Программа дисциплины «Концепции измерения в гуманитарных науках» - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Рабочая программа учебной дисциплины «Информатика в гуманитарных... 1 262.78kb.
Программа курса для аспирантов (40 часов) Тема I. Методология социального... 1 50.87kb.
Программа дисциплины «Методы анализа визуальных источников в социальных... 1 209.39kb.
Программа дисциплины Концепции современного естествознания для направления... 1 302.6kb.
Марсело Санчес Эмбрионы в глубинах времени 16 2556.31kb.
Социальные идентификации в изменяющемся обществе 1 48.96kb.
Лекция «Историческая социология» М. Рожанский 20. 00 Ужин 30 апреля 1 61.78kb.
Современные физико-математические и информационные методы в естествознании... 1 94.58kb.
Примерная программа дисциплины 1 270.56kb.
Программа дисциплины социальная и политическая психология 1 267.82kb.
Рабочая программа учебной дисциплины «Метрология, Стандартизация... 1 200.64kb.
Использование онтологических ресурсов для совершенствования поиска... 1 105.04kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Программа дисциплины «Концепции измерения в гуманитарных науках» - страница №1/1




Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Концепции измерения в гуманитарных науках»
для направления 040200.62 «Социология» подготовки бакалавра





Правительство Российской Федерации

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

Факультет социологии



Программа дисциплины

Концепции измерения в гуманитарных науках

для направления 040200.62 «Социология» подготовки бакалавра

Автор программы:

Толстова Юлиана Николаевна

untolstova@mail.ru

Одобрена на заседании кафедры методов сбора и анализа социологической информации «22» ноября 2011 г

Зав. кафедрой И.М.Козина
Рекомендована секцией УМС "Социология" «___»____________ 20 г

Председатель В.Г. Ледяев


Утверждена УС факультета социологии «___»_____________20 г.

Ученый секретарь Е.В. Надеждина

Москва, 2011

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


  1. 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/специальности 040200.62 «Социология», обучающихся по бакалаврской программе и изучающих дисциплину «Концепции измерения в гуманитарных науках».

Программа разработана в соответствии с:



  • оригинальным образовательным стандартом НИУ ВШЭ по социологии;

  • образовательной программой 040200.62 «Социология»;

  • рабочим учебным планом университета по направлению подготовки/ специальности «Социология», утвержденным в 2011 г.



  1. Цели освоения дисциплины:

- дать студенту представление об измерении как о процессе моделирования эмпирической системы (ЭС) в математической (МС); проиллюстрировать примерами то, что формирование ЭС, по сути, является результатом формализации априорных содержательных предположения социолога о сути измеряемых объектов; что этот процесс включает в себя этап отнесения к ценности (Вебер) и операционализацию понятий; о том, что такое операционализация понятий, студенту объясняется на самых простых примерах, при этом вводится понятии признака как результата такой операционализации;

- способствовать осознанию студентом того, что измерение требуется для использования при получении нового социального знания известных свойств той МС, с помощью которой моделируется ЭС; в связи с этим студенту дается представление об основных научных задачах, решаемых каждой наукой (описание, объяснение и предсказание) и приводятся примеры их решения в простейших случаях (описание - с помощью построения частотных таблиц и вычисление простейших мер средней тенденции и разброса; объяснение – с помощью изучения статистических связей на основе измерения коэффициентов связи для 4-хклеточных частотных таблиц);

- показать слушателям, что результатом измерения в социальных науках часто является не числовая система, а система каких-то других математических объектов (граф, частично-упорядоченное множество, совокупности ранжировок, парных сравнений, близостей между объектами) и что природа носителей МС определяется содержательным характером решаемой задачи и априорным мнением исследователя о том, какие способы опроса респондентов являются адекватными и как надо интерпретировать полученные от респондентов данные;

- показать, что желание использования чисел в качестве результатов измерения приводит в сложным математическим конструкциям, связанным с возникающей в силу содержательных соображений «неполноценностью» этих чисел (шкалы низких типов, их допустимые преобразования);

- показать, что при измерении латентных переменных часто возникает потребность введения понятия модели восприятия (связывающей представления исследователя об интерпретации значений наблюдаемых и четкой ее формулировки для каждого конкретного случая;

- дать представление об отдельных способах построения шкал при использовании МС разной природы: шкалы Лайкерта (использование «неполноценных» чисел), одномерного развертывания (анализ ранжировок), метода парных сравнений, многомерного шкалирования (анализ близостей, идеи МШ дают в очень упрощенном и сокращенном виде).

