• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Методология и методы исследований в социологии

2018/2019
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
8
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках курса студентами осваивают знания в области организации и проведения эмпирического социологического исследования, планирования и решения возникающих многоплановых коммуникационных проблем для повышения эффективности работы исследователя и предупреждения организационных ошибок. Также знакомятся с основными методами и технологиями разрешения этических вопросов и ситуаций в отношениях между исследователями в одной команде, между исследователем и респондентами, между исследователем и заказчиком или государственными органами. Студенты знакомятся с основными стратегиями планирования успешной коммуникации в социологическом исследовании с использованием качественных и количественных методов. В рамках изучения качественной методологии студенты знакомятся со спецификой дизайна качественного исследования, основными методами (наблюдение, интервью, самоэтнография и т.д.), осваивают основы анализа качественных данных. В рамках изучения количественного сбора и анализа данных студенты осваивают базовые методы современного анализа данных, включая тест хи-квадрат, t-тест, непараметрические тесты, однофакторный дисперсионный анализ и многофакторный регрессионный анализ, а также социологическую интерпретацию и визуализацию полученных результатов. В рамках дисциплины предполагается знакомство магистрантов со средой статистического программирования R для всех предложенных статистических техник.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Сформировать у студентов понимание основ методологии социологического исследования
  • Развить их навыки проведения количественного и качественного сбора и анализа данных
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент успешно применяет методы социологического исследования для своего исследовательского проекта; Студент задает вопросы, сравнивает различные способы анализа, пробует выполнить задание разными методами
  • Студент выявляет закономерности, адаптирует инструментарий под задачи исследования
  • Студент демонстрирует умение самостоятельно применять методы социологического исследования
  • Студент участвует в семинарских занятиях, задает вопросы,совершенствует методы анализа, пробует использовать теоретические знания для анализа эмпирического материала
  • Студент владеет способами поиска и переработки информации, критически анализирует предлагаемый материал, умеет находить недостающую информации самостоятельно, применяет полученные знания для социологического анализа
  • Студент владеет коммуникационными навыками
  • Студент владеет навыками академической коммуникации, умеет презентовать результаты исследования, использует научный язык в процессе коммуникации
  • Студент способен применить на практике полученные знания, умеет пользоваться программами для анализа и обработки полученных данных
  • Студент способен разработать программу социологического исследования
  • Студент демонстрирует навыки проведения и написания социологического исследования, способен представить результаты анализа, используя полученные теоретические знания и практические навыки
  • Студент владеет навыками составления презентации с результатами исследования, демонстрирует навыки устного представления материала
  • Студент может организовать учебную деятельность, соблюдает сроки сдачи работы, не нарушает академической этики
  • Студент владеет навыками обработки и анализа данных с применением изученной теории и полученных практических навыков, интерпретирует данные
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в качественное исследование в социальных науках
    Описание методологических и теоретических оснований качественного исследования. Принципы и логика качественного исследования. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу) Опционно: обсуждение специфики качественной методологии на примере художественных произведений
  • Дизайн качественного исследования, правила исследовательской этики
    Исследование как процесс. Понятие дизайна в качественном исследовании. Структурные элементы дизайна. Выборка качественного исследования. Этика качественного исследования. Анализ дизайна исследования на примере эмпирических статей. Задача: реконструировать дизайн исследования из статьи. Разработка черновика дизайна проекта: студенты делятся на малые группы, выбирают тему исследования и разрабатывают черновик дизайна.
  • Этнографическая стратегия и наблюдение
    Понятие и типы стратегий качественного исследования. Характеристика этнографической стратегии. Наблюдение как метод качественного исследования: правила, процедуры, трудности. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу) Обсуждение полевых наблюдений студентов. Задание к занятию: разбиться на пары и провести наблюдение в публичном пространстве Санкт-Петербурга (место согласуется с преподавателем). Написать дневник наблюдения и представить его на занятии.
