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

Моделирование структурными уравнениями

2018/2019
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
2
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
1-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Данный курс представляет собой введение в основные принципы моделирования структурными уравнениями, популярного семейства методов анализа многомерных данных. В рамках курса рассматриваются такие темы, как эксплораторный и конфирматорный факторный анализ, измерительная инвариантность, структурные модели и анализ опосредованных эффектов. Кроме того, обсуждаются различные практические вопросы, связанные с оценкой, визуализацией и представлением структурных моделей с использованием языка программирования R, в частности пакетов lavaan и semPlot. Занятия проходят в форме интерактивных семинаров. В ходе реализации дисциплины при-меняются методы проектной деятельности, дискуссии, а также разбора практических задач.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Создать способность рефлексировать (оценивать и перерабатывать) освоенные научные методы и способы деятельности
  • Выявить и установить закономерности, изобретать новые способы и инструменты профессиональной деятельности
  • Освоить новые методы исследований, изменять научный и производственный профили своей деятельности
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Магистрант задает вопросы, понимает ключевые различия между отельными методами анализа
  • Магистрант демонстрирует способность воспроизводить предложенный алгоритм решения задач для аналогичных заданий
  • Магистрант обращается к дополнительным источникам для лучшего понимания изучаемых тем
  • Магистрант способен работать в группе и участвовать в общей дискуссии, затрагивающей различные исследовательские проблемы
  • Магистрант использует концептуальный аппарат социальных наук, а также способен правильно оперировать статистическими понятиями
  • Магистрант способен использовать изученные методы анализа данных и давать содержательную интерпретацию полученных результатов
  • Магистрант способен выделить исследовательскую проблему, определить релевантные и валидные измерения, а также подобрать соответствующий метод анализа
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Введение
  • Тема 2. Конфирматорный факторный анализ – 1
  • Тема 3. Конфирматорный факторный анализ – 2
  • Тема 4. Измерительная инвариантность – 1
  • Тема 5. Измерительная инвариантность – 2
  • Тема 6. Структурные модели
  • Тема 7. Медиация
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Created with Sketch. Лабораторная работа
    Аудиторная лабораторная работа в среде статистического программирования R длиной 50 минут. Лабораторные работы представляют собой форму самостоятельной подготовки, результаты которой оцениваются в ходе лабораторной работы на семинарском занятии. В ходе выполнения лабораторной работы могут быть задействованы конспекты, собственные и учебные скрипты; пользоваться интернетом разрешено. В рамках лабораторной требуется выполнить ряд заданий, связанных с применением изученного метода анализа данных. Оценивается адекватность выбранного метода анализа, правильность его применения, а также интерпретация полученных результатов..
  • неблокирующий Created with Sketch. Участие в работе на семинарах
    Участие в дискуссиях и обсуждении исследовательских кейсов. Предполагается, что слушатели курса будут активно участвовать в разборе конкретных кейсов – исследований, выполненных с использованием изучаемых методов и опубликованных в ведущих международных журналах по социальным наукам, – а также иных формах активности в рамках семинарских занятий
  • неблокирующий Created with Sketch. Экзамен
    Письменная работа (даётся на дом; срок подготовки – 4 дня), в ходе которой предлагается решить исследовательскую задачу с использованием изученных методов. Итоговый экзамен обобщает материал по пройденным темам и представляет собой письменную работу, в ходе которой предлагается решить исследовательскую задачу с использованием изученных методов
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (3 модуль)
    0.4 * Лабораторная работа + 0.4 * Участие в работе на семинарах + 0.2 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Kline, R. B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Fourth Edition (Vol. Fourth edition). New York: The Guilford Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1078917

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Denis, Daniel J. (2015). Applied Univariate, Bivariate and Multivariate Statistics, John Wiley & Sons, Inc. https://ebookcentral.proquest.com/lib/hselibrary-ebooks/detail.action?docID=4338227