3. Гублер, А. Е. Применение критериев непараметрической статистики в медико-биологических исследованиях / А. Е. Гублер, А. А. Генкин. – Л.: Изд-во ВМедА, 1966.
4. Дружинин, Н. К. Выборочное исследование и эксперимент /
Н. К. Дружинин. – М.: Статистика, 1977.
5. Ивантер, Э В., КоросовЮ А. В. Основы биометрии: Введение в статистический анализ биологических процессов и явлений. – Петрозаводск: ПГУ, 1992.
6. Общая теория статистики: учебное пособие /под ред. А. Я. Боярского. – М.: изд-во МГУ, 1977.
7. Сепетлиев, Д. Статистические методы в научных исследованиях /
Д. Сепетлиев. – М.: Медицина, 1966.
Тема 9. Статистический анализ связи между переменными. Дисперсионный, факторный анализы
Оценка связи между количественными признаками – корреляционный анализ. Параметрические методы – определение коэффициент корреляции r Пирсона. Оценка связи между качественными признаками, измеренными методом упорядочивания. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендэлла (непараметрический метод). Регрессионный анализ – прямолинейная и криволинейная корреляция. Назначение регрессионного анализа, критерии оценки коэффициентов, область применения, алгоритм применения.
Сущность и разновидности факторного анализа. Задачи факторного анализа. Проблема определения числа факторов. Понятие о «силе» влияния изучаемых и случайных факторов (η) и его ошибке. Назначение факторного анализа, критерии оценки, область применения.
Выполнение индивидуальных заданий по вычислению коэффициента корреляции параметрическим методом и ранговым (непараметрическим) методом Спирмена. Представление в графическом виде прямолинейной и криволинейной зависимостей по предложенным формулам. Анализ результатов факторного анализа по уже имеющимся данным расчета.
Литература
1. Девятко, И. Ф. Методы социологического исследования / И. Ф. Девятко. – М.: КДУ, 2006. .
2. Глас, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии /
Дж. Гласс, Дж. Стенли. – М.: Прогресс, 1976.
3. Гублер, А. Е. Применение критериев непараметрической статистики в медико-биологических исследованиях / А. Е. Гублер, А. А. Генкин. – Л.: Изд-во ВМедА, 1966.
4. Ивантер, Э В., Коросов, А. В. Основы биометрии: Введение в статистический анализ биологических процессов и явлений. – Петрозаводск: ПГУ, 1992.
5. Общая теория статистики: учебное пособие /под ред. А. Я. Боярского. – М.: изд-во МГУ, 1977.
6. Сепетлиев, Д. Статистические методы в научных исследованиях / Д. Сепетлиев. – М.: Медицина, 1966.
Тема 10. Подведение итогов, апробация, экспертиза, внедрение результатов в практику социальной работы
Принципы, правила и этапы трактовки данных исследования. Гипотетико-дедуктивный подход к научному анализу. Подтверждение или отвержение гипотез. Предварительное (фрагментарное) и окончательное обобщение – выявление причин и закономерностей изучаемых явлений и процессов. Формулирование выводов и рекомендаций. Апробация данных исследований и (или) их экспертная оценка как способ подтверждения популяционной валидности. Контроль исследователя за процессом внедрения результатов научного исследования в практику социальной работы.
Темы докладов, вопросы для обсуждения:
1. Принципы, правила и этапы трактовки данных исследования.
2. Виды гипотез, их подтверждение или отвержение.
3. Предварительное (фрагментарное) и окончательное обобщение.
4. Формулирование выводов и рекомендаций.
5. Апробация данных исследований и (или) их экспертная оценка.
6. Контроль исследователя за процессом внедрения результатов научного исследования в практику социальной работы.
Литература
1. Девятко, И. Ф. Методы социологического исследования / И. Ф. Девятко. – М.: КДУ, 2006.
2. Теория социальной работы: учебник / под ред. Е. И. Холостовой. – М.: Юристъ, 1998.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.