Министерство образования и науки Российской Федерации

Муромский институт (филиал)

федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования

 «Владимирский государственный университет

имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

(МИ ВлГУ)

 

Кафедра  СГПД 

 

 

 

«   06   »       06       2017 г.

 

 

 

 

Рабочая программа ДИСЦИПЛИНЫ

 

     Математические и статистические методы в социальных науках     

 




Направление подготовки

39.03.02 Социальная работа

Профиль подготовки

Квалификация (степень)выпускника

бакалавр









          

Семестр

Трудоем-кость,

час. / зач. ед.

Лек-ции,

час.

 

Практи-ческие занятия,

час.

Лабора-торные работы,

час.

Консуль-тация,

час.

Конт-роль,

час.

Всего (контак-тная работа),

час.

СРС,

час.

Форма

промежу-точного контр.

(экз., зач., зач. с оц.)

6

144 / 4  

16  

32  

 

3,6  

0,35  

51,95  

65,4  

Экз.(26,65)  

Итого

144 / 4  

16  

32  

 

3,6  

0,35  

51,95  

65,4  

26,65  

 

Муром, 2017 г.


1. Цель освоения дисциплины

Цель дисциплины: знакомит студентов с основными понятиями теории вероятностей и математической статистики, методами и приемами анализа в социальных науках.

2. Место дисциплины в структуре ОПОП ВО (Цикл (Б1.В.05))

Дисциплина тесно взаимосвязано с другими учебными курсами, такими как «Математика», «Информатика», «Теория вероятностей и математическая статистика». Изучение данной дисциплины закладывает основы для успешного освоения студентами таких профессиональных дисциплин как «Методы исследования в социальной работе», «Современные теории социального благополучия», «Социальная работа с различными группами населения», «Занятость населения и ее регулирование», а также производственной практики и выполнения ВКР.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-3 способность использовать в профессиональной деятельности основные законы естественнонаучных дисциплин, в том числе медицины, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования.

 

В результате освоения дисциплины обучающийся должен демонстрировать следующие результаты образования:

1) Знать:

точечное и интервальное оценивание статистической достоверности; выборочный метод; математико-статистические методы исследования (ОПК-3).

2) Уметь:

выбирать методы математико-статистического анализа с учетом специфики данных, делать выводы о статистической достоверности обнаруженных зависимостей, содержательно интерпретировать количественные данные (ОПК-3).

3) Владеть:

основными навыками и умениями, необходимыми для применения математических и статистических методов при проведении исследований (ОПК-3).

 


4. Структура и содержание дисциплины

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетные единицы, 144 часа.

 

4.1. Форма обучения: очная

Уровень базового образования: среднее общее.

Срок обучения 4г.

 

4.1.1. Структура дисциплины


 

Раздел (тема)

дисциплины

 

Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость

(в часах)

 

Форма  текущего контроля успеваемости (по неделям семестра), форма промежуточной аттестации

  (по семестрам)

 

п\п

Семестр

Лекции

Семинары

Практические занятия

Лабораторные работы

Контрольные работы

СРС

КП / КР

Консультация

Контроль

1

Математические методы в социальных науках.

6

6

8

16

устный опрос

2

Статистические методы в исследовании.

6

10

24

49,4

устный опрос

Всего за  семестр

144

16

32

65,4

3,6

0,35

Экз.(26,65)

Итого   

144

16

32

65,4

3,6

0,35

26,65

 

4.1.2. Содержание дисциплины

4.1.2.1. Перечень лекций

Семестр 6

Раздел 1. Математические методы в социальных науках.

Лекция 1.

Основные понятия теории вероятностей (2 часа).

Лекция 2.

Случайные величины (2 часа).

Лекция 3.

Нормальное распределение (2 часа).

Раздел 2. Статистические методы в исследовании.

Лекция 4.

Выборочный метод (2 часа).

Лекция 5.

Описательная статистика: оценка центральной тенденции и дисперсии данных (2 часа).

Лекция 6.

Графическое представление данных (2 часа).

Лекция 7.

Статистический вывод (2 часа).

Лекция 8.

Интервальное оценивание (2 часа).

 

4.1.2.2. Перечень практических занятий

Семестр 6

Раздел 1. Математические методы в социальных науках.

Практическое занятие 1.

Основные понятия теории вероятностей (2 часа).

Практическое занятие 2.

Случайные величины (2 часа).

Практическое занятие 3.

Нормальное распределение (2 часа).

Практическое занятие 4.

Нормальное распределение (2 часа).

