Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
В целях реализации государственной программы Российской Федерации «Развитие здравоохранения», утвержденной постановлением Правительства Российской Фед...полностью>>
'Отчет'
Задание 1. Определите количество воздуха необходимого для подачи в ИЗС в течение суток в режиме чистой вентиляции и фильтровентиляции. Данные по колич...полностью>>
'Документ'
Согласно приказа Министерства образования и науки от 06.06.2012 №443 «Об утверждении порядка и случаев перехода лиц, обучающихся по образовательным пр...полностью>>
'Документ'
На Форуме будет представлен Федеральный проект Социальной платформы Всероссийской политической партии ЕДИНАЯ РОССИЯ «Внедрение управленческих знаний» ...полностью>>

Главная > Программа дисциплины

Сохрани ссылку в одной из сетей:
Информация о документе
Дата добавления:
Размер:
Доступные форматы для скачивания:

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины Прикладной экономический анализ на основе пакета программ SPSS для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра

Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"

Факультет экономики

Программа дисциплины Прикладной экономический анализ на основе пакета программ SPSS



для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра

Автор программы:

Меликян Алиса Валерьевна, магистр, старший преподаватель, amelikyan@hse.ru

Одобрена на заседании кафедры Архитектуры программных систем « » ____________ 2013 г.

Зав. кафедрой Назаров С. В.

Рекомендована секцией УМС факультета бизнес-информатики « » ____________ 2013 г.

Председатель _______________________

Утверждена УС факультета экономики « » ____________ 2013 г.

Ученый секретарь ________________________

Москва, 2013

Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.

Область применения и нормативные ссылки

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100.62 Экономика, изучающих дисциплину Прикладной экономический анализ на основе пакета программ SPSS.

Программа разработана в соответствии с:

  • Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки 080100.62 Экономика, утвержденным в 2013 г.

1Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины являются:

- формирование у слушателей целостного представления о возможностях анализа статистических данных посредством программы SPSS

- формирование практических навыков работы со статистическими данными в программе SPSS.

2Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:

  • Знать

    - существующие в программе SPSS возможности анализа статистических данных;

    - как осуществить предварительную подготовку данных для последующей работы с ними в SPSS;

    - как выбрать подходящий метод анализа в зависимости от типа данных и исследовательской задачи;

    - как интерпретировать результаты анализа в SPSS и представлять их в доступном для широкой аудитории виде.

  • Уметь

    - осуществлять ввод данных и импорт данных в SPSS из разных источников;

    - осуществлять предварительную проверку данных в SPSS;

    - осуществлять поиск вторичных статистических данных в различных источниках (статистические данные ОЭСР, Всемирного банка, Единого архива экономических и социологических данных и пр.);

    - осуществлять выбор подходящего метода анализа данных в SPSS для проведения конкретного исследования в соответствии с целями, задачами, гипотезами и имеющимися в наличии статистическими данными;

    - проводить анализ данных в SPSS;

    - экспортировать результаты анализа данных в другие программы;

    - приводить результаты проведённого анализа к виду, доступному для представления широкой аудитории.

  • Иметь навыки (приобрести опыт)

- поиска статистических данных в различных электронных базах данных;

- подготовки данных для работы с ними в SPSS;

- анализа данных в SPSS;

- представления результатов анализа в презентациях и отчётах.

В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Компетенция

Код по ФГОС/ НИУ

Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)

Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции

Способен самостоятельно работать на компьютере с использованием современного

общего и профессионального прикладного ПО.

ИК-1

Способен анализировать статистические данные с использованием программы SPSS

Практическая работа на компьютере с программой SPSS

Готов работать с информацией из различных источников.

ИК- 4

Способен находить статистическую информацию в базах данных, обрабатывать данные для последующей работы с ними в SPSS.

Практическая работа по скачиванию статистической информации из некоторых баз данных, её обработка в программах MS Excel и SPSS.

Способен собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета

экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность

хозяйствующих субъектов.

ПК-1

Способен осуществлять расчёт различного рода показателей на основе «сырых» данных.

Практическая работа на компьютере с программой SPSS

3Место дисциплины в структуре образовательной программы

Настоящая дисциплина относится к циклу факультативных дисциплин

Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

  • Знания основ математической статистики и теории вероятностей;

  • Знания в объёме курса «Информатика» бакалаврской подготовки;

  • Свободное владение английским языком.

4Тематический план учебной дисциплины

Название раздела

Всего часов

Аудиторные часы

Самостоя­тельная работа

Лекции

Семинары

Практические занятия

1

О программе SPSS.

2

2

2

Ввод, редактирование, экспорт/импорт данных и результатов.

6

2

4

3

Описательная статистика.

8

4

4

4

Исследование взаимосвязей между переменными. Проверка гипотез.

10

4

6

5

Регрессионный анализ.

8

4

4

6

Факторный анализ.

