Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Кемеровский государственный университет»
|
Математический факультет |
|
(Наименование факультета (филиала), где реализуется данная дисциплина) |
УТВЕРЖДАЮ
Декан факультета
политических наук и социологии |
название факультета (филиала) |
|
/ |
В. В. Желтов |
/ |
|
« |
» |
20 |
г. |
Рабочая программа дисциплины (модуля)
|
Б2.Б.4 – Методы прикладной статистики для социологов |
|
(Наименование дисциплины (модуля)) |
Направление подготовки
|
040100.62 «Социология» |
(шифр, название направления)
Профиль подготовки
|
«Социология организации и управления» |
Квалификация (степень) выпускника
Бакалавр
Форма обучения
|
Очная |
|
(очная, очно-заочная и др.) |
Кемерово
2012
1. Цели освоения дисциплины
Цель изучения дисциплины - формирование представлений о математических методах сбора, систематизации, обработки и интерпретации результатов наблюдений для выявления статистических закономерностей. В рамках курса изучаются методы математической статистики, используемые при решении практических задач. Такая направленность курса влечет за собой отсутствие строгих доказательств излагаемых теорем. Изложение сопровождается решением значительного количества примеров.
Успешное изучение данной дисциплины вносит вклад в решение таких профессиональных задач, стоящих перед социологом, как участие в подготовке и проведении фундаментальных и прикладных социологических исследований на этапах планирования, сбора, обработки и анализа данных; обработка социальной, экономической, демографической и другой релевантной эмпирической информации с привлечением широкого круга источников на основе использования современных научных методов и технологий; участие в подготовке обзоров и аннотаций; интерпретация данных социологических исследований и другой эмпирической информации с использованием объяснительных возможностей социологической теории; участие в подготовке отчетов, аналитических записок, профессиональных публикаций, информационных материалов по результатам исследовательских работ; участие в разработке методического инструментария, нормативных документов, информационных материалов для осуществления исследовательской, аналитической и консалтинговой проектной деятельности; участие в разработке и проведении исследований по диагностике, оценке, оптимизации социальных показателей, процессов и отношений; участие в разработке, реализации и распространении результатов проектов по изучению общественного мнения; техническое и информационное обеспечение маркетинговых исследований; формирование и анализ информационных массивов, обеспечивающих мониторинг социальной сферы.
Дисциплина базовой части математического и естественнонаучного цикла Б.2; базовыми для данной дисциплины являются дисциплины цикла «Высшая математика» и «Теория вероятностей и математическая статистика». Дисциплина является предшествующей для дисциплины «Анализ данных в социологии».
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование и развитие таких общекультурных компетенций (ОК-1, ОК-2, ОК-10), как способность к восприятию, обобщению, анализу информации, постановке цели и выбору путей ее достижения; умение логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь; способность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования, а также на формирование и развитие следующих профессиональных компетенций (ПК-3, ПК-5, ПК-7, ПК-8, ПК-9): способность и готовность участвовать в составлении и оформлении научно-технической документации, научных отчетов, представлять результаты исследовательской работы; 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 организационно-управленческих задач, в том числе находящихся за пределами непосредственной сферы деятельности; способность использовать базовые теоретические знания, практические навыки и умения для участия в научных и научно-прикладных исследованиях, аналитической и консалтинговой деятельности.
В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
Знать о различных типах данных, выборочном методе, способах описания исследовательских ситуаций на языке математической статистики, наиболее распространенных приемах решения прикладных задач;
Уметь: распознавать типичные задачи математической статистики, аналитически и графически описывать вариационные ряды; строить доверительные интервалы для доли, среднего и дисперсии; проверять статистические гипотезы, такие как гипотеза о законах распределения и о параметрах совокупности; решать задачи дисперсионного и регрессионного анализа; давать интерпретацию полученным результатам.
Владеть: навыками решения типичных задач математической статистики и способностями к анализу и представлению эмпирических данных посредством аналитических и графических методов математической статистики.