Раздел 2. Статистические методы в исследовании.

Практическое занятие 5.

Выборочный метод (2 часа).

Практическое занятие 6.

Выборочный метод (2 часа).

Практическое занятие 7.

Описательная статистика: оценка центральной тенденции и дисперсии данных (2 часа).

Практическое занятие 8.

Описательная статистика: оценка центральной тенденции и дисперсии данных (2 часа).

Практическое занятие 9.

Графическое представление данных (2 часа).

Практическое занятие 10.

Графическое представление данных (2 часа).

Практическое занятие 11.

Статистический вывод (2 часа).

Практическое занятие 12.

Интервальное оценивание (2 часа).

Практическое занятие 13.

Перекодировка данных, селекция данных (2 часа).

Практическое занятие 14.

Двухмерные и трехмерные таблицы сопряженности (2 часа).

Практическое занятие 15.

Меры связи и ассоциации (2 часа).

Практическое занятие 16.

Причинный анализ и регрессии (2 часа).

 

методические указания для практических занятий приведены на ИОП: https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=4447

 

4.1.2.3. Перечень лабораторных работ

Не планируется.

 

4.1.2.4. Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы

Методические указания для самостоятельной работы размещены на информационно-образовательном портале института по ссылке https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=5058.

Для самостоятельной работы также используются издания из списка приведенной ниже основной и дополнительной литературы.

Перечень тем, вынесенных на самостоятельное изучение:

1. Случайность и случайный выбор. Случайные переменные. Зависимые и независимые события. Классическое определение вероятности. Статистическая вероятность. Теоремы сложения и умножения вероятностей.

2. Случайные величины. Дискретные и непрерывные случайные величины. Закон распределения вероятностей ДСВ.

3. Нормальное распределение. Числовые характеристики НСВ. Нормальная кривая. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины.

4. Нормальное распределение. Правило трех сигм. Теорема Ляпунова. Оценка отклонения теоретического распределения от нормального. Функция случайных аргументов.

5. Выборочный метод. Генеральная и выборочная совокупности. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативность. Способы отбора. Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения. Специфические типы выборок: простая вероятностная выборка, многоступенчатая кластерная выборка, квотная выборка и «удобная выборка» (прессовые опросы, построение выборки методом «снежного кома».

6. Описательная статистика: оценка центральной тенденции и дисперсии данных. Методы оценки центральной тенденции и вариации для различных типов шкал. Мода, медиана, среднее, их интерпретация. Выбор меры центральной тенденции. Меры рассеяния и вариации: размах, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации. Вариационный ряд и его характеристики.

7. Графическое представление данных. Графики. Различные типы представления графиков: гистограммы, полигоны распределения, кумуляты, диаграммы, «линейки». Читаемость графиков и типичные ошибки при построении графиков.

8. Статистический вывод. Основные понятия статистического вывода. Нулевая и альтернативная гипотезы. Ошибки первого и второго рода.

9. Интервальное оценивание. Понятие доверительного интервала. Z-тест. Распределение Стьюдента. Т-тест. Биноминальное распределение. Уровни значимости.

10. Перекодировка данных, селекция данных. Перекодировка данных в шкалы с другой размерностью. Представление множественных номинальных переменных как набора бинарных переменных. Связь размерности шкал с содержательной интерпретацией данных.

11. Двухмерные и трехмерные таблицы сопряженности. Сравнение пропорций. Использование критерия хи-квадрат для проверки гипотезы о независимости двух переменных. Степени свободы. Критическое значение.

12. Меры связи и ассоциации. Коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмэна и Кэндела, проблема связанных рангов. Двумерная диаграмма рассеивания. Эффект «потолка» и «подвала», проблема неоднородной выборки и нелинейность. Интерпретация коэффициентов корреляции и их величины. Статистическая значимость. Причинность и корреляция.

13. Причинный анализ и регрессии. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Коэффициент детерминации. Требования к зависимой и независимой переменной в регрессии. Частные и множественные корреляции. Номинальные независимые переменные в регрессии. Мультиколлинеарность. Интеракция независимых переменных.

 

4.1.2.5. Перечень тем контрольных работ, рефератов, ТР, РГР, РПР

Не планируется.

 

4.1.2.6. Примерный перечень тем курсовых работ (проектов)

Не планируется.

 


4. 2. Форма обучения: заочная

Уровень базового образования: среднее общее.

Срок обучения 5г.

 

Семестр

Трудоем-кость,

час. / зач. ед.

Лек-ции,

час.

