
5. Содержание дисциплины
Тема 1. Основные принципы работы с пакетом для Windows в прикладной социологии
Общая характеристика пакета прикладных программ SPSS (ППП SPSS).
Statistical Package for the Social Science (SPSS) - статистический пакет социологических исследований.
Версии программы. Назначение пакета в прикладных социологических исследованиях, применяемых в современной экономической социологии. Реализуемые методы статистической обработки информации.
Выбор статистической процедуры. Настройки редактора данных. Панели
символов. Построение и редактирование графиков. Окно просмотра.
Редактирование таблиц: редактор мобильных таблиц, дополнительные
возможности редактирования таблиц, операции с таблицами большого
размера, окно просмотра текста.
Редактор синтаксиса. Информация о файле. Справочная система. Настройки.
Тема 2. Подготовка эмпирических данных в прикладной социологии
Применение классического социологического подхода в экономической
социологии.
Кодирование и кодировочная таблица. Матрица данных. Запуск SPSS.
Редактор данных: определение переменных, ввод данных. Сохранение
файла данных.
Копирование описаний переменных. Завершение сеанса работы.
7
Тема 3. Основы статистики
Основы социологического исследования экономических проблем населения.
Предварительные условия для проведения статистического теста: типы
статистических шкал; нормальное распределение; зависимость и независимость выборок.
Обзор распространённых тестов для проверки гипотез о среднем. Вероятность ошибки p.
Обзор статистических методов: структурирование, ввод и проверка данных; описательный (дескриптивный) анализ; аналитическая статистика.
Тема 4. Частотный анализ
Понятия, переменные и измерение. Исследование с помощью вопросов:
опрос. Полевое исследование: включенное наблюдение. Проверка гипотезы: эксперимент. Использование уже имеющихся данных: вторичный и исторический анализ. Мониторинг как повторное социологическое исследование. Взаимодействие теории и метода. Интерпретативные и критические
координаты прикладного социологического исследования. Особенности
количественной методологии в социологии, обусловленность позитивными, классически рациональными представлениями о возможности измерения общества и общественных отношений. Понятие и виды социологических исследований. Проблематика количественных исследований.
Частотные таблицы. Форматы частотных таблиц. Вывод статистических
характеристик.
Медиана для концентрированных данных. Графическое представление.
8
Тема 5. Отбор и модификация данных
Выбор наблюдений: классификация операторов; операторы отношения;
логические операторы; основы булевой алгебры (алгебры логики); функции; ввод условного выражения; примеры отбора данных.
Извлечение случайной выборки. Сортировка наблюдений. Разделение
наблюдений на группы.
Вычисление новых переменных: формулировка численных выражений;
функции. Вычисление новых переменных в соответствии с определёнными
условиями: формулирование условий; создание индекса. Примеры вычисления новых переменных для определения авторского объекта исследования в экономической социологии.
Подсчёт частоты появлений определённых значений. Перекодирование
значений: ручное перекодирование; автоматическое перекодирование.
Агрегирование данных. Ранговые преобразования: типы рангов; примеры
рангового преобразования.
Веса случаев: коррекция при отсутствии репрезентативности; анализ концентрированных данных.
Тема 6. Исследование данных
Измерение и типы шкал. Количественные методы сбора первичной информации. Программа социологического исследования. Понятие и построение выборки в классическом исследовании. Обработка и обобщение социологической информации в количественном исследовании. Оценка качества социологического исследования в количественном подходе. Требования к отчету по итогам социологического исследования.
Описательная статистика. Сводка наблюдений.
Обнаружение ошибок ввода. Проверка закона распределения. Вычисление
характеристик.
Исследование данных: анализ без группирующей переменной; анализ для
групп наблюдений.
9
Тема 7. Таблицы сопряжённости
Особенности количественной методологии в социологии, обусловленность
позитивными, классически рациональными представлениями о возможности измерения общества и общественных отношений. Понятие и виды социологических исследований. Проблематика количественных исследований. Показатели эффективности социальной политики. Измерение и типы
шкал. Количественные методы сбора первичной информации.
Создание таблиц сопряжённости. Графическое представление таблиц сопряжённости.
Статистические критерии для таблиц сопряжённости: тест хи-квадрат (χ²);
коэффициенты корреляции; меры связанности для переменных с номинальной шкалой; меры связанности для переменных с порядковой шкалой;
другие меры связанности.
Тема 8. Анализ множественных ответов
Дихотомный метод: определение наборов; частотные таблицы для дихотомических наборов; таблицы сопряжённости с дихотомическими наборами.
Категориальный метод: определение наборов; частотные таблицы для категориальных наборов; таблицы сопряжённости с категориальными наборами.