  1. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины


В результате освоения дисциплины студент должен:

  • Знать специфику измерения в гуманитарных науках, его отличия от измерения в естественных науках.

  • Уметь применять простейшие методы социологического измерения .

  • Иметь навыки (приобрести опыт) выбора и использования простейших методов шкалирования.

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

Способность к восприятию, обобщению, анализу информации, постановки цели и выбору путей её достижения (формируется частично)

ОК-1

- оценивает пригодность некоторых методов измерения в конкретной социологической ситуации, - демонстрирует умение ставить задачи, решаемые с помощью простейшего анализа данных;

Лекции, семинары, выполнение домашних заданий по простейшим методам измерения и элементам анализа данных, контрольная работа

Способность использовать основные положения и методы гуманитарных и экономических наук при решении профессиональных задач (формируется частично)

ОК-9

− применяет методы психологического измерения при решении социологических задач;


Лекции, семинары, выполнение домашних заданий по измерению и элементам анализа данных, контрольная работа

Способность использовать основные законы естественно-научных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (формируется частично)

OK-11

- представляет связи процесса измерения с математическим моделированием;

-демонстрирует сходство и различие измерения в гуманитарных и естественных науках;

- применяет элементарные положения теории вероятностей, математической статистики, анализа данных, привязывая эти методы к содержанию социологических задач;


Лекции, семинары, выполнение домашних заданий по измерению и элементам анализа данных, контрольная работа

Способность применять в профессиональной деятельности базовые и профессионально-профилированные знания и навыки по основам социологической теории и методам социологического исследования (формируется частично)

ПК-1

- распознает, при каких условиях имеет смысл использовать тот или иной метод социологического измерения



Лекции, семинары, занятия, выполнение домашних заданий и контрольной работы по измерению и элементам анализа данных

Способность самостоятельно формулировать цели, ставить конкретные задачи научных исследований в различных областях социологии и решать их с помощью современных исследовательских методов с использованием новейшего отечественного и зарубежного опыта и с применением современной аппаратуры, оборудования, информационных технологий (формируется частично)

ПК-2

- распознает социологические ситуации, когда требуется использование нестандартных современных методов измерения ;

- обосновывает выбор метода для решения простейших задач анализа данных, согласовывая его с методами измерения




Лекции, семинары, выполнение домашних заданий и контрольной работы по измерению и элементам анализа данных


  1. Место дисциплины в структуре образовательной программы

Дисциплина является дисциплиной по выбору (вариативная часть).


Методологические особенности курса.

Курс рассчитан на чтение его в третьем модуле первого курса, и это создает много методологических трудностей. Студенты не знают не только методов анализа данных и математической статистики, но и социологии.

Отсутствие знаний по «математическим» предметам делает невозможным иллюстрации адекватности (неадекватности) методов относительно типов используемых шкал. Это обстоятельство обусловливает необходимость включения в курс нескольких тем, непосредственно с измерением не связанных: дать студентам представление о признаке, признаковом пространстве, расстояниях в признаковом пространстве, мерах средней тенденции, мерах разброса, элементарных коэффициентах связи между признаками, о нормальном распределении. Именно на этом материале затем демонстрируется роль корректности процедуры измерения в процессе решения социологических задач.

Однако то же обстоятельство кажется весьма выигрышным, поскольку дает возможность вложить в «чистое» сознание студента, только что поступившего в вуз, современное представления об измерении, связать соответствующий процесс с моделированием, с необходимостью формирования четких априорных содержательных представлений о том, что исследователь намеревается изучать. Кроме того, студент сразу нацеливается на возможность рассматривать не только числовое измерение, приучается к необходимости вдумываться в то, каким образом можно получать адекватную информацию от респондента.

Необходимо также оговорить, что рекомендуемая в программе литература не в полной мере соответствует адресату: она рассчитана на более подготовленных студентов-социологов.

Предполагается, что усвоение положений данной дисциплины будет способствовать освоению слушателями материала курсов «Анализ социологических данных-1», «Анализ социологических данных-2», «Методология и методы социологических исследований», «Теоретико-вероятностные модели в социологии» «Математико-статистические модели в социологии».



