Анализ данных в образовании II

Магистратура 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Доказательное развитие образования)

Направление: 38.04.04. Государственное и муниципальное управление

Кто читает: Департамент образовательных программ

Где читается: Институт образования

Когда читается: 1-й курс, 2-4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Адамович Ксения Александровна, Тарасов Сергей Владимирович, Юсупова Элен Магомедовна

Прогр. обучения: Доказательное развитие образования

Язык: русский

Кредиты: 9

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Курс «Анализ данных в образовании II» предназначен для студентов магистерской программы "Доказательное развитие образования" и является продолжением курса “Анализ данных в образовании I”. Целью курса является освоение основных этапов статистического анализа: от сбора и обработки данных до базовых методов анализа данных и наглядного представления и интерпретации результатов анализа.

Цель освоения дисциплины

Знать возможности применения и ограничения изучаемых методов статистического анализа
Научиться подбирать методы количественного анализа данных под исследовательский вопрос, проводить анализ и содержательно интерпретировать его результаты в соответствии с поставленным исследовательским вопросом
Освоить навыки работы с данными в R

Планируемые результаты обучения

Умеет проводить предварительный анализ данных (дескриптивный и графический) в R
Умеет проводить предварительную обработку данных для последующего статистического исследования в R
Применяет R для реализации статистических методов: умеет импортировать данные, использовать основные функции и пакеты R для работы с данными
Умеет подобрать и обосновать выбор подходящего метода анализа данных для проведения исследования с учетом возможностей и ограничений методов анализа
Умеет количественно оценивать и интерпретировать связь между переменными разного типа
Умеет строить модель линейной регрессии и проводить ее диагностику
Умеет строить модель логистической регрессии и проводить ее диагностику
Умеет проводить кластерный анализ
Умеет проводить факторный анализ

Содержание учебной дисциплины

Основы работы с R
Исследование связи между переменными
Линейный регрессионный анализ
Базовые модели с категориальными зависимыми переменными
Кластерный анализ
Факторный анализ

Элементы контроля

Задание по R
Задание по теме "ANOVA + связь"
Задание по теме "регрессионный анализ"
Задание по теме "кластерный + факторный анализ"
Контрольная работа
Контрольная работа во 2 модуле проходит в сессионную неделю и считается Экзаменом (вес в промежуточной аттестации 0,4). Контрольная работа в 3 и 4 модуле проходит в учебный период и является текущим элементом контроля без возможности пересдачи (вес в промежуточной аттестации 0,125 у каждой контрольной работы).
Работа на семинаре
Экзамен

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.3 * Задание по R + 0.3 * Задание по теме "ANOVA + связь" + 0.4 * Контрольная работа
2024/2025 4th module
0.125 * Задание по теме "кластерный + факторный анализ" + 0.125 * Задание по теме "регрессионный анализ" + 0.125 * Контрольная работа + 0.125 * Контрольная работа + 0.1 * Работа на семинаре + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Юсупова Элен Магомедовна
Тарасов Сергей Владимирович
Адамович Ксения Александровна

Программа дисциплины