Дисциплина «Элементы математической статистики в рекламе и СО» относится к гуманитарному, социальному и экономическому циклу дисциплин, базовая часть.
Дисциплина служит основой для освоения дисциплин гуманитарного, социального и экономического цикла и опирается на курс истории, философии, психологии, основы социального государства и гражданского общества.
В таблице приведены последующие дисциплины, направленные на формирование компетенций, заявленных в разделе «Цели освоения дисциплины»:
| № п/п | Наименование компетенции | Последующие дисциплины (группы дисциплин) |
| Общекультурные компетенции | ||
| 1. 2. 3. | ОК-1 ОК-9 ОК-11 | Социология, основы естествознания, основы конфликтологии |
| Последующие дисциплины (группы дисциплин) | ||
| 5. | ПК-4 ПК-11 | Социология общества потребления |
| 6. | ||
Раздел 3. КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕЕОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
(матрица распределения компетенций по разделам и темам дисциплины)
| Темы, разделы дисциплины | Количество часов | ОК-1 | ОК-9 | ОК-11 | ПК-4 | ПК-11 | Общее количество компетенций |
| 1.Математическая статистика как наука | + | + | + | + | + | ||
| 2. Методы сбора данных в социологии | + | + | + | + | + | ||
| 3. Одномерное и многомерное шкалирование | + | + | + | + | + | ||
| 4.Статистическая обработка данных социологического исследования | + | + | + | + | + | ||
| 5. Кластерный анализ | + | + | + | + | + | ||
| 6. Факторный анализ | + | + | + | + | + | ||
| 7. Метод главных компонент | + | + | + | + | + | ||
| 8.Дискриминантный анализ | + | + | + | + | + | ||
| 9. Представление данных социологических исследований | + | + | + | + | + | ||
Раздел 4. Описание образовательных технологий.
Основными стратегическими образовательными технологиями являются лекционные, семинарские занятия, самообучение, проводимые в следующих формах: лекция классическая (ЛК), лекция проблемная (ЛПб), лекция визуализация (ЛВ), семинар-дискуссия (СД), аудиторно-практическое занятие классическое (АПРК), практикум классический (ПМК), практикум творческий (ПТ), практическое занятие игровое (Пиг), самообучение (СОб). При организации указанных форм учебных занятий применяются активные и интерактивные формы обучения: диалог, собеседование, представление презентаций с применением ноутбука и проектора, игровые и творческие занятия.
Раздел 5. Содержание дисциплины:
5.1. Аннотация из Примерной основной образовательной программы:
Не имеется.
Общий план изучения дисциплины
| № п/п | Наименование разделов дисциплины | Виды учебной работы и их трудоемкость (кол. часов) | Технологии | |||
| Лекции | Семинары | СРС | Всего | |||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| Раздел 1.Математическая статистика как наука | ЛК, ЛПб, ЛВ, СД, АПРК, ПМК, ПТ, Пиг, СОб* | |||||
| Раздел 2. Методы сбора данных в социологии | ЛК, ЛПб, ЛВ, СД, АПРК, ПМК, ПТ, Пиг, СОб | |||||
| Раздел 3. Одномерное и многомерное шкалирование | ЛК, ЛПб, ЛВ, СД, АПРК, ПМК, ПТ, Пиг, СОб | |||||
| Раздел 4.Статистическая обработка данных социологического исследования | ЛК, ЛПб, ЛВ, СД, АПРК, ПМК, ПТ, Пиг, СОб | |||||
| Раздел 5. Кластерный анализ | ЛК, ЛПб, ЛВ, СД, АПРК, ПМК, ПТ, Пиг, СОб | |||||
| Раздел 6. Факторный анализ | ЛК, ЛПб, ЛВ, СД, АПРК, ПМК, ПТ, Пиг, СОб | |||||
| Раздел 7. Метод главных компонент | ЛК, ЛПб, ЛВ, СД, АПРК, ПМК, ПТ, Пиг, СОб | |||||
| Раздел 8.Дискриминантный анализ | ЛК, ЛПб, ЛВ, СД, АПРК, ПМК, ПТ, Пиг, СОб | |||||
| Раздел 9. Представление данных социологических исследований | ЛК, ЛПб, ЛВ, СД, АПРК, ПМК, ПТ, Пиг, СОб | |||||
| Итого |
* Обозначения технологий: ЛК - лекция классическая, ЛПб – лекция проблемная, ЛВ – лекция визуализация, СД – семинар-дискуссия, АПРК – аудиторно-практическое занятие классическое, ПМК – практикум классический, ПТ – практикум творческий, Пиг – практическое занятие игровое, СОб – самообучение.