4. Структура и содержание дисциплины «Методы прикладной статистики для социологов»
4.1. Объём дисциплины и виды учебной работы (в часах)
Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц 144 часа.
4.1.1. Объём и виды учебной работы (в часах) по дисциплине в целом
|
Вид учебной работы |
Всего часов |
|
Общая трудоемкость базового модуля дисциплины |
144 |
|
Аудиторные занятия (всего) |
60 |
|
В том числе: |
|
|
Лекции |
30 |
|
Практические занятия |
30 |
|
Самостоятельная работа |
84 |
|
В том числе: |
|
|
Расчетно-графическая работа |
30 |
|
Индивидуальное домашнее задание |
18 |
|
Подготовка к экзамену |
36 |
|
Вид итогового контроля |
экзамен |
4.1.2. Разделы базового обязательного модуля дисциплины и трудоемкость по видам занятий (в часах)
|
№ п/п |
Раздел Дисциплины |
Семестр |
Неделя семестра |
Общая трудоёмкость (часах) |
Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах) |
Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам) |
|||
|
Учебная работа |
В.т.ч. активных форм |
Самостоятельная работа |
|||||||
|
всего |
лекции |
практ |
|||||||
|
1 |
Методы и процедуры оценивания параметров |
4 |
1-3 |
27 |
6 |
6 |
15 |
Проверка домашнего задания |
|
|
2 |
Проверка статистических гипотез |
4 |
4-7 |
27 |
6 |
6 |
15 |
Проверка домашнего задания |
|
|
3 |
Дисперсионный анализ |
4 |
8-11 |
27 |
6 |
6 |
15 |
Проверка домашнего задания |
|
|
4 |
Корреляционный анализ |
4 |
11-13 |
27 |
6 |
6 |
15 |
Проверка домашнего задания |
|
|
5 |
Регрессионный анализ |
4 |
14-16 |
27 |
6 |
6 |
24 |
Расчетно-графическая работа |
|
|
Экзамен |
4.2 Содержание дисциплины
Содержание разделов базового обязательного модуля дисциплины
|
№ |
Наименование раздела дисциплины |
Содержание раздела дисциплины |
Результат обучения, формируемые компетенции |
|
1 |
Методы и процедуры оценивания параметров |
Принцип максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов, метод моментов. |
ОК-10, ПК-9, ПК-5, ПК-3 Знать: основные методы и процедуры оценивания параметров, наиболее распространенные приемы их использования для решения прикладных задач. Уметь: распознавать типичные задачи математической статистики, получать оценки параметров с помощью метода максимального правдоподобия, метода наименьших квадратов, метода моментов, давать интерпретацию полученным результатам. Владеть: навыками решения типичных задач математической статистики и способностями к анализу эмпирических данных посредством методов и процедур оценивания параметров. |
|
2 |
Проверка статистических гипотез |
Понятие статистической гипотезы. Общий алгоритм проверки статистической гипотезы. Проверка гипотез о законах распределения и о параметрах совокупности. Непараметрические методы проверки статистических гипотез. |
ОК-2, ОК-10, ПК-9, ПК-8, ПК-3, ПК-5, ПК-7 Знать понятие статистической гипотезы и алгоритм проверки статистической гипотезы. Уметь: проверять статистические гипотезы о законах распределения и о параметрах совокупности, непараметрические методы проверки гипотез; давать интерпретацию полученным результатам. Владеть: навыками решения типичных задач математической статистики и способностями к анализу и представлению эмпирических данных посредством аналитических методов математической статистики. |
|
3 |
Дисперсионный анализ |
Однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ. Предпосылки дисперсионного анализа. Дисперсионные модели. |
ОК-2, ОК-10, ПК-9, ПК-8, ПК-3, ПК-7, ПК-8, ПК-9 Знать: методы однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа. Уметь: решать задачи дисперсионного анализа; давать интерпретацию полученным результатам. Владеть: навыками решения типичных задач математической статистики методами однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа. |
|
4 |
Корреляционный анализ |
Функциональная, статистическая, корреляционная зависимости. Коэффициент корреляции. Основные положения корреляционного анализа. Проверка значимости и интервальная оценка. Многомерный корреляционный анализ. |
