Концепция курсовой работы по методам социологического исследования

2.
 
Решение (требования к решению см в 
таблице 6.7.1) 
3.
Подробный 
содержательный 
вывод 
по 
результату 
проверки 
содержательных гипотез и собственно по решению содержательной 
задачи. 
 
Таблица 6.7.1 
Решение 
задачи - 
это 
связный 
текст!!! 
В табличке представлены обязательные пункты решения задачи, но все 
должно быть написано красивым повествовательным текстом! 
Кл
асс 
зад
ач
 
Метод, 
которым 
можно 
решить
 
Что должно быть в отчете
 
Что должно 
быть в 
презентации
 
На 
опи
са
ни
е 
Описание 
распределе
ния 
Частотная таблица (если переменная номинальная, 
порядковая, дихотомия или интервальная, если набор 
значений невелик). 
Можно проиллюстрировать диаграммой (для отчета в 
июне – нужно) 
График - для интервальных переменных 
График можно делать любого подходящего типа 
(например, коробчатую диаграмму) 
Доверительные интервалы для долей. Обговорить и 
содержательно обосновать (!!!) выбранный уровень 
значимости. Обоснование уровня значимости необходимо 
во всех задачах. 
Предпочтитель
но график или 
диаграмма, в 
крайне 
необходимом 
случае - 
красиво 
оформленная 
табличка (не 
копипейст из 
СПСС!!!!). 
Тип графика - 
на свое 
усмотрение, 
обычно 
круговая 
диаграмма для 
номинальных, 
столбиковая для 
порядковых и 
множественног
о выбора, 
гистограмма 

---

для 
интервальных 
Выводы 
Меры 
среднего 
Укаазние меры среднего и содержательная интерпретация.
Если для вашего типа шкалы можно считать много мер 
среднего - можно считать и интерпретировать все, можно 
что-то одно с обоснованием почему именно это самое 
подходящее 
Для среднего арифметического - доверительный интервал 
Выводы 
Меры 
разброса 
Указание мер разброса и содержательная интерпретация 
Выводы 
Н
а поис
к 
связи
Хи-квадрат 
Проверяемая Нуль-гипотеза.
Выбранный уровень значимости с его обоснованием 
Табличка со статистикой хи-квадрат. Вывод по табличке. 
Если связь есть - табличка со стандартными остатками и 
их интерпретация! 
Таблицы сопряженности 
Если нет - табличку со стандартными остатками 
показывать не надо, просто вывод 
Выводы 
Коэффици
енты 
ранговой 
корелляци
и 
Проверяемая нуль-гипотеза, выбранный уровень 
значимости 
Табличка Symmetric measures, вывод по табличке. 
Связь есть: интерпретация+построение ДИ 
Связи нет: проверка хи-квадратом отсутствия монотонной 
связи - если есть немонотонная связь - добавляем таблицу 
со стандартными остатками и ее интерпретацию 
если связи нет - пишем вывод 
Выводы 
Коэффици
ент 
кореляции 
Пирсона 
Проверяемая нуль-гипотеза, выбранный уровень 
значимости 
Табличка Symmetric measures, вывод по табличке. 
Связь есть: интерпретация+построение ДИ 
Связи нет: проверка коэффициентом ранговой корелляции 
отсутствия линейной связи (оформляем как в предыдущем 
пункте).
Связь есть - интерпретация плюс ДИ.
Связи нет: проверка хи-квадратом отсутствия монотонной 
связи - если есть немонотонная связь - добавляем таблицу 
со стандартными остатками и ее интерпретацию 
если связи нет - пишем вывод. 
Выводы 

---

Классичес
кая 
линейная 
регрессия 
Проверка 3-х (в случае парной регрессии - 2-х) 
ограничений: 
1. Нормальность распределения остатков (Тест 
Колмогорова-Смирнова, интерпретация результатов плюс 
иллюстрация гистограммой) 
2. Гомоскедастичность (Проверка регрессионным 
уравнением или с помощью ДА) 
3. Мультиколленеарность: 
либо интерпретация Tolerance (кто знает), либо построение 
и интерпретация попарных коэффициентов корелляции 
Пирсона 
Если проверки не проходят - делаем усилия по 
преодолению ограничений (см лекции и семинары за 2-й 
курс). Если проходят: 
Оценка качества модели: коэфициент детерминации, его 
значимость (2 таблички), его интерпретация 
Проверка значимости (указываем нуль-гипотезу и 
выбранный уровень значимости) 
Табличка с коэффициентами. Содержательная 
интерпретация всех полученных коэффициентов 
регрессионного уравнения. Построение ДИ для 
коэффициентов (для значимых). 
Анализ выбросов. 
Выводы по 
коэффициентам 
Регрессия 
с 
фиктивны
ми 
переменны
ми 
Проверка мультиколлинеарности: если есть 2 и более 
интервальных независимых переменных помимо 
фиктивных, между этими интервальными переменными 
считаем коэффициент корреляции Пирсона. В остальных 
случаях - не надо!!!!! 
Оценка качества модели - интерпретация коэффициента 
детерминации (см. про классическую регрессию) 
Указание контрольной группы 
Табличка с коэффициентами. Проверка значимости 
(указываем нуль-гипотезу и выбранный уровень 
значимости) 
Содержательная интерпретация коэффициентов 
регрессионного уравнения, построение ДИ для значимых 
коэффициентов 
Выводы 
Бинарная 
логистичес
кая 
регрессия 
Указание того значения Y, вероятность которого взята за 
зависимую переменную в уравнении регрессии. 
Кодировочная таблица для неинтервальных независимых 
переменных, указание контрольной группы по Х. 
Оценка качества модели: табличка классификации, ее 
интерпретация 
Табличка с коэффициентами: Проверка значимости 
(указываем нуль-гипотезу и выбранный уровень 
значимости). Содержательная интерпретация 
коэффициентов регрессионного уравнения (в 
экспоненциальной форме) 
выводы 
Мультино
миальная 
логистичес
кая 
Указание контрольной группы по Y, обоснование ее 
выбора. Указание контрольной группы по X 
Оценка качества модели: табличка классификации, ее 
интерпретация. 
выводы 

