Тема 9. Модели и методы регрессионного анализа данных

Прикладные социологические задачи, проверяемые статистические гипотезы и математическая модель линейного регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов и его применение для построения линейной регрессионной модели. Парная регрессия и множественная регрессия. Пошаговая регрессия. Мультиколлинеарность. Проверка значимости коэффициентов. Оценивание влияния независимых переменных. Доверительная область построенной регрессионной модели. Коэффициент детерминации как показатель качества построенной регрессионной модели. Пример проведения регрессионного анализа в социологическом исследовании. Номинальный регрессионный анализ (анализ с «фиктивными», бинарными, индикаторными переменными). Возможности современных статистических пакетов.

Тема 10. Модели и методы корреляционного анализа данных.

Полный (парный) коэффициент корреляции. Частная корреляция и множественная корреляция. Вычислительные формулы и проверка статистических гипотез. Взаимосвязи с множественным регрессионным анализом. Выбор вида коэффициента корреляции для анализа данных в конкретном исследовании. Пример применения понятия частной корреляции для интерпретации результатов социологического исследования. Возможности современных статистических пакетов.

Тема 11. Модели и методы главных компонентов и факторного анализа в анализе данных социологических исследований.

Проблема снижения размерности математической модели путем отбора (формирования) наиболее информативных признаков. Построение ковариационной (корреляционной) матрицы, приведение ее к диагональному виду, интерпретация ее собственных векторов и собственных значений. Понятие главных компонентов, модель главных компонентов, нагрузки начальных показателей на главные компоненты, показатели “общности” начальных показателей. Модель факторного анализа, общие латентные факторы, специфические факторы, нагрузки начальных показателей на них. Вращение факторов: ортогональное вращение (метод “варимакс”) и косоугольное вращение. Критерий “каменистой осыпи”, показатель “стресса”. Интерпретация результата факторного анализа данных социологического исследования с помощью атрибутивной карты восприятия. Возможности современных статистических пакетов.

Тема 12. Некоторые специальные модели и методы анализа данных социологических исследований.

Канонические корреляции, дискриминантный анализ, кластерный анализ, совместный анализ (конджойнт-анализ), анализ соответствий, путевой анализ (пат-анализ), латентный анализ, лонгитюдный анализ, контент-анализ. Прикладные задачи социологического содержания, основные понятия и модели, взаимосвязи со стандартными методами анализа данных, сбор первичных данных, вычисления и проверка статистических гипотез (принятие статистических решений), интерпретация результатов анализа данных. Возможности современных статистических пакетов.

V. Список литературы

Основная литература

1. Аакер Дэвид А., Кумар В., Дэй Джордж С. Маркетинговые исследования. – СПб.: Питер, 2004.

2. Анастази Анна, Урбина Сьюзан. Психологическое тестирование. 7-е международное издание. – СПб.: Питер, 2001.

3. Дэвис Джоэл Дж. Исследования в рекламной деятельности: теория и практика. – М.: Издательский Дом «Вильямс», 2003.

4. Малхотра Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство. – М.: Издательский Дом «Вильямс», 2002, 2003, 2007.

5. Мангейм Джарол Б., Рич Ричард К. Политология. Методы исследования. – М.: Весь Мир, 1999.

6. Хеллевик Оттар. Социологический метод. – М.: Весь Мир, 2002.

7. Хили Джозеф Ф. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. – СПб.: Питер, 2005.

8. Черчилль Гилберт А. Маркетинговые исследования. – СПб.: Питер, 2002.

9. Черчилль Гилберт А., Якобуччи Дон. Маркетинговые исследования. Методологические основы. – СПб.: Издательский Дом “Нева”, 2004.

Дополнительная литература

1. Бендат Джулиус С., Пирсол Аллан Г. Прикладной анализ случайных данных. – М.: Мир, 1989.

2. Бикел Питер Дж., Доксам Куэлл А. Математическая статистика. – Вып. 1, 2. – М.: Финансы и статистика, 1983.