Краткое содержание лекций
| № | Краткое содержание лекций | К-во |
| 1. | Математическая статистика как наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Описательная статистика, теория оценивания и теория проверки гипотез. Проведение выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез. Структура математической статистики. Методы построения (кластер-анализ), анализа и использования (дискриминантный анализ) классификаций (типологий). Функцииматематической статистики: анализ данных; упорядочение и систематизация данных; Наглядное представление данных в виде схем, таблиц, графиков, гистограмм, моделей. | |
| 2. | Выборочный метод в математической статистике, основывающийся на законе больших чисел. Сущность выборочного метода: построение математической модели, применимой для прикладных целей. Выборка, генеральная и выборочная совокупности. Основные критерии и способы проведения выборки. Случайная, вероятностная и целевая выборки. Выборочная совокупность. Репрезентативность (представительность) выборки. Основные характеристики параметров генеральной и выборочной совокупности. Ошибка выборки. | |
| 3. | Измерение данных социологических исследований как приписывание числовых форм социальным объектам или событиям в соответствии с определенными правилами.Измерение какконструирование любой функции, которая изоморфно отображает эмпирическую структуру в символическую структуру. Шкала как измерительный инструмент. Метрические и неметирические шкалы. Типы шкал: номинативная (номинальная), порядковая(ранговая) интервальная (шкала равных интервалов), шкала равных отношений.Р.Б.Кеттелл - шкала стенов, «стандартной десятки». | |
| 4. | Понятие, структура и основные этапы обработки материалов социологического исследования. Редактирование и кодирование информации. Перенос данных на машинные носители. Ввод данных в ЭВМ. Проверка качества данных и коррекция ошибок. Создание переменных. Статистический анализ. Первый этап: разработка логическая схема обработки и анализа получаемых данных. Второй этап: разработка математического обеспечения и программ для обработки материалов исследования. Третий этап: подготовка данных первичной социологической информации к обработке. Четвертый этап. Обработка информации (расчет средних величин, установление корреляционных связей, составление группировок, таблиц, графиков). | |
| 5. | Кластерный анализ как многомерная математическая процедура, методика, техника, при помощи которых производится группировка объектов или людей со сходными характеристиками. Кластер как группа элементов, характеризуемых общим свойством. Основные задачи кластерного анализа: разработка типологии или классификации; исследование полезных концептуальных схем группирования объектов; порождение гипотез на основе исследования данных. Цели кластеризации: сжатие данных и обнаружение новизны. Иерархическая кластеризация. | |
| 6. | Факторный анализкак многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Этимология и происхождение факторного анализа. Задачи и возможности факторного анализа. Всестороннее и компактное описание объекта измерения. Основные цели факторного анализа: определение взаимосвязей между переменными (классификация переменных) и сокращение числа переменных необходимых для описания данных. Разведочный и конфирматорный факторный анализ. Фактор и нагрузка как основные понятия факторного анализа. Основные условия проведения факторного анализа. | |
| 7. | Метод главных компонент как один из основных способов уменьшения размерности данных с потерей наименьшего количества информации. Основные задачи метода главных компонент: аппроксимация данных линейными многообразиями меньшей размерности; нахождение подпространства меньшей размерности, в ортогональной проекции на которые разброс данных максимален; обнаружение подпространства меньшей размерности, в ортогональной проекции на которые среднеквадратичное расстояние между точками максимально; ортогональное преобразование координат с целью обращения корреляции между отдельными координатами обратятся в ноль.Аппроксимация (приближение) как научный метод замены одних объектов другими, близкими к исходным, но более простыми. | |
| 8. | Дискриминантный анализкак группа методов многомерной статистики, предназначенных для описания различий между классами и классификации объектов, не входивших в первоначальную выборку. Канонические дискриминантные функции. Стандартизированные и нестандартизированные коэффициенты канонических функций. Базовые принципы и порядок проведения дискриминантного анализа. Основные требования к применению дискриминантного анализа. Эвристический потенциал дискриминантного анализа данных социологических исследований. | |
| 9. | Таблица как перечень сведений, цифровых данных, расположенных по графам в определенном порядке. Таблицы как способ упорядочения данных социологических исследования. График - диаграмма, чертеж и т.п., изображающие с помощью линий количественные показатели развития или состояния какого-либо объекта. Использование графиков для наглядного представления течения социальных процессов. Гистограммакак способ графического представления табличных данных. Схема как графическое представление определения, анализа или метода решения задачи, в котором используются символы для отображения операций, данных, потока, оборудования и т. д. Блок-схема как тип схем, описывающих алгоритмы или процессы, в которых отдельные шаги изображаются в виде блоков различной формы, соединенных между собой линиями, указывающими направление последовательности. Математическое моделирование в социологических исследованиях. | |
