Анализ данных с использованием
 IBM SPSS Statistics

Получить консультацию
Регистрация

 Программа повышения квалификации

Анализ данных с использованием IBM SPSS Statistics

На кого рассчитана программа:

  • Научных и педагогических работников,
  • специалистов компаний,
  • государственных служащих,
  • для всех, кто осуществляет профессиональную деятельность в сферах, связанных с анализом данных, обработкой результатов опросов общественного мнения

Что даст вам освоение этой программы:

Слушатель, освоивший программу, будет способен формировать массивы данных на основе проведения обследований населения и проводить их анализ

  • иметь представление о том, как проводятся обследования различных целевых групп и какое внимание надо уделить формулировке вопросов с учетом их последующей обработки;
  • знать методы, применяемые для анализа результатов проводимых выборочных исследований (проверки гипотез, наличия связи, выявление однородных групп, построение моделей),  и понимать когда и зачем их используют
  • уметь применять полученные знания для формирования, корректировки и обработки данных исследования, анализа различных  проблем жизнедеятельности населения и социально-демографических групп, детерминант социальной и экономической политики.
  • получить навыки анализа и интерпретации  результатов выборочных обследований с применением IBM SPSS Statistics

Фокус программы:

В весьма сжатом виде данный курс является частью популярного дистанционного курса «Как сделать научное исследование: методология, инструменты, методы» открытого университета Фонда Е. Гайдара (около 2 тыс. слушателей в год). ЭФ МГУ предоставляет возможность слушателям в оборудованном компьютерном классе с установленной программой SPSS подробно изучить методы работы с данными в очном режиме с преподавателем, своими «руками» поработать с программой SPSS. Есть возможность работать не только с предложенными преподавателем базами данных, но и с данными слушателей, преподаватель проконсультирует, какие методы и как использовать для анализа Ваших данных.

 

Документы по окончании программы:

  • Удостоверение о повышении квалификации МГУ

Продолжительность

72 ак. часа

Форма обучения

очная

Стоимость программы

42 000 руб.

Программа обучения (6 тем)

1

Сущность и основные направления выборочных обследований населения. Возможности использования специальных ППП для обработки данных выборочных обследований

Методы сбора количественной информации. Выборочные исследования. Выборочные социально-демографические обследования в России. Основные пакеты статистических прикладных программ для социальных исследований. Функции специальных ППП (Statistica, SPSS) в обработке данных выборочных исследований. Структура, модули SPSS. Направления обработки данных. Подготовка данных. Ввод и сохранение данных. Шкалы измерений (количественная, порядковая, номинальная). Свойства шкал и их допустимые преобразования. Типы категоризации данных.

2

Подготовка данных. Отбор и модификация данных

Выбор наблюдений. Сортировка наблюдений. Разделение наблюдений на группы. Модификация данных. Вычисление новых переменных.  Вычисление новых переменных в соответствии с определенными условиями. Формулировка условий. Агрегирование данных. Ранговые преобразования. Веса случаев. Причины и механизмы порождения пропусков данных. Возможности игнорирования пропусков. Методы заполнения пропущенных значений. Методы выявления аномальных значений. Применение устойчивых процедур оценивания. Анализ множественных ответов

3

Дескриптивная статистика. Таблицы сопряженности

Роль статистики в обработке результатов выборочных обследований.  Микро- и метаданные. Области применения и границы применимости математико-статистических методов. Сводка наблюдений. Описательная статистика. Одномерные распределения. Показатели вариации. Дисперсия, вариационный размах,  среднее  абсолютное отклонение, квантильные размахи. Построение таблиц сопряженности. Графическое представление таблиц сопряженности.

4

Параметрические и непараметрические критерии

Анализ взаимосвязи между признаками. Независимость переменных. Основные характеристики связи. Непараметрические и параметрические критерии. Критерий независимости (критерий согласия χ2). Сравнение двух и нескольких выборок (зависимых и независимых).  t-критерий.  Статистические критерии для таблиц сопряженности. Коэффициенты корреляции (для номинальных и ранговых шкал). Меры тесноты связи между переменными.  Простейшие меры тесноты связи (для дихотомических переменных). Меры связи для таблиц с порядковыми данными. t-меры Кендэла и их свойства. d-меры Сомерса. Мера Гудмена-Краскала и ее свойства. Дисперсионный анализ

5

Корреляционно-регрессионный анализ

Сущность и задачи корреляционного анализа. Диаграммы рассеяния. Парные коэффициенты корреляции. Измерение степени тесноты статистической связи, «очищенной» от влияния посторонних признаков с помощью частных коэффициентов корреляции. Проверка существенности связи признаков. Доверительные интервалы для коэффициентов корреляции. Множественный коэффициент корреляции. Коэффициент детерминации. Двухмерная модель регрессионного анализа: линейная и нелинейная модели регрессии. Кривые роста в задачах прогнозирования, «фиктивные» переменные и их применение. Множественная линейная модель регрессии. Нелинейная регрессия (бинарная логистическая регрессия, мультиноминальная логистическая регрессия, порядковая регрессия, пробит-анализ, приближение с помощью кривых).

6

Методы снижения размерности

Статистический подход в методе главных компонентов. Вычисление главных компонентов и их графическая интерпретация. Информативность редуцированного признакового пространства. Регрессия на главные компоненты. Роль и место непараметрических методов в структурном моделировании. Иерархический кластерный анализ. Метрики признакового пространства. Принципы измерения расстояния между группами объектов. Алгоритмы быстрого кластерного анализа, метод k-средних. Двухэтапный кластерный анализ. Построение дерева целей

Контакты:

 

  • Руководитель программы – Кучмаева Оксана Викторовна, доктор экономических наук, профессор кафедры народонаселения Экономического факультета МГУ, специалист по количественным исследованиям в социальной сфере, руководитель более 30 исследовательских проектов, имеет опыт преподавания аналитических курсов в МГУ имени М.В.Ломоносова, НИУ ВШЭ, РЭУ им. В.Г.Плеханова
    • e-mail: : kuchmaeva@econ.msu.ru
  • Менеджер программы – Катран Александр Владимирович

Дополнительное образование МГУ