10

4

6

7

Кластерный анализ.

10

4

6

Итого:

54

24

30

5Формы контроля знаний студентов

Тип контроля

Форма контроля

1 год

Параметры

3

Текущий

(неделя)

Контрольная работа

*

Работа на компьютере продолжительностью 60 минут

Итоговый

Зачет

+

Работа на компьютере продолжительностью 60 минут. Оценка результатов работы в течение 3-ех дней.

5.1Критерии оценки знаний, навыков

На текущем контроле студент должен продемонстрировать навыки редактирования данных в SPSS и навыки работы с методами анализа данных, рассмотренными за пройденный период обучения.

На итоговом контроле студент должен продемонстрировать навыки самостоятельного поиска метода анализа в SPSS, который должен быть применим для решения поставленного вопроса, интерпретации и представления результатов анализа, формулировки выводов на основе проведённого анализа данных.

Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.

При проведении контроля студентам раздаются задания и пересылаются по электронной почте базы статистических данных. Анализ данных в SPSS позволит сформулировать ответы на вопросы задания.

6Содержание дисциплины

    1. О программе SPSS

Содержание раздела:

      • Версии программы SPSS;

      • Среда SPSS (редактор данных, окно вывода, разделы меню, панели инструментов открытие и сохранение файлов);

      • Встроенный в программу учебник и система помощи.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./ Ахим Бююль, Петер Цефель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Andy Field (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage.

Дополнительная литература

1. Arthur Griffith (2010). SPSS For Dummies (2nd Edition). Wiley Publishing, Inc.

Раздел 2. Ввод, редактирование, экспорт/импорт данных и результатов.

Содержание раздела:

      • Ввод данных;

      • Кодирование данных, кодировочная таблица, характеристики и типы переменных;

      • Экспорт/импорт данных;

      • Проверка данных;

      • Редактирование данных;

      • Подготовка данных к анализу;

      • Модификация данных (перекодирование, вычисление новых переменных, агрегирование данных, ранговые преобразования);

      • Создание наборов переменных;

      • Отбор данных;

      • Сортировка данных.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./ Ахим Бююль, Петер Цефель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Andy Field (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage.

Дополнительная литература

1. Pete Greasley (2008). Quantitative Data Analysis Using SPSS. An Introduction for Health & Social Science. New York: Open University Press.

2. Robert Ho (2006). Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.

Раздел 3. Описательная статистика.

Содержание раздела:

      • Частотный анализ;

      • Графический анализ (гистограмма, ящичковая диаграмма, диаграмма «ствол-лист»;

      • Подсчёт статистических характеристик (мода, медиана, среднее арифметическое, дисперсия и среднее квадратичное отклонение, стандартная ошибка среднего, доверительный интервал, квартили, межквартальная широта, симметричность и заострённость распределения);

      • Основные типы шкал и соответствующие им меры средней тенденции и меры разброса;

      • Нормальное распределение, Z-стандартизация, тест Колмогорова-Смирнова;

      • Работа с многовариантными вопросами.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./ Ахим Бююль, Петер Цефель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS - М.: Изд.дом ГУ ВШЭ, 2006.

3. Andy Field (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage.

Дополнительная литература

1. Pete Greasley (2008). Quantitative Data Analysis Using SPSS. An Introduction for Health & Social Science. New York: Open University Press.

2. Robert Ho (2006). Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.

Раздел 4. Исследование взаимосвязей между переменными. Проверка гипотез.

Содержание раздела:

      • Таблица сопряжённости;

      • Формулировка гипотез. Этапы проверки гипотез;

      • Уровень значимости и ошибка первого рода;

      • Тест Хи-квадрат;

      • Построение диаграммы рассеяния;

      • Парные коэффициенты корреляции (Пирсона, Кендалла, Спирмана). Частные корреляции;

      • Сравнение средних (t-тест для независимых и зависимых выборок, однофакторный дисперсионный анализ).

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./ Ахим Бююль, Петер Цефель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005

3. Andy Field (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage.

Дополнительная литература

1. Pete Greasley (2008). Quantitative Data Analysis Using SPSS. An Introduction for Health & Social Science. New York: Open University Press.

2. Robert Ho (2006). Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.

Раздел 5. Регрессионный анализ

Содержание раздела:

      • Простая линейная регрессия.

      • Множественная регрессия.

      • Оценка качества модели.

      • Анализ остатков.

      • Бинарная логистическая регрессия.

      • Мультиномиальная логистическая регрессия.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./ Ахим Бююль, Петер Цефель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005

3. Andy Field (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage.

Дополнительная литература

1. Robert Ho (2006). Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.

Раздел 6. Факторный анализ

Содержание раздела:

      • Порядок выполнения факторного анализа;

      • Оценка пригодности исходных данных для проведения факторного анализа;

      • Метод главных компонент.

