"ניתוח נתונים באמצעות IBM SPSS Statistics" - קורס RUB 42,000. מ-MSU, הכשרה (חודשיים), תאריך 3 בדצמבר 2023.
Miscellanea / / December 06, 2023
בצורה מאוד דחוסה, קורס זה הוא חלק מהקורס הפופולרי ללמידה מרחוק "כיצד לעשות מחקר מדעי: מתודולוגיה, כלים, שיטות" של האוניברסיטה הפתוחה קרן E.. גאידאר (כ-2,000. מאזינים בשנה). הפקולטה לכלכלה של אוניברסיטת מוסקבה מעניקה לסטודנטים את ההזדמנות להשתמש בכיתת מחשב מצוידת עם SPSS מותקן למדו בפירוט את שיטות העבודה עם נתונים פנים אל פנים עם מורה, עבדו עם התוכנית במו ידיכם. SPSS. אפשר לעבוד לא רק עם מסדי נתונים המוצעים על ידי המורה, אלא גם עם נתוני תלמידים; המורה ימליץ באילו שיטות וכיצד להשתמש כדי לנתח את הנתונים שלך.
קורס זה נבחן באוניברסיטה הפתוחה של קרן E.. גאידאר.
דוקטור לכלכלה, פרופסור בפקולטה לכלכלה של אוניברסיטת מוסקבה, מומחה במחקר כמותי ב התחום החברתי, מוביל יותר מ-30 פרויקטי מחקר, בעל ניסיון בהוראת קורסים אנליטיים באוניברסיטת המחקר הלאומית HSE, REU im. V.G. Plekhanov.
אימייל: [מוגן באימייל]
1 המהות והכיוונים העיקריים של סקרי מדגם של האוכלוסייה. אפשרויות שימוש ב-PPP מיוחדים לעיבוד נתוני סקר מדגמי
שיטות לאיסוף מידע כמותי. מחקרים לדוגמה. סקרים סוציו-דמוגרפיים לדוגמה ברוסיה. חבילות תוכנה סטטיסטיות בסיסיות למחקר חברתי. פונקציות של תוכנה מיוחדת (Statistica, SPSS) בעיבוד נתונים ממחקרים לדוגמה. מבנה, מודולי SPSS. תחומי עיבוד נתונים. הכנת נתונים. הזנה ושמירת נתונים. סולמות מדידה (כמותי, אורדינל, נומינלי). תכונות של קשקשים והתמורות המותרות שלהם. סוגי סיווג נתונים.
2 הכנת נתונים. בחירה ושינוי נתונים
מבחר תצפיות. מיון תצפיות. חלוקת תצפיות לקבוצות. שינוי נתונים. חישוב משתנים חדשים. חישוב משתנים חדשים לפי תנאים מסוימים. ניסוח תנאים. צבירת נתונים. דירוג טרנספורמציות. משקלי מארז. סיבות ומנגנונים ליצירת פערי נתונים. אפשרות להתעלמות מהשמטות. שיטות למילוי ערכים חסרים. שיטות לזיהוי ערכים חריגים. יישום נהלי הערכה חזקים. ניתוח ריבוי תגובה
3 סטטיסטיקה תיאורית. טבלאות מגירה
תפקיד הסטטיסטיקה בעיבוד תוצאות סקרי מדגם. מיקרו ומטא נתונים. תחומי יישום ומגבלות ישימות של שיטות מתמטיות וסטטיסטיות. סיכום תצפיות. סטטיסטיקה תיאורית. התפלגויות חד-משתניות. מדדי וריאציה. פיזור, טווח וריאציה, סטייה אבסולוטית ממוצעת, טווחי כמות. בניית טבלאות מגירה. ייצוג גרפי של טבלאות מגירה.
4 מבחנים פרמטריים ולא פרמטריים
ניתוח הקשר בין מאפיינים. אי תלות של משתנים. מאפיינים בסיסיים של תקשורת. מבחנים לא פרמטריים ופרמטריים. מבחן עצמאות (מבחן התאמה χ2). השוואה בין שניים ומספר מדגמים (תלוי ובלתי תלוי). מבחן t. בדיקות סטטיסטיות לטבלאות מגירה. מקדמי מתאם (לסולם נומינלי ודירוג). מדדים לקרבת הקשר בין משתנים. המדדים הפשוטים ביותר של קרבת חיבור (למשתנים דיכוטומיים). מדדי קשר לטבלאות עם נתונים סידוריים. מדדי קנדל t ותכונותיהם. מדדי D של סומרס. מידה של גודמן-קרוסקאל ותכונותיה. ניתוח שונות
5 ניתוח מתאם ורגרסיה
המהות והמטרות של ניתוח מתאם. עלילות פיזור. מקדמי מתאם זוגיים. מדידת מידת הקרבה של קשר סטטיסטי, "מנוקה" מהשפעת מאפיינים זרים באמצעות מקדמי מתאם חלקיים. בדיקת משמעות הקשר בין סימנים. רווחי סמך עבור מקדמי מתאם. מקדם מתאם מרובה. מקדם קביעה. מודל ניתוח רגרסיה דו מימדי: מודלים של רגרסיה ליניארית ולא ליניארית. עקומות צמיחה בבעיות חיזוי, משתני "דמה" ויישומים שלהם. מודל רגרסיה ליניארית מרובה. רגרסיה לא לינארית (רגרסיה לוגיסטית בינארית, רגרסיה לוגיסטית רב-נומית, רגרסיה סדורה, ניתוח פרוביט, התאמת עקומה).
6 שיטות הפחתת ממדיות
גישה סטטיסטית בשיטת הרכיב העיקרי. חישוב מרכיבים עיקריים ופרשנותם הגרפית. תוכן המידע של שטח התכונות המופחת. רגרסיה של מרכיבים עיקריים. תפקידן ומקומן של שיטות לא פרמטריות במודלים מבניים. ניתוח אשכולות היררכי. מדדים של מרחב תכונה. עקרונות של מדידת מרחק בין קבוצות של עצמים. אלגוריתמים לניתוח אשכולות מהיר, שיטת k-means. ניתוח אשכולות דו-שלבי. בניית עץ מטרה