---

регрессия 
Табличка с коэффициентами: Проверка значимости 
(указываем нуль-гипотезу и выбранный уровень 
значимости). Содержательная интерпретация 
коэффициентов регрессионного уравнения (в 
экспоненциальной форме) 
Н
а поис
к 
л
атентных 
пере
менн
ых
Факторный 
анализ 
Критерий КМО и Бартлетта - табличка и интерпретация 
Отбор факторов в модель - описание того, какие модели 
пробовали и почему от них отказались. Далее только по 
выбранной модели: 
Общности - табличка и выводы 
Общая объясненная дисперсия - табличка. Указать 
словами общую объясненную дисперсию модели. 
Указать, каким способом вращали и почему, привести 
табличку повернутых компонент (ту, по которой 
интерпретировали!) 
Название, описание и интерпретация каждого фактора 
выводы: 
описание 
полученных 
факторов и 
иллюстрация 
ввиде 
диаграммы у 
какой части 
людей какой 
фактор 
выражен, у кого 
несколько, у 
кого ни одного 
Сумматорн
ые шкалы 
Если у вас есть сумматорные шкалы типа Лайкерта, 
описываете процедуру расчета суммы, если делали 
Лайкерат по-настоящему, описываете все как делали. 
Описательная статистика по полученной шкале 
выводы + 
представление 
описательной 
задачи см выше 
Н
а пост
рое
ние 
типологий/кл
ас
сифик
аций
Иерархиче
ский 
кластерны
й анализ 
Перечислить переменные, вошедшие в классификацию, 
если была сделана дихотомизация или стандартизация - 
указать это. 
Выбор мер расстояния между объектами и между 
кластерами - указать какие и почему 
Выбор количества кластеров - обоснование. 
Дендрограмма, табличка шагов аггломерации - не всю, а 
только те строки, по которым делается вывод о количестве 
кластеров! 
Интерпретация полученных кластеров с табличками, по 
которым это делалось. 
Можно делать расширенное описание кластров не только 
по тем переменным, по которым делался КлА, но и по 
любым дополнительным (перечисляем эти переменные, 
приводим интерпретацию, иллюстрируем табличками 
(обычно это хи-квадрат и дисперсионный анализ) 
выводы, можно 
дендрограмму. 
Описание 
полученных 
кластеров. 
Диаграмма 
распределения 
полученных 
кластеров 
(сколько 
респондентов в 
% в какой 
кластер 
попало). 
Можно 
проиллюстриро
вать портрет 
представителя 
клдастера 
картинками (по 
желанию) 

---

Кластерны
й анализ 
методом К-
средних 
Перечислить переменные, вошедшие в классификацию, 
если была сделана дихотомизация или стандартизация - 
указать это. 
Описать, какие модели были испробованы и почему 
остановились именно на той, на которой остановились. 
По выбранной модели указать количество респондентов в 
каждом кластере, привести табличку дисперсионного 
анализа, табличку конечных центров кластеров и 
проинтерпретировать его результаты с приведением 
таблиц, с помощью которых это делалось. 
Описать кластеры с точки зрения компактности и формы 
(с помощью переменной distance from cluster center) 
Можно делать расширенное описание кластров не только 
по тем переменным, по которым делался КлА, но и по 
любым дополнительным (перечисляем эти переменные, 
приводим интерпретацию, иллюстрируем табличками 
(обычно это хи-квадрат и дисперсионный анализ) 
выводы,
Описание 
полученных 
кластеров. 
Диаграмма 
распределения 
полученных 
кластеров 
(сколько 
респондентов в 
% в какой 
кластер 
попало). 
Можно 
проиллюстриро
вать портрет 
представителя 
кластера 
картинками (по 
желанию) 
Зада
чи
на сравнение
\
связь
Т-тест для 
независим
ых 
выборок 
Уровень значимости, формулировка нуль-гипотезы. 
Результат ее поверки. Подробный содержательный вывод 
с указанием конкретных значений средних в группах 
выводы 
Т-тест для 
парных 
выборок 
Уровень значимости, формулировка нуль-гипотезы. 
Результат ее поверки. Подробный содержательный вывод 
с указанием конкретных значений средних в группах 
выводы 
Одновыбо
рочный Т-
тест 
Выбор значения для сравнения - обоснование. Уровень 
значимости, формулировка нуль-гипотезы. Результат ее 
поверки. Подробный содержательный вывод
выводы 
Однофакто
рный ДА 
Уровень значимости, формулировка нуль-гипотезы. 
Результат ее поверки (табличка!) Если средние равны - 
вывод. 
Если средние не равны - апостериорные тесты (post hoc) с 
процедурой выбора теста (проверка гипотезы об 
гомогенности выборок и т.д. с табличками). 
Интерпретация полученных результатов (кто насколько 
кого больше\меньше, кто равен) 
выводы 
Непарамет
рический 
ДА (ДА 
Краскела-
Уоллеса) 
Уровень значимости, формулировка нуль-гипотезы. 
Результат проверки (табличка!). Если ранги равны - вывод. 
Если ранги не равны - подробная содержательная 
интерпретация полученных результатов (осторожнее с 
кодировками!) 
выводы