  1. Тематический план учебной дисциплины




№№

Название раздела, темы

Всего часов по дисциплине

Аудиторные часы

Самостоятельная работа

Лекции

Семинары

1

Проблема измерения человеческих мнений (критика традиционных анкетных опросов). Понятие признака

8

2

2

4

2

Определение измерения в гуманитарных науках как моделирования эмпирической системы (ЭС) в математической (МС). Понятие признака как основа числового измерения

8

2

2

4

3

Основные задачи науки (описание, объяснение, предсказание).

4

1




3

4

Решение задачи описания с помощью построения частотных распределений

6

1

1

4

5

Наблюдаемые и латентные признаки, проблемы их соотнесения при решении научных задач. Сложности интерпретации их значений.

5

1

1

3

6

Решение задачи описания с помощью расчета мер средней тенденции

8

2

1

5

7

Решение задачи описания с помощью расчета мер разброса

8

2

1

5

8

Решение задачи объяснения через нахождение статистических связей между переменными

9

2

2

5

9

Допустимые преобразования шкал. Адекватность (формальная и содержательная) математического метода анализа данных

9

2

2

5

10

Оценочные и установочные шкалы. Проблемы, возникающие при построении индексов. Модель восприятия.

9

2

2

5

11

Установочная шкала Лайкерта

7

1

1

5

12

Ранжировки как результаты измерения. Построение на их основе оценочной шкалы (с помощью метода одномерного развертывания).

9

2

2

5

13

Метод парных сравнений и построение на его основе оценочной шкалы.

9

2

2

5

14

Оценка респондентами близостей между объектами как основа для построения оценочной шкалы. Основные идеи многомерного шкалирования

9

2

2

5




Итого

108

24

24

63



  1. Формы контроля знаний студентов




Тип контроля

Форма контроля

1 год

Параметры

Текущий (неделя)

1

2

3

4







Домашнее задание






*




Перевод работы по измерению в социологии




Контрольная работа







*




А) Использование допустимых преобразований шкал

Б) Практическое использование одного из освоенных способов шкалирования



Итоговый

Зачет










*







  • текущий контроль – оценка работы слушателей на семинарских занятиях; проверка домашних заданий;

  • промежуточный контроль – написание контрольной работы в конце третьего модуля;

  • итоговый контроль – зачет (в форме устной беседы студента с преподавателем).



  1. Содержание дисциплины



Тема 1. Проблема измерения человеческих мнений (критика традиционных анкетных опросов). Понятие признака.
Студенты коротко знакомятся с понятием анкеты. Вводится понятие признака: каждому вопросу анкеты ставится в соответствие свой признак (переменная, характеристика). Рассматриваются числовая прямая, ее роль в гуманитарных науках, многомерное пространство, таблица «объект-признак». Показывается, что традиционная трактовка чисел далеко не всегда отвечает той реальности, которую исследователь намеревается отразить в этих числах. Дается интуитивное представление о номинальной, порядковой, интервальной шкалах. На простейших примерах демонстрируется проблема анализа результатов такого измерения. Показывается, что использованием этих шкал не покрывается специфика информации, получаемой с помощью анкеты.
Семинар

Студентам предлагается:



  1. привести примеры признаков, полученных по номинальной, порядковой, интервальной шкале;

  2. построить двумерное признаковое пространство на основе набора ответов респондента на два вопроса в анкете;


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 89-94

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 20-23
Дополнительная

Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л, 2007. С. 201-242 (анкетный опрос и интервью)



Тема 2. Определение измерения в гуманитарных науках как моделирования эмпирической системы (ЭС) в математической (МС). Понятие признака как основа для числового измерения.
Говорится, что в основу курса положена идея теории измерений, в соответствии с которой измерение есть отображение (моделирование) эмпирической системы (ЭС) в математическую (МС).

Показывается, что построение ЭС – это творческая работа ученого-гуманитария, сводящаяся к четкой формулировке его априорных представлений об изучаемом фрагменте реальности. Оговаривается цель измерения: получение возможности использовать ту МС, в которой моделируется ЭС, для получения нового социологического знания. Коротко упоминается возможность использования нечисловых МС (например, сетей; частично-упорядоченных множеств).

Построение шкалы рассматривается как частный случай измерения (когда МС – числовая). Основное внимание уделяется возможности измерения нужных исследователю аспектов реальности с помощью числовых признаков, с учетом того, что числа могут быть «неполноценными», отвечать шкалам низких типов. МС превращается при этом в числовую (ЧС). Типы шкал определяются через то, какие отношения между реальными объектами (точнее, объектами ЭС) отображаются при построении модели системы этих объектов с помощью системы чисел (тем самым уточняются представления о шкалах, сформированные при работе над темой 1).