 

Практи-ческие занятия,

час.

Лабора-торные работы, час.

Консуль-тация,

час.

Конт-роль,

час.

Всего (контак-тная работа),

час.

СРС,

час.

Форма

промежуточного контроля

(экз., зач., зач. с оц.)

7

144 / 4  

6  

8  

 

3  

0,6  

17,6  

117,75  

Экз.(8,65)  

Итого

144 / 4  

6  

8  

 

3  

0,6  

17,6  

117,75  

8,65  

 

4.2.1. Структура дисциплины


 

Раздел (тема)

дисциплины

 

Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость

(в часах)

 

Форма  текущего контроля успеваемости (по неделям семестра), форма промежу-точной аттестации

  (по семестрам)

 

п\п

Семестр

Лекции

Семинары

Практические занятия

Лабораторные работы

Контрольные работы

СРС

КП / КР

Консультация

Контроль

1

Математические и статистические методы в исследовании.

7

6

8

117,75

устный опрос

Всего за  семестр

144

6

8

+

117,75

3

0,6

Экз.(8,65)

Итого   

144

6

8

117,75

3

0,6

8,65

 

4.2.2. Содержание дисциплины

4.2.2.1. Перечень лекций

Семестр 7

Раздел 1. Математические и статистические методы в исследовании.

Лекция 1.

Математические методы в социальных науках (2 часа).

Лекция 2.

Статистические методы в исследовании (2 часа).

Лекция 3.

Графическое представление данных (2 часа).

 

4.2.2.2. Перечень практических занятий

Семестр 7

Раздел 1. Математические и статистические методы в исследовании.

Практическое занятие 1.

Выборочный метод (2 часа).

Практическое занятие 2.

Описательная статистика: оценка центральной тенденции и дисперсии данных (2 часа).

Практическое занятие 3.

Статистический вывод (2 часа).

Практическое занятие 4.

Интервальное оценивание (2 часа).

 

4.2.2.3. Перечень лабораторных работ

Не планируется.

 

4.2.2.4. Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы

Методические указания для самостоятельной работы размещены на информационно-образовательном портале института по ссылке https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=5058.

Для самостоятельной работы также используются издания из списка приведенной ниже основной и дополнительной литературы.

Перечень тем, вынесенных на самостоятельное изучение:

1. Случайность и случайный выбор. Случайные переменные. Зависимые и независимые события. Классическое определение вероятности. Статистическая вероятность. Теоремы сложения и умножения вероятностей.

2. Случайные величины. Дискретные и непрерывные случайные величины. Закон распределения вероятностей ДСВ.

3. Нормальное распределение. Числовые характеристики НСВ. Нормальная кривая. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины.

4. Нормальное распределение. Правило трех сигм. Теорема Ляпунова. Оценка отклонения теоретического распределения от нормального. Функция случайных аргументов.

5. Выборочный метод. Генеральная и выборочная совокупности. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативность. Способы отбора. Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения. Специфические типы выборок: простая вероятностная выборка, многоступенчатая кластерная выборка, квотная выборка и «удобная выборка» (прессовые опросы, построение выборки методом «снежного кома».

6. Описательная статистика: оценка центральной тенденции и дисперсии данных. Методы оценки центральной тенденции и вариации для различных типов шкал. Мода, медиана, среднее, их интерпретация. Выбор меры центральной тенденции. Меры рассеяния и вариации: размах, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации. Вариационный ряд и его характеристики.

7. Графическое представление данных. Графики. Различные типы представления графиков: гистограммы, полигоны распределения, кумуляты, диаграммы, «линейки». Читаемость графиков и типичные ошибки при построении графиков.

8. Статистический вывод. Основные понятия статистического вывода. Нулевая и альтернативная гипотезы. Ошибки первого и второго рода.

9. Интервальное оценивание. Понятие доверительного интервала. Z-тест. Распределение Стьюдента. Т-тест. Биноминальное распределение. Уровни значимости.

10. Перекодировка данных, селекция данных. Перекодировка данных в шкалы с другой размерностью. Представление множественных номинальных переменных как набора бинарных переменных. Связь размерности шкал с содержательной интерпретацией данных.

11. Двухмерные и трехмерные таблицы сопряженности. Сравнение пропорций. Использование критерия хи-квадрат для проверки гипотезы о независимости двух переменных. Степени свободы. Критическое значение.