| Итого: |
Краткое содержание семинарских занятий
| 1. | Описательная статистика как совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т. д.). Методы оценивания и проверки гипотез, опирающиеся на вероятностные модели происхождения данных. Параметрические и непараметрические модели происхождения данных. Общая теория проверки гипотез и методы проверки конкретных гипотез. | |
| 2. | Основные способы организации и проведения выборки: простой случайный отбор; простой отбор с помощью регулярной процедуры; стратифицированный отбор; серийный отбор; комбинированный (ступенчатый).Виды отбора: индивидуальный, групповой и комбинированный. Метод отбора: повторная и бесповторная выборка. Ошибка выборочного наблюдения как разность между значением параметра в генеральной совокупности и ее выборочным значением. Калькулятор расчета ошибки и размера выборки (для случайной выборки). | |
| 3. | Шкалирование как способ измерения данных социологических исследований. Основные виды измерительных шкал, методика и техника их применения. Дихотомическая классификация как разновидность шкалы наименований («0» и «1»).Шкала разностей, не имеющая естественного нуля, но имеющая естественную масштабную единицу измерения.Абсолютная шкала, обладающая естественной единицей измерения. Многомерные шкалы. Шкальные преобразования: повышение мощности шкалы и понижение мощности шкалы. | |
| 4. | Методанализа данных социологического исследования как способ построения и обоснования социологического знания, совокупность приемов, процедур и операций эмпирического и теоретического познания социальной реальности. Метод группировок. Статистическая группировка как объединение единиц совокупности в некоторые группы. Основные виды группировок и критерии их образования. Операционализация понятий как способ и процедура приведения их к измеряемому виду и превращение его в переменную. | |
| 5. | Понятие и основные функции кластерного анализа. Основные методы кластеризации: вероятностный, дискриминантный, логический, теоретико-графовый, иерархические и другие. Метод Уорда как способ анализа социологических данных. Дендрограмма («сосульчатая диаграмма») как результат кластерного анализа. Основные методы проверки устойчивости типологии, произведенной с помощью кластерного анализа.. | |
| 6. | Факторный анализ как многомерная методика обработки социологических данных. Порядок выполнения факторного анализа: стандартизация заданных значений переменных, расчет корреляционных коэффициентов Пирсона между рассматриваемыми переменными, составление корреляционной матрицы, расчеткоэффициентов корреляции между соответствующими переменными и факторами, присвоение факторных значений. Основные методы факторного анализа: метод главных компонент, корреляционный анализ, метод максимального правдоподобия.Методика проведения факторного анализа: получение матрицы корреляций, в которой каждая переменная в совокупности данных соотнесена с другими; извлечение факторов с целью определения минимального их числа для адекватного объяснения наблюдаемых корреляций между первоначальными переменными; установление более простых и легче интерпретируемых факторов, так называемое «вращение факторов»; при получении удовлетворительной модели, вычисление значения коэффициентов для всякого фактора каждого случая в совокупности данных. | |
| 7. | Понятие и эвристические возможности метода главных компонент в обработке данных социологических исследований. Дискуссия о границах применимости метода главных компонент. Визуализация данных как способ наглядного представления результатов применения метода главных компонент. Применения метода главных компонент в социально-гуманитарных отраслях научного знания. | |
| 8. | Понятие и последовательность выполнения дискриминантного анализа данных социологических исследований. Основные методы дискриминационного анализа: линейный дискриминант Фишера, канонический дискриминационный анализ, кластерный анализ, логистическая регрессия, дерево решений. Логистическая регрессия или логит-регрессия (англ. logit model) как статистическая модель предсказания вероятности возникновения какого-либо события посредством подгононки данных к логистической кривой. | |
| 9. | Понятие, основные виды и способы построения таблиц в социологических исследованиях. График как наглядный показатель тенденций и перспектив развития социальных процессов. Понятие и основные виды гистограмм. Схемы и блок-схемы как наглядные способы представления социальных процессов и взаимосвязей между ними. Математические модели социальных явлений и процессов, их иллюстративные возможности и порядок построения. | |
| Итого: |
Наименование и краткое содержание тем лабораторных занятий.
Учебным планом не предусмотрены.
5.6 Расчетно-графические работы, тематика и сроки выполнения (другой вид заданий по курсу, кроме курсовых проектов и курсовых работ). Учебным планом не предусмотрены.
Курсовой проект (работа)
Учебным планом не предусмотрена.