Сравнение дихотомного и категориального методов.
Тема 9. Сравнение средних. Корреляции
Сравнение двух независимых выборок. Сравнение двух зависимых выборок.
Сравнение более двух независимых выборок: разложение на составляющие
тренда; априорные контрасты; апостериорные тесты; другие параметры.
Сравнение более чем двух зависимых выборок.
t-тест одной выборки.
Коэффициент корреляции Пирсона. Ранговые коэффициенты корреляции
по Спирману и Кендалу.
10
Частотная корреляция. Мера расстояния и мера сходства. Внутриклассовый коэффициент корреляции (Intraclass Correlation Coefficient(ICC)).
Тема 10. Регрессионный анализ. Дисперсионный анализ
Простая линейная регрессия: расчёт уравнения регрессии; сохранение новых переменных; построение регрессионной прямой; выбор осей.
Множественная линейная регрессия. Нелинейная регрессия. Бинарная логистическая регрессия. Мультиномиальная логистическая регрессия. Порядковая регрессия. Пробит-анализ.
Приближение с помощью кривых. Взвешенное оценивание (оценка с весами). Двухступенчатый метод наименьших квадратов.
Одномерный дисперсионный анализ: общий многофакторный одномерный
дисперсионный анализ; одномерный дисперсионный анализ по методу
Фишера (Fisher), одномерный дисперсионный анализ с повторным измерением.
Ковариационный анализ. Многомерный дисперсионный анализ. Компоненты дисперсии.
Тема 11. Стандартные графики. Экспортирование выходных данных
Столбчатые диаграммы: простые столбчатые диаграммы; кластеризованные столбчатые диаграммы; состыкованные диаграммы.
Линейчатые диаграммы: простые линейчатые диаграммы; сложные линейчатые диаграммы; связанные линейчатые диаграммы.
Диаграммы с областями: простая диаграмма с областями; состыкованные
диаграммы с областями.
Круговые диаграммы.
Диаграммы максимальных и минимальных значений: простые биржевые
диаграммы – потолок-пол-закрытие; кластеризованные диаграммы – максимум-минимум-закрытие; линейчатые диаграммы разностей; простые ин11
тервальные столбцы; кластеризованные интервальные столбцы; коробчатые диаграммы; простые коробчатые диаграммы; кластеризованные коробчатые диаграммы.
Столбики ошибок: простая диаграмма величины ошибки; кластеризованная величина ошибки.
Диаграмма рассеяния: простая диаграмма рассеяния; матричные диаграммы рассеяния; наложенные диаграммы рассеяния; трёхмерные диаграммы
рассеяния.
Гистограммы. Диаграммы Парето. Контрольные карты. Диаграммы нормального распределения. Кривые ROC. Временные диаграммы и графики
последовательностей.
Основы редактирования графиков. Редактор диаграмм. Примеры редактирования графиков.
Перенос результатов обработки в Word. Перенос диаграмм в Word. Экспорт сводных таблиц и диаграмм как HTML-документов.
6. Практические и семинарские занятия
Тема 1
Версии программы. Назначение пакета в прикладных социологических исследованиях,
применяемых в современной экономической
социологии. Реализуемые методы статистической обработки информации.
Выбор статистической процедуры. Настройки
редактора данных. Панели символов. Построение и редактирование графиков. Окно просмотра.
Редактирование таблиц: редактор мобильных
таблиц, дополнительные возможности редактирования таблиц, операции с таблицами
большого размера, окно просмотра текста.
Редактор синтаксиса. Информация о файле.
Справочная система. Настройки.
Практические
занятия в компьютерном
классе
2
Тема 2.
Применение классического социологического Практические
подхода в экономической социологии.
занятия в ком-
2
12
Кодирование и кодировочная таблица. Матрица данных. Запуск SPSS.
Редактор данных: определение переменных,
ввод данных. Сохранение файла данных.
Копирование описаний переменных. Завершение сеанса работы.
.
Предварительные условия для проведения
статистического теста: типы статистических
шкал; нормальное распределение; зависимость и независимость выборок.
Обзор распространённых тестов для проверки
гипотез о среднем. Вероятность ошибки p.
Обзор статистических методов: структурирование, ввод и проверка данных; описательный
(дескриптивный) анализ; аналитическая статистика.
пьютерном
классе
Практические
занятия в компьютерном
классе
2
Тема 4.
Понятия, переменные и измерение. Исследование с помощью вопросов: опрос. Полевое
исследование: включенное наблюдение. Проверка гипотезы: эксперимент. Использование
уже имеющихся данных: вторичный и исторический анализ. Мониторинг как повторное
социологическое исследование. Взаимодействие теории и метода. Интерпретативные и
критические координаты прикладного социологического исследования. Особенности количественной методологии в социологии,
обусловленность позитивными, классически
рациональными представлениями о возможности измерения общества и общественных
отношений. Понятие и виды социологических
исследований. Проблематика количественных
исследований.