12. Меры связи и ассоциации. Коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмэна и Кэндела, проблема связанных рангов. Двумерная диаграмма рассеивания. Эффект «потолка» и «подвала», проблема неоднородной выборки и нелинейность. Интерпретация коэффициентов корреляции и их величины. Статистическая значимость. Причинность и корреляция.

13. Причинный анализ и регрессии. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Коэффициент детерминации. Требования к зависимой и независимой переменной в регрессии. Частные и множественные корреляции. Номинальные независимые переменные в регрессии. Мультиколлинеарность. Интеракция независимых переменных.

 

4.2.2.5. Перечень тем контрольных работ, рефератов, ТР, РГР, РПР

1. 1. Случайность и случайный выбор. Случайные переменные. Зависимые и независимые события.

2. 2. Некоторые приемы оценки и расчета вероятностей.

3. 3. Теоремы сложения и умножения вероятностей.

4. 4. Типы шкал: порядковая, интервальная, шкала отношений.

5. 5. Точность и надежность измерения. Систематические и случайные ошибки измерения.

6. 6. Валидность шкалы. Методы проверки валидности шкалы.

7. 7. Методы оценки центральной тенденции и вариации для различных шкал.

8. 8. Мода, медиана, среднее, их интерпретация.

9. 9. Меры рассеяния и вариации.

10. 10. Основные понятия статистического вывода. Нулевая и альтернативная гипотезы.

11. 11. Использование критерия хи-квадрат для проверки гипотезы о независимости двух переменных.

12. 12. Типы графиков: гистограммы, полигоны распределения, кумуляты, диаграммы, «линейки».

13. 13. Коэффициент корреляции моментов Пирсона.

14. 14. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмэна и Кэндэлла, проблема связанных рангов.

15. 15. Эффект «потолка» и «подвала», проблема неоднородной выборки и нелинейность при анализе ассоциации.

16. 16. Понятие доверительного интервала. Z-тест. Уровни значимости.

17. 17. Распределение Стьюдента и t-тест. Биноминальное распределение.

18. 18. Генеральная совокупность и выборки: определение, параметры и статистики. Идея выборочного распределения.

19. 19. Оценка параметров генеральной совокупности по параметрам выборки.

20. 20. Типы выборок: простая вероятностная выборка, многоступенчатая кластерная выборка, квотная выборка и «удобная выборка» (прессовые опросы, построение выборки методом «снежного кома»).

21. 21. Модели линейной регрессии. Метод наименьших квадратов.

22. 22. Коэффициент детерминации. Требования к зависимой и независимой переменным в регрессии. Частные и множественные корреляции.

23. 23. Перекодировка многозначных переменных в бинарные. Аддитивные и мультипликативные элементы регрессионной модели.

24. 24. Номинальная зависимая переменная и модель логической регрессии.

 

4.2.2.6. Примерный перечень тем курсовых работ (проектов)

Не планируется.

 

5. Образовательные технологии

В процессе изучения дисциплины "Математические и статистические методы в социологическом исследовании" применяются активные методы преподавания: дискуссии, проблемные задания, мозговой штурм, работа в группах. Во время проведения практических занятий проводится обсуждение со студентами различных методов и приемов анализа социологической информации, производится поиск информации в электронных библиотеках. В результате студенты овладевают основными навыками и умениями, необходимыми для применения математических и статистических методов при проведении социологического исследования.

 

6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов.

Фонды оценочных средств приведены в приложении.

 

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины Математические и статистические методы в социальных науках

7.1. Основная учебно-методическая литература по дисциплине

1. Шапкин А.С. Задачи с решениями по высшей математике, теории вероятностей, математической статистике, математическому программированию [Электронный ресурс]: учебное пособие для бакалавров/ Шапкин А.С., Шапкин В.А.— Электрон. текстовые данные.— М.: Дашков и К, 2015.— 432 c. - http://www.iprbookshop.ru/5103

2. Климантова Г.И. Методология и методы социологического исследования [Электронный ресурс]: учебник для бакалавров/ Климантова Г.И., Черняк Е.М., Щегорцов А.А.— Электрон. текстовые данные.— М.: Дашков и К, 2015.— 256 c. - http://www.iprbookshop.ru/52283

3. Балдин К.В. Общая теория статистики [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Балдин К.В., Рукосуев А.В.— Электрон. текстовые данные.— М.: Дашков и К, 2015.— 312 c. - http://www.iprbookshop.ru/5262

 

7.2. Дополнительная учебно-методическая литература по дисциплине

1. Холостова Е.И. Социальная работа в схемах [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Холостова Е.И.— Электрон. текстовые данные.— М.: Дашков и К, 2015.— 100 c. - http://www.iprbookshop.ru/14097