Более глубоко (по сравнению с темой 1) обсуждается понятие признака. Признак определяется как результат интерпретации и операционализации более абстрактного понятия. Процесс операционализации связывается в этом случае с процессом формирования ЭС.


Семинар.

Студентам предлагается дать несколько способов операционализации несложных понятий: например, национальности, успеваемости студента;


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 89-94

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 9-17, 36-37

Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2007. С. 43-50

Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л, 2007.С. 139, 141 (частично-упорядоченная МС)
Дополнительная

Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л, 2007.С. 70-76 (уточнение и интерпретация понятий)


Тема 3. Основные задачи науки (описание, объяснение, предсказание).
Формулируются основные задачи любой науки: описание, объяснение, предсказание.
Литература.

Основная

Кохановский В.П., Лешкевич Т.Г., Матяш Т.П., Фатхи Т.Б. Основы философии науки. М.: Феникс, 2007.

Стёпин В.С. Философия науки. Общие проблемы. М.: Гардарики, 2006.
Дополнительная

Рузавин Г.И. Философия науки. М.: Юнити-дана, 2008


Тема 4. Решение задачи описания с помощью построения частотных распределений
Показывается, как для решения задачи описания могут служить одномерные и двумерные частотные распределения значений признаков, гистограммы, полигоны, кумулята. Вводится понятие генеральной и выборочной совокупности. Рассмотрение частоты как выборочной оценки генеральной вероятности.
Семинар.

Построение одномерных и двумерных частотных распределений гистограмм, полигонов, кумулят.


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 82-87, 124-142

Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2007. С. 19
Дополнительная

Математическая статистика для социологов. Задачник. М.: ГУ-ВШЭ, 2010. С. 12-15.


Тема 5. Наблюдаемые и латентные признаки, проблемы их соотнесения при решении научных задач. Сложности интерпретации их значений.
Дается определение наблюдаемых и латентных признаков. Поиск латентных переменных (т.е. их измерение) связывается с задачей описания, а рассматривается как одна из основных задач социологического измерения. Показывается, что наблюдаемые признаки, как правило, служат «признаками-приборами», т.е. отражают латентные качества измеряемых объектов, и для более адекватного отражения этих качеств часто требуется переделка исходных значений признаков (разбиение диапазона изменения значений признака на интервалы, заполнение пропусков, оцифровка). Констатируется, что при разной переделке дальнейший анализ полученных значений может привести к разным содержательным результатам. Пример – получение качественно разных распределений значений признака при разном разбиении диапазона его изменения на интервалы. Другие примеры обещаются при работе над темой 8 (разные результаты анализа связей при различном разбиении).

Вводится понятие модели, стоящей за каждым математическим методом. Рассматриваются соотношения наблюдаемых и латентных признаков как выбора определенной модели реальности. Указывается на то, что поиск латентных переменных может быть очень сложным, включать в себя сложные методы анализа данных (подробнее - в темах 10-14) .


Семинар.

  1. Обсуждение вопроса о разной интерпретации сути признака при разном разбиении диапазона его изменения на интервалы.

  2. Демонстрация того, что при разном разбиении признака на интервалы могут быть получены качественно разные распределения.


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 62-68 – понятие модели, предполагаемой математическим методом

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 13-14 – наблюдаемые и латентные переменные. 22-23 – признаки-приборы

Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. М.: ИДУ, 2006


Дополнительная

Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978. С. 36-39

Толстова Ю.Н. К вопросу о классификации методов анализа социологических данных. С.101-120. С.103 -107 - о признаках-приборах
Тема 6. Решение задачи описания с помощью расчета мер средней тенденции

Определение среднего арифметического. Демонстрация того, что его расчет для номинальных шкал бессмыслен, кроме того случая, когда данные – дихотомические.

Определение медианы и моды.

Демонстрация того, что введенные меры средней тенденции предполагают разные модели, разное содержательное понимание средней тенденции. Предположение о типе используемых шкал как часть модели. Адекватность средних относительно типа используемых шкал.



Семинар.

Расчет среднего арифметического, моды, медианы.