  • Интервью в качественном исследовании
    Понятие интервью. Виды интервью в качественном исследовании. Интервью как процесс, этапы проведения интервью. Ошибки качественного интервью. Как оценить качество качественного интервью. Работа с гайдом – разработка гайда интервью для групповых проектов. Обсуждение опыта сбора исследовательских интервью. Задание: студентам нужно взять по 1 качественному интервью по разработанному гайду, оттранскрибировать их. На занятии обсуждаются успехи и ошибки интервью.
  • Качественный анализ интервью: общий обзор
    Виды качественного анализа. Процедуры качественного анализа. Триангуляция. Анализ интервью. В рамках занятия студенты анализируют собственные материалы наиболее релевантным методом.
  • Биографический метод (стратегия «история жизни») в социальных исследованиях
    Специфика биографических данных. История развития биографической стратегии в социальных науках. Особенности сбора и анализа биографий. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу). Анализ биографий. В рамках занятия студенты работают с биографическими материалами, анализируют их в парах.
  • Стратегия Обоснованной теории, компьютерные способы анализ качественных данных
    Определение и история развития обоснованной теории. Процедуры кодирования, написание мемо. Краткий обзор компьютерных программ для качественного анализа. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу). Кодирование материалов
  • Самоэтнография как стратегия качественного исследования. Исследователь как инструмент / Стратегия кейс-стади
    Самоэтнография: возможности и ограничения. Необходимость саморефлексии качественного исследователя. Исследователь – как главный инструмент исследования / Стратегия кейс-стади. Понятие кейса. Виды кейсов. Особенности реализации стратегии. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу)
  • Оценка и презентация результатов качественного исследования и жанры качественного письма
    Формы презентации исследовательских результатов. Жанры качественного письма. Публичная наука. Особенности научной презентации. Чтение и обсуждение текстов по теме занятия (текст уточняется преподавателем перед занятием из списка литературы к курсу). Презентация творческого домашнего задания
  • Измерение в количественном социологическом исследовании
    Понятие о сборе данных, уровнях измерений, переменных, валидности, типах шкал.
  • Выборка в количественном исследовании
    Понятие выборочной и генеральной совокупности, типы выборок, свойства выборок.
  • Введение в R
    Понятие о среде R, R-Studio, R Markdown. Структура R, пакеты, установка R. Интерфейсы. Рабочее пространство, рабочая директория. Базовые функции, векторы, матрицы, загрузка баз данных из разных форматов. Математические и логические операторы в R.
  • Логика статистического вывода, биномиальный тест
    Выборки, генеральная совокупность, распределения, оценки параметров отклонения, дисперсии. Простые статистические тесты и область их применения. Функция плотности распределения (распределения масс – для дискретных переменных). Центральные моменты распределения. Способы статистической оценки. Проверка статистической гипотезы. Содержательная и статистическая гипотезы. Ошибки I и II типа. Статистическая значимость.
  • Тест хи-квадрат
    Данные, к которым применяется тест хи-квадрат. Ожидаемые и наблюдаемые значения в таблице сопряженности. Табличные значения. Степени свободы и уровни значимости. Насыщенная и ненасыщенные модели. Поправка Йейтса.
  • t-тест
    Сравнение средних при равенстве дисперсий в 2-х группах, при неравенстве дисперсий. T-распределение. Одновыборочный т-тест. Нулевая и альтернативная гипотезы в т-тесте. Экспериментальная природа теста.
  • Непараметрические тесты
    Непараметрические тесты Манна-Уитни, Уилкоксона, Краскалл-Уоллиса. Особенности работы с категориальными и ненормально распределенными переменными. Статистический вывод из непараметрических тестов. Область применения и ограничения.
  • Корреляционный анализ
    Корреляции Пирсона, Спирмана, Кендалла, полихорические. Ограничения метода. Применение для более сложных видов анализа (разведывательная функция).
  • Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA)
    Принцип моделирования в статистике. Сравнение средних для нескольких групп одновременно. Ошибка I типа II (сравнение ANOVA и серии t-тестов). Предположения для построения модели. Оценки параметров, стандартная ошибка, сравнение моделей. F-статистика, объясненная и остаточная дисперсия.
