Многоуровневое регрессионное моделирование

Бакалавриат 2026/2027

ID 1158877

Статус: Курс по выбору (Социология)

Кто читает: Департамент социологии

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 28

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Социальные исследования часто обращаются к влиянию социального контекста на поведение и установки человека, что предполагает совмещение в анализе разных уровней: индивидуального и социального. Данный курс посвящён многоуровневой регрессии - методу, разработанному для анализа подобных многоуровневых или "вложенных" данных, где классические регрессионные методы могут привести к смещённым оценкам. Курс охватывает базовые принципы данного метода (фиксированные и случайные эффекты, кросс-уровневые взаимодействия, оценка качества моделей и т.д.), которые иллюстрируются на примере международных сравнительных исследований. Учебная нагрузка включает участие в лекциях и семинарах, групповую работу с открытыми данными международных опросов, самостоятельную работу, а также индивидуальный проект в форме эссе, который может быть затем доработан в научную статью. Для успешного освоения курса необходимо базовое понимание основ линейного и логистического регрессионного моделирования, а также владение R.

Цель освоения дисциплины

Сформировать понимание концепции многоуровневых (иерархических) данных и теоретических основ смешанных эффектов
Развить устойчивые практические навыки спецификации, оценки и отбора многоуровневых моделей с использованием R
Сформировать навыки анализа, визуализации и презентации результатов многоуровневого моделирования для решения прикладных исследовательских задач

Планируемые результаты обучения

Студенты понимают базовые принципы многоуровневого моделирования
Студенты способны анализировать результаты многоуровневого моделирования и интерпретировать их с точки зрения статистики и социологии
Студенты умеют моделировать индивидуальные случаи внутри групп, выбирая наилучшую спецификацию модели.
Студенты умеют интерпретировать результаты многоуровневого моделирования в рамках статистического и социологического подходов

Содержание учебной дисциплины

Концепция многуровневого (иерархического) моделирования. Условия и альтернативы.
Нулевая (пустая) многоуровневая модель. Внутриклассовый коэффициент корреляции (ICC). Предикторы первого уровня. Модели с фиксированным и случайным углом наклона.
Модели с предикторами второго уровня и кросс-уровневым взаимодействием в многоуровневых моделях
Многоуровневая бинарная логистическая регрессия
Сравнение и выбор моделей. Представление результатов проекта исследования
Диагностика и спецификации моделей. Контрольная работа.
Обсуждение вопросов по индивидуальным проектам перед сдачей работ. Продвинутые многоуровневые модели

Элементы контроля

Контрольная работа
Эссе по индивидуальному исследовательскому проекту на английском языке (финальный проект)
Тесты на семинаре
Поиск статьи
Проект исследования

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
0.4 * Эссе по индивидуальному исследовательскому проекту на английском языке (финальный проект) + 0.1 * Поиск статьи + 0.2 * Проект исследования + 0.15 * Контрольная работа + 0.15 * Тесты на семинаре

Список литературы

Авторы

Настина Екатерина Александровна

Программа дисциплины