Пример задач: доказать, что

- сумма расстояний от среднего арифметического некоторой совокупности значений признака до тех значений этой совокупности, которые больше среднего арифметического, равна сумме расстояний от того же среднего арифметического до тех значений признака, которые меньше него;

- нельзя строить меру разброса на основе усреднения отклонений значений признака от их среднего арифметического
Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. 142-144, 146-148, 150-153



Дополнительная

Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978. С. 27-31- адекватность метода относительно типа шкал

Рабочая книга социолога. М.: Наука, 1983. С. 159-163
Тема 7. Решение задачи описания с помощью расчета мер разброса.
Объяснение того, зачем нужны меры разброса. Определение дисперсии, квартильного размаха, качественной вариации. Демонстрация их связи со шкалами. Демонстрации моделей, заложенной в этих методах.
Семинар.

Расчет дисперсии, квартильного размаха, качественной вариации


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 145-146, 153-159


Дополнительная

Рабочая книга социолога. М.: Наука, 1983. С. 163-166


Тема 8. Решение задачи объяснения через нахождение статистических связей между переменными.
Приводится определение отсутствия связи как пропорциональности строк (столбцов) таблицы сопряженности. Определяются коэффициенты связи Q и Ф для 4-хклеточной таблицы сопряженности. Анализируется их сходство и различие с точки зрения заложенной в них модели связи.

Рассматривается способ получения 4-хклеточной таблицы из многомерной. Демонстрируется то, что при различном разбиении диапазона изменения признака на интервалы могут получиться разные выводы о наличии связи.


Семинар.

  1. Доказательство того, что для 4-х-клеточных таблиц из пропорциональности строк следует равенство нулю Q и Ф, и обратно.

  2. Сведение таблицы сопряженности произвольной размерности к 4-х-клеточной.


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 188-191, 219-226


Дополнительная

Рабочая книга социолога. М.: Наука, 1983. С. 189-190


Тема 9. Допустимые преобразования шкал. Адекватность (формальная и содержательная) математического метода анализа данных.

Рассматривается строгое определение номинальной, порядковой, интервальной шкалы через их допустимые преобразования. Определяется понятие упорядоченности типов шкал. Вводится понятие метода, формально адекватного относительно типа используемых шкал; сравнивается с представлением о содержательной адекватности метода (иллюстрации со средними и методами классификации). Даются соответствующие формальные определения. Приводятся примеры адекватных и неадекватных методов для шкал разных типов. Объясняется, почему методы, адекватные для шкал какого-либо типа, всегда адекватны для шкал более высокого типа.

Анализируется роль формализма в определении измерения, плюсы и минусы формализмов науке вообще.
Семинар.


  1. Доказательство того, что сравнение средних арифметических – метод, формально адекватный для интервальных шкал и формально не адекватный для порядковых шкал.

  2. Доказательство того, что нахождение модального значения – метод, адекватный для номинальных, порядковых и интервальных шкал.

  3. Доказательство того, что вычисление медианы является методом, формально адекватным для порядковых и интервальных шкал.


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 178-185


Дополнительная

Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978. С. 27-31


Тема 10. Оценочные и установочные шкалы. Проблемы, возникающие при построении индексов. Модель восприятия
Дается определение оценочных и установочных шкал. Обсуждается общее представление о социологических индексах и проблемах, возникающих при их вычислении. Определяется и обсуждается понятие модели восприятия. Приводятся примеры моделей восприятия при построении оценочных и установочных шкал.

Дается общее представление о тестовом подходе, о факторном анализе, о его рождении в работе Спирмена в 1904 году. Основная идея факторного анализа рассматривается как сложный метод поиска латентной переменной, анализируется соответствующая модель восприятия.


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 17-20,90-101, 101-108.


Дополнительная

Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л, 2007.С.311-314


Тема 11. Установочная шкала Лайкерта
Обсуждение модели восприятия, заложенной в шкале Лайкерта (1903-1981): равновесность суждений (примеры равновесных и неравновесных), предположение о том, что латентная переменная определяет связи между наблюдаемыми, аксиома локальной независимости. Кратко: Лайкерт как психолог. Кратко – биография Лазарсфельда (1901-1976), первым давшего четкую формулировку аксиомы локальной независимости. Подчеркивание того, что Лазарсфельд шел от задачи, а не от метода.

Описание алгоритма построения шкалы Лайкерта. Измерение связи между переменными с помощью коэффициентов Q и Ф для 4-х-клеточной таблицы сопряженности (разбиение диапазона изменения каждого признака на два интервала). Демонстрация того, что при разном разбиении признаков на интервалы можно получить разные выводы о существовании связи между признаками и, следовательно, о включении того или иного суждения в итоговую шкалу. Обсуждение содержательного смысла этого факта.


Семинар.

  1. Практическое построение шкалы Лайкерта, использование Q и Ф для анализа связи между суждениями.