Частотные таблицы. Форматы частотных таблиц. Вывод статистических характеристик.
Медиана для концентрированных данных.
Графическое представление.
Практические
занятия в компьютерном
классе
2
Тема 5.
Выбор наблюдений: классификация операто- Практические
ров; операторы отношения; логические опе- занятия в комраторы; основы булевой алгебры (алгебры ло- пьютерном
2
Тема 3.
13
гики); функции; ввод условного выражения; классе
примеры отбора данных.
Извлечение случайной выборки. Сортировка
наблюдений. Разделение наблюдений на
группы.
Вычисление новых переменных: формулировка численных выражений; функции. Вычисление новых переменных в соответствии с
определёнными условиями: формулирование
условий; создание индекса. Примеры вычисления новых переменных для определения авторского объекта исследования в экономической социологии.
Тема 6.
Измерение и типы шкал. Количественные методы сбора первичной информации. Программа социологического исследования. Понятие и построение выборки в классическом
исследовании. Обработка и обобщение социологической информации в количественном исследовании. Оценка качества социологического исследования в количественном
подходе. Требования к отчету по итогам социологического исследования.
Описательная статистика. Сводка наблюдений.
Обнаружение ошибок ввода. Проверка закона
распределения. Вычисление характеристик.
Практические
занятия в компьютерном
классе
2
Тема 7.
Особенности количественной методологии в
социологии, обусловленность позитивными,
классически рациональными представлениями о возможности измерения общества и общественных отношений. Понятие и виды социологических исследований. Проблематика
количественных исследований. Показатели
эффективности социальной политики. Измерение и типы шкал. Количественные методы
сбора первичной информации.
Создание таблиц сопряжённости. Графическое представление таблиц сопряжённости.
Практические
занятия в компьютерном
классе
4
Тема 8.
Дихотомный метод: определение наборов; ча- Практические
14
2
стотные таблицы для дихотомических набо- занятия в комров; таблицы сопряжённости с дихотомиче- пьютерном
скими наборами.
классе
Категориальный метод: определение наборов;
частотные таблицы для категориальных наборов; таблицы сопряжённости с категориальными наборами.
Сравнение дихотомного и категориального
методов.
Тема 9.
Сравнение двух независимых выборок. Сравнение двух зависимых выборок.
Сравнение более двух независимых выборок:
разложение на составляющие тренда; априорные контрасты; апостериорные тесты; другие
параметры.
Сравнение более чем двух зависимых выборок.
t-тест одной выборки.
Коэффициент корреляции Пирсона. Ранговые
коэффициенты корреляции по Спирману и
Кендалу.
Частотная корреляция. Мера расстояния и
мера сходства. Внутриклассовый коэффициент корреляции (Intraclass Correlation Coefficient(ICC)).
Практические
занятия в компьютерном
классе
2
Тема 10. Простая линейная регрессия: расчёт уравнения регрессии; сохранение новых переменных; построение регрессионной прямой; выбор осей.
Множественная линейная регрессия. Нелинейная регрессия. Бинарная логистическая
регрессия. Мультиномиальная логистическая
регрессия. Порядковая регрессия. Пробитанализ.
Приближение с помощью кривых. Взвешенное оценивание (оценка с весами). Двухступенчатый метод наименьших квадратов.
Одномерный дисперсионный анализ: общий
многофакторный одномерный дисперсионный анализ; одномерный дисперсионный анализ по методу Фишера (Fisher), одномерный
Практические
занятия в компьютерном
классе
2
15
дисперсионный анализ с повторным измерением.
Ковариационный анализ. Многомерный дисперсионный анализ. Компоненты дисперсии.
Тема 11. Столбчатые диаграммы: простые столбчатые
Практичедиаграммы; кластеризованные столбчатые ские занятия в
диаграммы; состыкованные диаграммы.
компьютерном
Линейчатые диаграммы: простые линейчатые классе
диаграммы; сложные линейчатые диаграммы;
связанные линейчатые диаграммы.
Диаграммы с областями: простая диаграмма с
областями; состыкованные диаграммы с областями.
Круговые диаграммы.
Диаграммы максимальных и минимальных
значений: простые биржевые диаграммы –
потолок-пол-закрытие;
кластеризованные
диаграммы – максимум-минимум-закрытие;
линейчатые диаграммы разностей; простые
интервальные столбцы; кластеризованные интервальные столбцы; коробчатые диаграммы;
простые коробчатые диаграммы; кластеризованные коробчатые диаграммы.