2. «Социологическая наука и социальная практика» – научный журнал - http://jour.isras.ru/index.php/snsp/issue/archive

3. «Социологические исследования» - ежемесячный научный и общественно-политический журнал Российской Академии наук - http://socis.isras.ru/archive.html

4. журнал "Социология: методология, методы, математическое моделирование" (Социология: 4М) - http://jour.isras.ru/index.php/soc4m/issue/archive

 

7.3. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении образовательного процесса по дисциплине, включая перечень программного обеспечения и информационных справочных систем

В образовательном процессе используются информационные технологии, реализованные на основе информационно-образовательного портала института (www.mivlgu.ru/iop), и инфокоммуникационной сети института:

- предоставление учебно-методических материалов в электроном виде;

- взаимодействие участников образовательного процесса через локальную сеть института и Интернет;

- предоставление сведений о результатах учебной деятельности в электронном личном кабинете обучающегося.

Информационные справочные системы:

"Рубрикон"- крупнейший энциклопедический ресурс интернета, http://www.rubricon.com/;

Университетская информационная система РОССИЯ: Ресурсы и сервисы для экономических и социальных исследований, учебных программ и государственного управления, http://uisrussia.msu.ru/

Программное обеспечение:

не предусмотрено

 

7.4. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», необходимых для освоения дисциплины

iprbookshop.ru

jour.isras.ru

socis.isras.ru

 

8. Описание материально-технической базы, необходимой для осуществления образовательного процесса по дисциплине

Компьютерный класс.

 

9. Методические указания по освоению дисциплины

Главная задача студента в процессе лекционных занятий - это понимание логики изложения материала. В конспекте следует записывать главные тезисы излагаемого материала. Для более полного понимания предлагаемого теоретического материала необходимо читать рекомендуемую литературу к каждой лекции.

Практические занятия требуют от студента предварительной теоретической подготовки по соответствующей теме, изучение основной и дополнительной литературы; в необходимых случаях ознакомление с нормативным материалом, статистической информацией. Рекомендуется придерживаться следующего алгоритма при подготовке к практическим занятиям: вначале необходимо изучить вопросы темы по учебной литературе; затем изучить материал лекции по данной теме и выполнить рекомендуемые виды самостоятельной работы по каждой теме изучения дисциплины.

Основная задача самостоятельной работы - углубление и дополнение знаний, полученных в аудитории. К основным видам самостоятельной работы относятся: подготовка к семинарским занятиям, написание рефератов, изучение литературных источников, выполнение индивидуального домашнего задания. Все виды самостоятельной работы проводятся в часы, свободные от аудиторных занятий.

Форма заключительного контроля при промежуточной аттестации – экзамен. Для проведения промежуточной аттестации по дисциплине разработаны фонд оценочных средств и балльно-рейтинговая система оценки учебной деятельности студентов. Оценка по дисциплине выставляется в информационной системе и носит интегрированный характер, учитывающий результаты оценивания участия студентов в аудиторных занятиях, качества и своевременности выполнения заданий в ходе изучения дисциплины и промежуточной аттестации.

 



РЕЦЕНЗИЯ

на  рабочую программу дисциплины

«Математические и статистические методы в социальных науках»

по направлению подготовки 39.03.02 Социальная работа

 

Рабочая программа дисциплины «Математические и статистические методы в социальных науках» составлена в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта по направлению подготовки 39.03.02 Социальная работа.

На изучение данного курса по учебному плану отводится 144 час. (4 ЗЕТ). Формой итогового контроля изучения дисциплины является экзамен .

Цель дисциплины: знакомит студентов с основными понятиями теории вероятностей и математической статистики, методами и приемами анализа в социальных науках.

Содержание занятий соответствуют требованиям образовательного стандарта. Имеется перечень вопросов для самостоятельной работы студентов, способствующий более глубокому изучению дисциплины.

Освоение дисциплины позволит студентам приобрести теоретические и практические знания, необходимые при решении задач в будущей практической деятельности.

Предлагаемые фонды оценочных средств для выявления уровня знаний и умений обучаемых полностью охватывает содержание курса и соответствуют ФГОС.

Перечень учебно-методической литературы достаточен для изучения дисциплины. Имеются ссылки на электронно-библиотечные системы.

Рабочая программа дисциплины «Математические и статистические методы в социальных науках» рекомендуется для использования в учебном процессе по направлению подготовки 39.03.02 Социальная работа.

 

06.06.2017 г.