  2. Подбор студентами примера, когда разные разбиения признаков на интервалы приводят к разным выводам о связи. Содержательная интерпретация признаков, полученных при разном разбиении, и выводов о наличии или отсутствии связи.


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 108-113


Дополнительная

Осипов Г.В., Андреев Э.П. Методы измерения в социологии. М.: Наука, 1977. С. 107-110


Тема 12. Ранжировки как результаты измерения. Построение на их основе оценочной шкалы (с помощью метода одномерного развертывания).
Уточнение смысла ЭС при сопоставлении с каждым респондентом результата упорядочения им шкалируемых объектов (носитель МС – совокупность ранжировок). Рассмотрение проблемы построения оценочной шкалы. Доказательство неадекватности (и содержательной, и формальной) часто используемого способа построения оценочной шкалы: усреднения рангов, приписанных каждому ранжируемому объекту разными респондентами.

Модель восприятия, заложенная в методе одномерного развертывания (модель идеальной точки). Алгоритм одномерного развертывания.

Обсуждение типа получающихся в результате одномерного развертывания шкал. Демонстрация того, что иногда получаемая шкала лежит между порядковой и интервальной. Содержательный смысл этого.

Метод одномерного развертывания как шкальный критерий. Переход к многомерному пространству как способ более адекватного моделирования исходных ранжировок (создание больших возможностей для размещения идеальных точек).

«Выход» на общее положение: известный формализм, связанный с допустимыми преобразованиями шкал, не «покрывает» все потребности гуманитария. В данном случае проиллюстрирована потребность в рассмотрении шкал, промежуточных между номинальной и порядковой. Еще один пример будет дан в теме 12.
Семинар.

Реализация метода одномерного развертывания. Желательно решить задачи двух типов – с тремя ранжируемыми объектами (когда получается порядковая шкала) и четырьмя (когда может получиться шкала между порядковой и интервальной).


Литература.

Основная
Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 144-159

Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. М.: ИДУ, 2006. С. 62-64


Дополнительная

Теория измерений в социологии: учебная программа… М.: Макс Пресс, 2002. С. 45-46


Тема 13. Метод парных сравнений и построение на его основе оценочной шкалы.
Краткая биография Кондорсе (1743-1794) как политического деятеля, социолога, математика. Кондорсе как первый исследователь, заинтересовавшийся парными сравнениями. Решаемые им содержательные задачи: выработка правил голосования в парламенте. Определение свойств антисимметричности и транзитивности парных сравнений. Обсуждение вопроса о содержательных причинах их частого нарушения в жизни. Парадокс Кондорсе. Вид ЭС и МС при использовании метода парных сравнений.

Обоснование Кондорсе возможности изучения человеческих мнений на базе положений теории вероятностей. Развитие идей Кондорсе в творчестве Терстоуна (1887-1955). Коротко - об идее шкалы Терстоуна. Относительность деления шкал на установочные и оценочные. Определение нормального распределения и обсуждение содержательных аспектов предположения Терстоуна о нормальности мнения одного респондента об одном объекте. Понятие однородности совокупности респондентов (тождественность соответствующих распределений).

Продолжение разговора о том, что известный формализм теории шкалирования не всегда удовлетворяет потребности социолога, бывают ситуации, когда желание получить шкалу определенного типа заставляет делать непроверяемые предположения, опираясь только на собственную интуицию. Именно таким предположением является сформулированное выше предположение Терстоуна о нормальности распределения мнения респондента об объекте.

Еще раз (это было в теме 8) обсуждается вопрос о роли формализма в науке (плюсы и минусы).


Семинар.

  1. Придумывание студентами примеров, иллюстрирующих парадокс Кондорсе.

  2. Построение эмпирического нормального распределения, например, с помощью наблюдений реальных возрастов студентов-слушателей (в месяцах).


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 67-80

Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. М.: ИДУ, 2006. С.20-21

Экспертные оценки в социологии. Киев: Наукова Думка, 1990. С.286-287 (парадокс Кондорсе)


Дополнительная

Давыдов Ю. Н. Программа статистически-вероятностно ориентированной науки об обществе // История теоретической социологии. Т. 1. М.: Наука, 1995. С. 215–226.
Тема 14. Оценка респондентами близостей между объектами как основа для построения оценочной шкалы. Основные идеи многомерного шкалирования.
Возможность и необходимость получать информацию от человека в виде оценки им близостей между шкалируемыми объектами (оценочная шкала). Шюц (1899-1959) о близостях (примеры из его работ по изучению обыденного сознания; по анализу переживания человеком окружающего мира в терминах типов).