  • Линейная регрессия (многофакторный анализ)
    Метод наименьших квадратов. Связь корреляций и однофакторного дисперсионного анализа с регрессией. Уравнение регрессии. Графики регрессионных линий. Интерпретация результатов. Объяснительная сила модели. Невозможность определения направления связи. Выбор наилучшей модели. Экономичность модели.
  • Эффекты взаимодействия в регрессионном моделировании
    Понятие интеракции. Типы интерактивных эффектов (непрерывная и бинарная переменные, непрерывная и категориальная, 2 бинарные и т.д.). Визуализация интерактивных эффектов.
  • Визуализация и презентация результатов регрессионного моделирования
    Пакеты {stargazer}, {sjPlot}, {ggplot2} для различных способов визуализации результатов регрессии.
  • Диагностика линейных регрессионных моделей
    Остатки, выбросы, рычаги, диагностика Кука, dfBetas, графические методы диагностики, boxcox, трансформации переменных.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Коллоквиум 1
    1 модуль. Подготовка в группах не более 3 человек и презентация дизайна качественного исследовательского проекта, инструментария проекта, результатов его пилотажа.
  • неблокирующий Домашнее задание
    2 модуль. Творческое задание: разработка презентации одного из методов или методологии в формате pop-science. Критерии оценивания: - корректность презентации особенностей качественного исследования, соответствие выбран-ной теме курсу; - креативность презентации, успешность реализации формата pop-science
  • неблокирующий Аудиторная работа
    План аудиторной работы в рамках семинаров. Она предполагает выполнение заданий преподавателя во время занятий, домашнее чтение текстов, выполнение заданий к занятиям дома.
  • неблокирующий Коллоквиум 2
    2 модуль. Коллоквиум 2 проходит в форме групповых презентаций исследовательского проекта (дизайн исследования, инструмент, полевой материал, первичный анализа данных, рефлексивный анализ)
  • неблокирующий Лабораторная работа с домашней подготовкой
    Тест в среде статистического программирования R
  • неблокирующий Домашняя работа 1
    1 модуль. Письменный анализ статьи
  • неблокирующий Домашняя работа 2
    2 модуль. Построение и описание регрессионной модели
  • неблокирующий Контрольная работа
    1 модуль. Письменная работа 150 мин.
  • неблокирующий Итоговая контрольная работа по направлению «Количественные исследования»
    2 модуль. Письменная работа на основе вычислений, выполненных в среде статистического программирования R
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (1 модуль)
    0.25 * Аудиторная работа + 0.1 * Домашняя работа 1 + 0.25 * Коллоквиум 1 + 0.25 * Контрольная работа + 0.15 * Лабораторная работа с домашней подготовкой
  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.2 * Аудиторная работа + 0.1 * Домашнее задание + 0.1 * Домашняя работа 2 + 0.25 * Итоговая контрольная работа по направлению «Количественные исследования» + 0.25 * Коллоквиум 2 + 0.1 * Лабораторная работа с домашней подготовкой
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Huber, P. J. (2011). Data Analysis : What Can Be Learned From the Past 50 Years. Hoboken, N.J.: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=391373
  • Saldaña, J. (2011). Fundamentals of Qualitative Research. New York: Oxford University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=355780
  • Готлиб, А. С. Процедуры и методы социологического исследования. Кн. 2 : практикум / А. С. Готлиб. – Москва : Флинта, 2019. - 363 с. – ISBN 978-5-9765-2020-2. – Текст : электронный. - URL: https://new.znanium.com/catalog/product/1047524 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1047524
  • Основы качественного исследования: Обоснованная теория. Процедуры и техники, Страусс А., Корбин, Д., 2007

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Field, A. V. (DE-588)128714581, (DE-627)378310763, (DE-576)186310501, aut. (2012). Discovering statistics using R Andy Field, Jeremy Miles, Zoë Field. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.363067604
  • Leavy, P. (2014). The Oxford Handbook of Qualitative Research. Oxford: Oxford University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=779511
  • Trzesniewski, K. H., American Psychological Association, Donnellan, M. B., & Lucas, R. E. (2011). Secondary Data Analysis : An Introduction for Psychologists (Vol. 1st ed). Washington, D.C.: American Psychological Association. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=993466