      • Факторные нагрузки. Вращение осей;

      • Сохранение факторов в виде новых переменных в файле данных;

      • Интерпретацию значений факторов.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./ Ахим Бююль, Петер Цефель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Andy Field (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage.

Дополнительная литература

1. Robert Ho (2006). Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.

Раздел 7. Кластерный анализ

Содержание раздела:

      • Иерархический кластерный анализ;

      • Кластерный анализ методом к-средних;

      • Сохранение переменной, идентифицирующей принадлежность наблюдения к кластеру;

      • Содержательная характеристика кластеров.

Основная литература

1. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./ Ахим Бююль, Петер Цефель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

2. Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005

7Образовательные технологии

Работа с реальными базами данных, анализ результатов анализа данных в SPSS, проведённых исследователями, обсуждение актуальных вопросов по темам курса.

8Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

8.1Тематика заданий текущего контроля

Примерные вопросы/ задания для [Укажите название текущего контроля, проводимого в письменной форме - контрольной работы, коллоквиума, домашнего задания]:

  1. Вопрос

Тематика [Укажите название текущего контроля - курсовые, эссе или другое] :

  1. Тема

Тема [Укажите название текущего контроля - эссе, рефераты или другое] для каждого студента утверждается преподавателем в индивидуальном порядке.

8.2Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

Примерный перечень вопросов к зачету (экзамену) по всему курсу или к каждому промежуточному и итоговому контролю для самопроверки студентов.

8.3Примеры заданий промежуточного /итогового контроля

По желанию автора программы, приводятся примеры билетов с вопросами и задачами, заданий для зачета или экзамена, тренировочные тесты по дисциплине.

9Порядок формирования оценок по дисциплине

Преподаватель оценивает работу студентов на семинарских и практических занятиях: активность при ответе на вопросы преподавателя, правильность выполнения заданий на семинарах. Оценки за работу на семинарских и практических занятиях преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Накопленная оценка по 10-ти балльной шкале за работу на семинарских и практических занятиях определяется перед промежуточным или итоговым контролем - Оаудиторная.

Преподаватель оценивает самостоятельную работу студентов: правильность выполнения домашних работ. Оценки за самостоятельную работу студента преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Накопленная оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную работу определяется перед промежуточным или итоговым контролем – Осам. работа.

Накопленная оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом:

Отекущий = Ок/р;

Способ округления накопленной оценки текущего контроля: в пользу студента.

Результирующая оценка за итоговый контроль в форме зачета выставляется по следующей формуле, где Озачет – оценка за работу непосредственно на зачете:

Оитоговый = 0,4·Озачет + 0,2·Отекущий + 0,2·Осам. работа + 0,2·Оаудиторная)

Способ округления накопленной оценки итогового контроля в форме зачета: в пользу студента.

На пересдаче студенту не предоставляется возможность получить дополнительный балл для компенсации оценки за текущий контроль.

На зачете студент может получить дополнительную практическую задачу, которая оценивается в 1 балл. Таким образом, результирующая оценка за итоговый контроль в форме зачета, получаемая на пересдаче, выставляется по формуле

Оитоговый = (0,4·Озачет + 0,2·Отекущий + 0,2·Осам. работа + 0,2·Оаудиторная) + Одоп.вопрос

В диплом выставляет результирующая оценка по учебной дисциплине, которая формируется по следующей формуле:

Одисциплина = Оитоговый

Способ округления результирующей оценки по учебной дисциплине: в пользу студента.

В диплом ставится оценка за итоговый контроль, которая является результирующей оценкой по учебной дисциплине.

10Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

10.1Базовый учебник

SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./ Ахим Бююль, Петер Цефель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

10.2Основная литература

Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS - М.: Изд.дом ГУ ВШЭ, 2006.

Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005

Andy Field (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2nd edition). London: Sage.

10.3Дополнительная литература

Arthur Griffith (2010). SPSS For Dummies (2nd Edition). Wiley Publishing, Inc.

Pete Greasley (2008). Quantitative Data Analysis Using SPSS. An Introduction for Health & Social Science. New York: Open University Press.

Robert Ho (2006). Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.

10.4Программные средства

Для успешного освоения дисциплины, студент использует статистический пакет SPSS.

Автор программы: _______________________/Меликян А.В./ amelikyan@



Похожие документы:

  1. Программа дисциплины информационные системы в экономике предприятий и организаций фгос впо третьего поколения

    Программа дисциплины
    ... в экономике и управлении. Анализ экономической информации средствами OLAP технологий. Обзор методоориентированных пакетов прикладных программ.(MS Project, SPSS). Обзор ...
  2. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100. 62 «Социология». Программа разработана в соответствии с

    Программа
    ... . Образовательной программой НИУ ВШЭ по направлению подготовки бакалавра 040100.62 «Социология».. Цели освоения дисциплины Целями освоения дисциплины «Экономическая ...

Другие похожие документы..