Дается общее представление о евклидовом признаковом пространстве, о возможности измерять евклидово расстояния между объектами. Очень коротко показывается, что измерение расстояния между объектами-точками признакового пространства нужно для использования одного из основных способов познания – классификации изучаемых объектов (направленного на решение задачи объяснения из темы3). Типология и классификация.

Основная идея многомерного шкалирования (МШ): построение такого признакового пространства и такое размещение в нем шкалируемых объектов, чтобы структура исходной матрицы близостей между объектами как можно больше отвечала структуре матрицы расстояний между точками, отвечающими эти объектам в построенном признаковом пространстве. Интерпретация осей пространства как искомых латентных переменных. Роль введения требования небольшой размерности искомого пространства (обсуждение понятия закономерности).
Семинар.


  1. Практическое построение матрицы близостей.

  2. Поиск точек, отвечающие заданным респондентам в двумерном признаковом пространстве, измерение евклидово расстояния между ними.

  3. Построение картины в двумерном пространстве, отвечающей структуре матрицы близостей. Желательно связать это с примером из темы 12 (показать, что невозможность разместить точки в одномерном пространстве преодолевается в двумерном.


Литература.

Основная

Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. М.: ИДУ, 2006. С.11-35


Дополнительная

Шюц А. Смысловая структура повседневного мира. М.: Фонд «Общественное мнение», 2003. С. 263-273



  1. Образовательные технологии

Занятия проводятся в форме интерактивных лекций и практических занятий. Предусматривается активная самостоятельная работа студентов. Для этого им на каждом занятии даются домашние задания, проверяемые преподавателем и учебным ассистентом. Эти задания отвечают приведенным выше темам семинарских занятий.



  1. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента


9.1. Примерные темы домашнего задания и курсовой работы
Темы отвечают темам семинарских занятий, указанным выше.
9.2. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины.


  1. Основные задачи, решаемые любой наукой: описание, измерение, предсказание. Необходимость измерения для их решения

  2. Понимание измерения как моделирования. Эмпирическая и математическая системы

  3. Измерение в социологии и других гуманитарных науках: основные моменты сходства и различия

  4. Понятие признака и его роль в социологии

  5. Примеры нечисловых измерений, многоуровневых эмпирических систем

  6. Шкала как частный вид измерения. Допустимые преобразования шкалы

  7. Номинальная, порядковая, интервальная шкалы. Их допустимые преобразования

  8. Понятие формальной адекватности математического метода. Его определение и содержательный смысл

  9. Понятие мер средней тенденции. Их роль в решении задачи описания.

  10. Свойства среднего арифметического

  11. Неадекватность процедуры сравнения двух среднеарифметических для порядковой шкалы

  12. Адекватность процедуры сравнения двух средних арифметических для интервальной шкалы

  13. Понятие частотного распределения признака. Его роль в решении задачи описания. Связь с представлением о генеральной совокупности и выборке

  14. Понятие моды, медианы, квантилей. Расчет медианы и квантилей с помощью кумуляты

  15. Формальная адекватность моды и медианы для рассматриваемых типов шкал

  16. Обоснование некорректности расчета средних арифметических для рангов

  17. Меры разброса значений признака (дисперсия, квартильный размах, коэффициент качественной вариации). Адекватность их использования для шкал рассматриваемых типов

  18. Понятие двумерного частотного распределения. Представления о наличии статистической связи между признаками. Вид частотной таблицы при отсутствии статистической связи между признаками

  19. Коэффициенты связи для 4-х-клеточной частотной таблицы (Q и Ф). Их сходство и различие. Связь их значений с видом частотной таблицы при независимости признаков

  20. Зависимость наличия связи между признаками от того, как их диапазоны изменении разбиты на интервалы

  21. Модель, заложенная в измерении латентной переменной в рамках тестовой традиции.

  22. Понятие установки. Оценочные и установочные шкалы

  23. Шкала Лайкерта. Заложенная в ней модель

  24. Использование шкалы Лайкерта при измерении связи между признаками с помощью Q и Ф. Демонстрация роли разбиения диапазона изменения рассматриваемых признаков на интервалы

  25. Одномерное развертывание. Его интерпретация как метода усреднения ранжировок. Метод как шкальный критерий. Шкала, получающаяся с помощью одномерного развертывания как промежуточная между порядковой и интервальной

  26. Парадокс Кондорсе

  27. Свойства данных, полученных с помощью методов парных сравнений. Интерпретация логических противоречий

  28. Роль Кондорсе в использовании математического языка в социологии. Терстоун как продолжатель идей Кондорсе

  29. Понятие близостей. Связь с идеями Шюца.

