Тема 1. Качественные первичные данные и экспертное оценивание в социологических исследованиях

Некоторые непараметрические модели математической статистики. Критерии знаков, серий, Манна – Уитни (Уилкоксона). Примеры применения в социологии. Основные понятия экспертной технологии измерения. Собственный вектор матрицы попарных сравнений как модель достижения согласия в группе экспертов. Итеративные методы получения результатов экспертизы на основании первичных попарных измерений (сравнений). Метод анализа иерархий. Анализ компетентности экспертов. Согласованность и выявление различных точек зрения в группе экспертов. Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла. Метод идеальной точки. Коэффициент конкордации (согласия, согласованности) Кендалла и Бэбингтон-Смита. Подготовка социологических данных к анализу. Редактирование, кодирование, преобразование данных. Очищение и статистическая корректировка данных. Кросс-табуляция данных. Выбор стратегии анализа данных. Связь с понятиями, моделями и методами математической статистики. Примеры применения в социологических и маркетинговых исследованиях.

Тема 2. Измерение и шкалирование в социологических исследованиях.

Основные типы шкал: номинальная, порядковая, интервальная, относительная. Упорядоченность шкал различных типов, их свойства, силы шкал, уровни измерений. Ранги и рейтинги. Сравнительные и несравнительные шкалы, метрическое и неметрическое шкалирование, их достоинства и недостатки. Латентные параметры и их проявление. Конструкт и его характеристики, шкалирование конструкта и измерение его характеристик. Шкала, категории шкалы, пункты шкалы. Связь с понятиями, моделями и методами математической статистики. Примеры применения различных шкал в социологии. Некоторые подходы к шкалированию и шкалы в психологических исследованиях: Стэнфорд – Бине, Векслера, Кауфмана, Пиаже, Стронга, Роршаха, показатель IQ (Intelligence Quotient) и его факторный анализ, адаптивное тестирование и многоуровневые «батареи» тестов, миннесотский и калифорнийский личностные опросники, проективные методики. Примеры шкалирования и измерения при проведении социологических и маркетинговых исследований.

Тема 3. Модели и методы сравнительного шкалирования.

Попарное сравнение, порядковое ранжирование (упорядоченное шкалирование), шкалирование с постоянной суммой. Q-сортировка. Шкалирование по Гуттману, типы идеальной шкалы, исследование качества шкалы, коэффициент воспроизводимости по Гуттману. Шкалирование по Тёрстоуну. Вербальные протоколы, глубинные интервью, фокус-группы как инструменты сравнительного шкалирования. Общие проблемы разработки и использования сравнительных шкал. Примеры проведения шкалирования по Гуттману и Q-сортировки в социологических исследованиях.

Тема 4. Модели и методы несравнительного шкалирования.

Непрерывная рейтинговая шкала, детализированные рейтинговые шкалы, категории шкалы. Шкала Лайкерта (шкала суммарных оценок). Исследование качества шкалы Лайкерта. Шкала семантического дифференциала, профильный анализ, радарные диаграммы. Шкала Стэпела. Исследовательская парадигма “Data Mining” в выборе и конструировании используемых шкал. Элементы исследования поведения респондента на основе взаимосвязи его свойств “удовлетворенности” и “лояльности”. Пример совместного применения трех несравнительных шкал в целях повышения качества измерения. Общие проблемы разработки и использования несравнительных шкал.

Тема 5. Модели и методы многомерного шкалирования.

Основные понятия и термины многомерного шкалирования. Многомерное шкалирование и визуализация результатов измерений. Когнитивная карта для представления результатов качественного социологического исследования. Атрибутивные и неатрибутивные карты восприятия для представления предпочтений респондентов. Примеры построения карт восприятия при проведении социологических и маркетинговых исследований.

Тема 6. Модели и методы исследования качества измерительных инструментов в социологических исследованиях.

Математическая модель измерения в социологии, понятия надежности и валидности (достоверности) измерительного инструмента (шкалы, анкеты), их связь с понятиями математической статистики. Виды и методы исследования надежности: повторное тестирование, альтернативные формы, внутренняя согласованность, деление совокупности пунктов шкалы на две половины, коэффициент “альфа” Кронбаха, метод Кьюдера – Ричардсона, метод Спирмена – Брауна, метод Рюлона. «Батарея» эмоциональных критериев Бюмонта. Роль понятия корреляции в анализе надежности. Виды и методы исследования валидности: содержательная, критериальная – текущая и прогностическая, конструктная – конвергентная, дискриминантная и номологическая. Внутренняя и внешняя валидность. Роль понятия корреляции в анализе валидности. Валидность теста и теория принятия решений в профессиональном отборе, таблицы Тейлора – Расселла, дифференциальная валидность. Модель “задание – ответ” и перекрестная валидизация. Пример измерительного инструмента, обладающего конструктной валидностью при измерении дискреционного дохода.

Тема 7. Модели и методы анализа данных в таблицах сопряженности.

Связь между переменными, измеренными по различным шкалам. Перекрестное табулирование и представление результатов измерений в виде таблицы сопряженности: измерения значений признаков, частоты, клетки таблицы (ячейки), строки и столбцы таблицы, маргинальные частоты (итоги) по строкам и по столбцам. Двухвходовые таблицы сопряженности, управление с помощью третьей переменной, частные таблицы сопряженности. Вычисление статистики “хи-квадрат” и проверка статистической гипотезы о независимости признаков. Меры связи на основе статистики “хи-квадрат”: коэффициент “фи”, коэффициенты взаимной сопряженности Чупрова, Пирсона, Крамера. Мера прогнозируемого пропорционального уменьшения ошибки (индекс предикативной связи “лямбда”). Меры связи на основе понятия энтропии. Коэффициенты контингенции и ассоциации. Коэффициент “тау” Гудмена и Краскала. Коэффициент “гамма” (Фехнера), частный коэффициент “гамма”. Сравнительный анализ достоинств и недостатков различных мер связи. Пример применения различных мер связи для комплексного анализа таблицы сопряженности в социологическом исследовании.

Тема 8. Модели и методы дисперсионного анализа данных.

Прикладные социологические задачи, проверяемые статистические гипотезы и математическая модель дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Характеристика полного разброса (вариации) наблюдений, структура полного разброса и его разложение на составляющие, основное соотношение анализа, статистики, используемые при проверке гипотезы об отсутствии влияния фактора на отклик. Пример проведения однофакторного дисперсионного анализа в социологическом исследовании. Неметрический дисперсионный анализ Краскела – Уоллиса. Понятия фактора, отклика, эксперимента, блочного плана, рандомизации, полного и дробного факторного эксперимента. Прикладные задачи и математические модели многофакторного и многомерного дисперсионного анализа, относительные важности факторов и их взаимодействий. Ковариационный анализ. Множественные сравнения. Проблема количества наблюдений (количества социологических опросов) при проведении полного многофакторного эксперимента и план дробного эксперимента в виде латинского квадрата. Возможности современных статистических пакетов.

Поиск по сайту: