Количественные методы сбора и анализа данных в социологии

Основная информация
  • Цель — обучение реальным навыкам работы с современными информационными технологиями обработки количественных и формализуемых качественных данных и углублённое знакомство с возможностями статистического анализа данных
  • Задачи — получение новых и структурирование имеющихся знаний в области методик статистического анализа, а также практическое овладение основами базовых процедур обработки и анализа данных с помощью универсальных статистических пакетов SPSS и Statistica и последующим оформлением полученных результатов
  • В результате освоения курса, обучающиеся должны понимать сущность и значение эмпирических исследований, уметь использовать базовые статистические процедуры. Практические навыки статистического анализа данных вырабатываются на основе конкретных примеров из области прикладных социологических, демографических и маркетинговых исследований
  • Слушатели, успешно завершившие обучение, готовы к выполнению задач по поиску, обработке и анализу данных, полученных из различных первичных и вторичных источников, для подготовки аналитических предложений, экспертных заключений и рекомендаций, направленных на решение конкретных прикладных задач в профессиональной деятельности
Программа может быть интересна:
  • профессорско-преподавательскому составу вузов, область научных интересов которых связана с науками об обществе и естественными науками
  • исследователям, которые в своей научно деятельности сталкиваются с обработкой массивов структурированных и слабоструктурированных данных
  • маркетологам
  • аналитикам в области финансов, политической сферы
  • специалистам органов государственной статистики и информационно-аналитических центров при органах государственной власти и местного самоуправления
  • специалистам учреждений социальной сферы

Руководитель программы — Владимир Анатольевич Сибирев, кандидат экономических наук, доцент СПбГУ

Темы курса
  • Измерение в социальном исследовании. Особенности и методы кодирования и ввода эмпирических данных в статистических пакетах.
  • Знакомство с интерфейсом статистических пакетов. Файлы данных, их преобразование и конвертация.
  • Анализ одной переменной. Табулирование и графическое представление эмпирических данных. Использование мер центральной тенденции и изменчивости. Частотный и дисперсионный анализ.
  • Изучение взаимозависимостей и сопряженности
  • Параметрические и непараметрические методы проверки гипотез
  • Регрессионный анализ. Линейная регрессия, множественная регрессия, использование неколичественных данных в регрессионной модели. Работа с фиктивными переменными. Дихотомическая и мультиноминальная логистическая регрессия. Прогнозирование. Анализ временных рядов.
  • Факторный анализ. Объяснительная и подтверждающая факторные модели.
  • Кластерный анализ и исследование структуры. Методы кластеризации. Интерпретация результатов.
  • Подготовка научного и квалификационного отчетов. Визуализация данных и построение выходных графических форм.
Необходимые документы
  • Оригинал или копия паспорта слушателя
  • Оригинал или копия паспорта лица, с которым заключается договор об образовании (в случае, если договор заключается не со слушателем)
  • Оригинал и копия документа об изменении фамилии, имени, отчества (при необходимости)
Преимущества СПбГУ
Как записаться

Для записи на программу свяжитесь с нами по телефону или заполните форму ниже — мы свяжемся с Вами в течение одного рабочего дня.

Перед обучением необходимо оформить договор и произвести оплату. По любым вопросам вы всегда можете обратиться по телефону или эл. почте, указанной в блоке справа.

Записаться на программу