  30. Основные принципы многомерного шкалирования



  1. Порядок формирования оценок по дисциплине


Итоговая оценка складывается из оценки преподавателем работы студента на семинарских занятиях (10%), оценки домашней и контрольной работ (40%), результатов собеседовании на зачете 50%). Неудовлетворительная оценка на зачете влечет неудовлетворительность итоговой оценки.
  1. Учебно-методическое информационное обеспечение дисциплины


11.1. Базовый учебник

Базового учебника пока нет, поскольку курс новый (включен в РУП в 2010-1011 учебном году; аналогичные курсы в российском высшем образовании отсутствуют.

11.2. Литература


Основная литература
Т е м а 1.

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 89-94

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 20-23

Т е м а 2.

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 89-94

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 9-17, 36-37

Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2007. С. 43-50

Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л, 2007.С. 139, 141 (частично-упорядоченная МС)

Т е м а 3.

Кохановский В.П., Лешкевич Т.Г., Матяш Т.П., Фатхи Т.Б. Основы философии науки. М.: Феникс, 2007

Стёпин В.С. Философия науки. Общие проблемы. М.: Гардарики, 2006

Т е м а 4.

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 82-87, 124-142

Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2007. С. 19

Т е м а 5.

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 62-68 – понятие модели, предполагаемой математическим методом

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 13-14 – наблюдаемые и латентные переменные. 22-23 – признаки-приборы

Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. М.: ИДУ, 2006



Т е м а 6.

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. 142-144, 146-148, 150-153



Т е м а 7.

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 145-146, 153-159



Т е м а 8.

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000. С. 188-191, 219-226



Т е м а 9.

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 178-185



Т е м а 10.

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 17-20,90-101, 101-108



Т е м а 11.

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 108-113



Т е м а 12.

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 144-159

Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. М.: ИДУ, 2006. С. 62-64

Т е м а 13.

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИДУ, 2009. С. 67-80

Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. М.: ИДУ, 2006. С.20-21

Экспертные оценки в социологии. Киев: Наукова Думка, 1990. С.286-287 (парадокс Кондорсе)



Т е м а 14. Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. М.: ИДУ, 2006. С.11-35
Дополнительная литература
Т е м а 1.

Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л, 2007. С. 201-242 (анкетный опрос и интервью)



Т е м а 2.

Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л, 2007.С. 70-76 (уточнение и интерпретация понятий)



Т е м а 3.

Рузавин Г.И. Философия науки. М.: Юнити-дана, 2008



Т е м а 4.

Математическая статистика для социологов. Задачник. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2010. С. 12-15



Т е м а 5.

Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978. С. 36-39

Толстова Ю.Н. К вопросу о классификации методов анализа социологических данных. С.101-120. С.103 -107 - о признаках-приборах

Т е м а 6.

Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978. С. 27-31- адекватность метода относительно типа шкал

Рабочая книга социолога. М.: Наука, 1983. С. 159-163

Т е м а 7.

Рабочая книга социолога. М.: Наука, 1983. С. 163-166



Т е м а 8.

Рабочая книга социолога. М.: Наука, 1983. С. 189-190.



Т е м а 9.

Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978. С. 27-31.



Т е м а 10.

Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Омега-Л, 2007.С.311-314.



Т е м а 11.

Осипов Г.В., Андреев Э.П. Методы измерения в социологии. М.: Наука, 1977. С. 107-110.



Т е м а 12.

Теория измерений в социологии: учебная программа… М.: Макс Пресс, 2002. С. 45-46



Т е м а 13.

Давыдов Ю. Н. Программа статистически-вероятностно ориентированной науки об обществе // История теоретической социологии. Т. 1. М.: Наука, 1995. С. 215–226.



Т е м а 14.

Шюц А. Смысловая структура повседневного мира. М.: Фонд «Общественное мнение», 2003. С. 263-273.




  1. Материально-техническое обеспечение дисциплины


На лекциях используется проектор




Мне не нужны сотрудники, которые могут только поддакивать. Я хочу, чтобы каждый говорил мне правду в лицо, — даже если за это он будет уволен. Сэмюэл Голдвин
ещё >>