“Analýza údajov pomocou IBM SPSS Statistics” - kurz 42 000 RUB. z MsÚ, školenie (2 mesiace), termín 3.12.2023.
Rôzne / / December 06, 2023
Vo veľmi zhustenej podobe je tento kurz súčasťou obľúbeného dištančného kurzu „Ako robiť vedecký výskum: metodológia, nástroje, metódy“ otvorenej univerzity E. Foundation. Gaidar (asi 2 tis. poslucháčov za rok). Ekonomická fakulta Moskovskej štátnej univerzity poskytuje študentom možnosť využívať vybavenú počítačovú triedu s nainštalovaným SPSS podrobne si preštudujte metódy práce s údajmi tvárou v tvár s učiteľom, pracujte s programom vlastnými „rukami“ SPSS. Je možné pracovať nielen s databázami navrhnutými učiteľom, ale aj s údajmi o študentoch, učiteľ vám poradí, akými metódami a ako vaše údaje analyzovať.
Tento kurz bol testovaný na Open University of E. Foundation. Gajdar.
Doktor ekonómie, profesor Ekonomickej fakulty Moskovskej štátnej univerzity, špecialista na kvantitatívny výskum v sociálnej sféry, vedúci viac ako 30 výskumných projektov, má skúsenosti s výučbou analytických kurzov na Národnej výskumnej univerzite HSE, REU im. V.G. Plechanov.
Email: [e-mail chránený]
1 Podstata a hlavné smery výberových zisťovaní obyvateľstva. Možnosti využitia špeciálnych PPP na spracovanie údajov výberového zisťovania
Metódy zberu kvantitatívnych informácií. Ukážkové štúdie. Ukážka sociodemografických prieskumov v Rusku. Základné štatistické softvérové balíky pre sociálny výskum. Funkcie špeciálneho softvéru (Statistica, SPSS) pri spracovaní údajov z výberových štúdií. Štruktúra, moduly SPSS. Oblasti spracovania údajov. Príprava dát. Zadávanie a ukladanie údajov. Meracie stupnice (kvantitatívne, ordinálne, nominálne). Vlastnosti váh a ich prípustné premeny. Typy kategorizácie údajov.
2 Príprava údajov. Výber a úprava údajov
Výber pozorovaní. Triedenie pozorovaní. Rozdelenie pozorovaní do skupín. Úprava údajov. Výpočet nových premenných. Výpočet nových premenných podľa určitých podmienok. Formulácia podmienok. Agregácia údajov. Rankové transformácie. Závažia puzdier. Dôvody a mechanizmy vytvárania medzier v údajoch. Možnosť ignorovania opomenutí. Metódy na doplnenie chýbajúcich hodnôt. Metódy identifikácie anomálnych hodnôt. Aplikácia robustných postupov hodnotenia. Analýza viacerých odpovedí
3 Opisná štatistika. Kontingenčné tabuľky
Úloha štatistiky pri spracovaní výsledkov výberových zisťovaní. Mikro a metadáta. Oblasti použitia a limity použiteľnosti matematických a štatistických metód. Zhrnutie pozorovaní. Deskriptívna štatistika. Jednorozmerné distribúcie. Variačné ukazovatele. Disperzia, variačný rozsah, stredná absolútna odchýlka, kvantilové rozsahy. Konštrukcia kontingenčných tabuliek. Grafické znázornenie kontingenčných tabuliek.
4 Parametrické a neparametrické testy
Analýza vzťahu medzi charakteristikami. Nezávislosť premenných. Základné charakteristiky komunikácie. Neparametrické a parametrické testy. Test nezávislosti (test dobrej zhody χ2). Porovnanie dvoch a viacerých vzoriek (závislých a nezávislých). t-test. Štatistické testy pre kontingenčné tabuľky. Korelačné koeficienty (pre nominálne a poradové stupnice). Miery blízkosti vzťahu medzi premennými. Najjednoduchšie miery blízkosti spojenia (pre dichotomické premenné). Vzťahové miery pre tabuľky s ordinálnymi údajmi. Kendalove t-mery a ich vlastnosti. Somersove d-mery. Goodman-Kruskalova miera a jej vlastnosti. Analýza rozptylu
5 Korelačná a regresná analýza
Podstata a ciele korelačnej analýzy. Rozptylové zápletky. Párové korelačné koeficienty. Meranie miery blízkosti štatistického vzťahu, „očistené“ od vplyvu vonkajších charakteristík pomocou parciálnych korelačných koeficientov. Kontrola významu vzťahu medzi znakmi. Intervaly spoľahlivosti pre korelačné koeficienty. Viacnásobný korelačný koeficient. Koeficient determinácie. Model dvojrozmernej regresnej analýzy: lineárne a nelineárne regresné modely. Krivky rastu v prognostických problémoch, „fiktívne“ premenné a ich aplikácie. Model viacnásobnej lineárnej regresie. Nelineárna regresia (binárna logistická regresia, multinomická logistická regresia, ordinálna regresia, probitová analýza, prekladanie kriviek).
6 Metódy redukcie rozmerov
Štatistický prístup v metóde hlavných komponentov. Výpočet hlavných komponentov a ich grafická interpretácia. Informačný obsah zmenšeného priestoru funkcií. Regresia hlavných komponentov. Úloha a miesto neparametrických metód v štruktúrnom modelovaní. Hierarchická zhluková analýza. Metriky priestoru funkcií. Princípy merania vzdialenosti medzi skupinami objektov. Algoritmy pre rýchlu zhlukovú analýzu, metóda k-means. Dvojstupňová zhluková analýza. Budovanie stromu cieľov