Столбики ошибок: простая диаграмма величины ошибки; кластеризованная величина
ошибки.
Диаграмма рассеяния: простая диаграмма
рассеяния; матричные диаграммы рассеяния;
наложенные диаграммы рассеяния; трёхмерные диаграммы рассеяния.
Гистограммы. Диаграммы Парето. Контрольные карты. Диаграммы нормального распределения. Кривые ROC. Временные диаграммы и графики последовательностей.
Основы редактирования графиков. Редактор
диаграмм. Примеры редактирования графиков.
Перенос результатов обработки в Word. Перенос диаграмм в Word. Экспорт сводных
таблиц и диаграмм как HTML-документов.
ИТОГО:
4
26
16
7. Самостоятельная работа
№ темы
дисциплин
ы
1-10
11-16
Форма самостоятельной работы
Трудоемкость в часах
Изучение рекомендованных к занятию литературных источников, подготовка эмпирической базы данных в SPSS, подготовка
обоснования авторского объекта и предмета
исследования, разработка авторских линейных и корреляционных зависимостей.
Выполнение авторского домашнего творческого задания. Подготовка аналитической
записки по авторскому исследованию, подготовка презентации проведённого исследования..
Итого:
16
26
42
8. Система оценивания
Текущий контроль осуществляется в ходе учебного процесса и консультирования студентов, по результатам выполнения самостоятельных
работ.
Основными формами текущего контроля знаний являются:
 обсуждение вынесенных в планах практических занятий вопросов;
 написание терминологических диктантов и их обсуждение;
 решение тестов;
 участие в дискуссиях по проблемным темам дисциплины;
 подготовка авторских баз данных;
 выполнение авторской учебно-аналитической работы;
 написание рефератов;
 выполнение заданий в виде кейсов (или участие в деловой игре).
17
Промежуточный контроль проводится в форме зачета и экзамена.
Оценка знаний по 100-балльной шкале в соответствии с критериями Финансового университета реализуются следующим образом:
Требования к результатам освоения
дисциплины
Глубокое усвоение программного материала, логически стройное его изложение,
умение связать теорию с практикой, (конкретизировать для данной дисциплины),
свободное решение задач и обоснование
принятого решения, выполнение текущей
работы в семестре.
Твердые знания программного материала,
грамотное и по существу его изложение,
допустимы не существенные неточности в
ответе на вопрос, правильное применение
теоретических положений при решении
практических вопросов и задач, выполнение
текущей работы в семестре.
Знание только основного материала, допустимы неточности в ответе на вопрос, недостаточно правильные формулировки,
нарушение логической последовательности
в изложении программного материала, затруднения при решении практических задач, выполнение текущей работы в семестры.
Не знание значительной части программного материала, не умение даже с помощью
преподавателя сформулировать правильные
ответы на вопросы экзаменационного билета, не выполнение практических заданий.
18
Оценка или
зачет
Баллы
(рейтиговая
оценка)
отлично
86-100
хорошо
70-85
удовлет.
51-69
неудовлет
0-50
Знание не только основного, но и более
углубленного программного материала, грамотное его изложение, допустимы не существенные неточности в ответе и при решении практических задач, выполнение текущей работы в семестре.
Не знание значительной части программного
материала, не умение даже с помощью преподавателя сформулировать правильные ответы на вопросы, не выполнение практических заданий.
зачтено
не зачтено
51-100
0-50
В зачетную книжку студента оценка за зачет проставляется по общепринятой системе.
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплин
Основная литература:
1. Наследов А.Д. SPSS 19: Профессиональный статистический анализ
данных., - СПб.: Питер, 2013.— 416с. : ил.
Дополнительная литература:
2. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учеб. пособие для студ. вузов / А. О. Крыштановский ; отв. ред. : Ю. Н. Толстова, А. В. Рыжова ; рец. : Г. Г. Татарова. - 2-е изд. - М. : ГУ ВШЭ,
2007..
3. Наследов А.Д. SPSS 15 : профессиональный статистический анализ
данных .— СПб. : Питер, 2008 .— 416с. : ил.
4. Горшков К.К., Шереги Прикладная социология., М.2010
5. Добреньков В.И., Кравченко А.И. Методы социологического исследования: учебник. – М.: ИНФРА-М, 2009.
19
6. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования: учебное пособие. – М.: «Университет», 2009.
7. Штомпка П. Социология: анализ современного общества. – М.: Логос, 2008.
Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
1. Библиотечно-информационный комплекс Финуниверситета.
2. www.cbr.ru.
3. www.un.org.
4. . www.gks.ru/
5. www.gov.ru
20