ОК-1, ОК-2, ОК-10, ПК-9, ПК-8, ПК-3, ПК-5, ПК-7, ПК-8, ПК-9 Знать: основные положения корреляционного анализа; проверять значимость коэффициента корреляции, определять его интервальную оценку. Уметь: распознавать типичные задачи математической статистики, рассчитывать коэффициент корреляции, проводить корреляционный анализ, давать интерпретацию полученным результатам. Владеть: навыками решения типичных задач математической статистики посредством корреляционного анализа. |
|
5 |
Регрессионный анализ |
Основные положения регрессионного анализа. Интервальная оценка функции регрессии. Нелинейная регрессия. Множественный регрессионный анализ. |
ОК-1, ОК-2, ОК-10, ПК-9, ПК-8, ПК-3, ПК-5, ПК-7, ПК-8, ПК-9 Знать: основные положения регрессионного анализа. Уметь: решать задачи регрессионного анализа; давать интерпретацию полученным результатам. Владеть: навыками решения типичных задач математической статистики посредством регрессионного анализа. |
5. Образовательные технологии
Удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах, составляет 50 %. Лекции в мультимедийной аудитории, практические занятия, расчетно-графическая работа.
6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.
В течение семестра студенты разбирают и решают задачи, указанные преподавателем к каждому практическому занятию, разбирают и повторяют основные понятия и подходы, перечисленные на лекциях.
В конце семестра студентам выдается расчетно-графическая работа. Перед экзаменом студенты защищают расчетно-графическую работу.
Для получения допуска к экзамену по дисциплине требуется посещение занятий, выполнения домашних заданий, кон расчетно-графической работы. В случае невыполнения одного из указанных выше требований студент имеет возможность получить допуск к экзамену, выполнив правильно и в полном объеме задания по темам и решив расчетно-графическую работу.
Экзаменационный билет содержит тест. Оценка «отлично» по экзамену выставляется, если студент правильно ответил на 80-90 % вопросов теста. Оценка «хорошо» по экзамену выставляется, если студент верно ответил на 70-80 % вопросов теста. Оценка «удовлетворительно» по экзамену выставляется, если студент верно на 50-60 % вопросов теста. Оценка «неудовлетворительно» по экзамену выставляется, если студент ответил правильно менее чем на 50% вопросов теста.
Дополнительные вопросы задаются для уточнения знаний студента при выставлении спорной оценки и не выходят за пределы тематики вопросов теста.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) основная литература:
б) дополнительная литература:
в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы
Портал «Гуманитарное образование» http://www.humanities.edu.ru/
Федеральный портал «Российское образование» http://www.edu.ru/
Федеральное хранилище «Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов» http://school-collection.edu.ru/
Учебник по математической статистике с упражнениями в системе STATISTICA http://www.statsoft.ru/home/portal/textbook2/
Электронный учебник http://www.exponenta.ru/educat/systemat/shelomovsky/book.asp
Мультимедийная аудитория для проведения лекций; набор слайдов (презентаций) по дисциплине «Методы прикладной статистики для социологов»; компьютерный класс для выполнения расчетно-графической работы.
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению подготовки Социология –040100.62 и профилю «Социология организации и управления».
Автор: Новосельцева Марина Александровна, к. т. н., доцент кафедры автоматизации исследований и технической кибернетики КемГУ.
Рецензент (ы) _________________________
Рабочая программа дисциплины обсуждена на заседании кафедры автоматизации исследований и технической кибернетики
|
Протокол № |
от « |
» |
201 |
г. |
Зав. кафедрой ________________________ В. Я. Карташов
(подпись)
Одобрено методической комиссией математического факультета
|
Протокол № |
от « |
» |
201 |
г. |
Председатель методической комиссии________________________ Л. Н. Фомина
(подпись)
Одобрено методической комиссией факультета ПНиС
|
Протокол № |
от « |
» |
201 |
г. |
Председатель методической комиссии________________________ Е. В. Гоосен.
(подпись)