3. Болч Бен У., Хуань Клифф Дж. Многомерные статистические методы для экономики. – М.: Статистика, 1979.

4. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. – М.: Наука, 1983.

5. Браунли К.А. Статистическая теория и методология в науке и технике. – М.: Наука, 1977.

6. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика. – М.:ИЛ, 1960.

7. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 1999, 2004.

8. Левин Дэвид М., Стефан Дэвид, Кребиль Тимоти С., Беренсон Марк Л. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel. – М.: Издательский Дом «Вильямс», 2004.

9. Мирский Г.Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерения. – М.: Энергоиздат, 1982.

10. Мостеллер Фредерик, Тьюки Джон У. Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. – М.: Финансы и статистика, 1982.

11. Павловский Збигнев. Введение в математическую статистику. – М.: Статистика, 1967.

12. Плаус Скотт. Психология оценки и принятия решений. – М.: Информационно-издательский Дом «Филинъ», 1998.

13. Сигел Эндрю Ф. Практическая бизнес-статистика. – М.: Издательский Дом «Вильямс», 2002, 2004, 2008.

14. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. – СПб.: Речь, 2000.

15. Сио К.К. Управленческая экономика. – М.: ИНФРА-М, 2000.

16. Таха Хэмди А. Введение в исследование операций. – М.: Издательский Дом «Вильямс», 2001.

17. Франк Роберт Х. Микроэкономика и поведение. Университетский учебник. – М.: ИНФРА-М, 2000.

18. Ханк Джон Э., Уичерн Дин У., Райтс Артур Дж. Бизнес-прогнозирование. – М.: Издательский Дом «Вильямс», 2003, 2008.

19. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997.

20. Agresti Alan. Categorical Data Analysis. – USA: John Wiley & Sons, 1990.

21. Bryman Alan, Bell Emma. Business Research Methods. – UK: Oxford University Press, 2003.

22. Bulgear John. Quantitative Methods for Business. The A – Z of QM. – UK: Elsevier, 2005.

23. Cook Wade D., Kress Moshe. Ordinal Information and Preference Structures: Decision Models and Applications. – USA: Prentice-Hall – Englewood Cliffs, 1992.

24. Cooper Donald R., Schindler Pamela S. Business Research Methods. 8^th edition. – USA: McGraw-Hill, Irwin, 2003.

25. Creswell John W. Research Design. Qualitative, Quantitative and Mixed Methods Approaches. 2^nd edition. – USA: SAGE Publications, 2003.

26. Dewberry Chris. Statistical Methods for Organizational Research. Theory and Practice. – UK: Routledge, 2004.

27. Harshbarger Ronald J., Reynolds James J. Mathematical Applications for the Management, Life, and Social Sciences. 7^th edition. – USA: Houghton Mifflin Company, 2004.

28. Maxwell Nicholas. Data Matters: Conceptual Statistics for a Random World. – USA: Key College Publishing, 2002.

29. Maylor Harvey, Blackman Kate. Researching Business and Management. – UK: Palgrave Macmillan, 2005.

30. Moore David S., McCabe George P. Introduction to the Practice of Statistics. 5^th edition. – USA: W.H.Freeman and Company, 2006.

31. Newbold Paul, Carlson William L., Thorne Betty M. Statistics for Business and Economics. 5^th edition. – USA: Prentice-Hall, Pearson Education, 2003.

32. Punch Keith F. Introduction to Social Research. Quantitative and Qualitative Approaches. 2^nd edition. – UK: SAGE Publications, 2005.

33. Secaran Uma. Research Methods for Business. A Skill Building Approach. 4^th edition. – USA: John Wiley & Sons, Inc. 2003.

34. Vaus de David. Analyzing Social Science Data. 50 Key Problems in Data Analysis. – UK: SAGE Publications, 2004.

35. Wilcox Rand R. Applying Contemporary Statistical Techniques. – USA: Academic Press, 2003.

Поиск по сайту: