Как научить студента-социолога квалифицированному анализу данных в программе SPSS?

Обложка

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья представляет авторские размышления о процессе обучения студентов-социологов анализу данных в программе SPSS на основе обращения к учебному пособию Н. С. Ворониной, вышедшему в свет в 2024 г. В статье дается краткий обзор имеющейся отечественной учебной литературы по анализу данных в SPSS, делается вывод об актуальности жанра учебных пособий, подготовленных новым поколением исследователей и преподавателей. Рецензируемое учебное пособие отличает понимание специфики студентов-социологов как учащихся с сохранившимися до сих пор признаками отчуждения от математически насыщенной информации, но осознанием важности приобретения аналитических компетенций для профессиональной деятельности. Снятие этого противоречия видится автором в вынесении на первый план методологии исследования, а на второй – собственно методов анализа. В учебном пособии представлены все необходимые методы обработки и анализа данных для формирования базовых навыков социолога-аналитика. Вместе с тем автор не учитывает, что самым распространенным у социологов является метод таблиц сопряженности, и его краткое изложение в учебном пособии может оцениваться как недостаточное.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Александр Лазаревич Темницкий

МГИМО МИД России; Институт социологии ФНИСЦ РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: taleksandr@list.ru

доктор социологических наук, доцент; ведущий научный сотрудник

Россия, Москва

Список литературы

  1. Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS. Сборник практических заданий. Новосибирск, 2003.
  2. Батыгин Г. С. Лекции по методологии социологических исследований. М.: РУДН, 2008.
  3. Бурова О. А. Профессиональные предпочтения студентов социологического направления // Современное общество: вопросы теории, методологии, методы социальных исследований. Материалы XXII (заочной) Всероссийской научной конференции, посвященной памяти профессора З. И. Файнбурга. Пермь, 2023 г. Издательство Пермского национального исследовательского политехнического университета, 2023. С. 60–67.
  4. Воронин Г. Л. Статистический анализ данных в IBM SPSS Statistics V27.0.1.0: Учебник для вузов. Н. Новгород: ННГУ им. Н. И. Лобачевского, 2022.
  5. Воронина Н. С. Практикум по анализу данных в социологии в программе SPSS: Учебное пособие. М.: ИД «Городец», 2024.
  6. Кравченко А. И. Анализ и обработка социологических данных: учебник. М.: Кнорус, 2020.
  7. Красниковский В. Я. Статистическая обработка данных социологического исследования средствами программы SPSS: учебное пособие для студентов, обучающихся по направлению подготовки (уровень бакалавриата) 39.03.01 «Социология». М.: Прометей, 2021.
  8. Крыштановский А. О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: Учебное пособие для вузов. М.: Изд. дом. ГУ ВШЭ, 2006.
  9. Леонов А. К. (составитель) Основы применения SPSS в социологии. Благовещенск: Амурский гос. ун-т, 2016.
  10. Набиулина К. А., Солодовников В. В. Цыбикова Д. Г. Выпускники социологических факультетов на рынке труда // Социологические исследования. 2016. № 8. С. 81–91.
  11. Образцов И. В. Социолог 4.0: вызовы и риски реформирования профессионального социологического образования // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2024. № 1. С. 112–124.
  12. Панкратова Е. В., Смирнова И. Н., Мартынова Н. Н. Анализ данных в программе SPSS для начинающих социологов: Учебное пособие. М.: ЛЕНАНД, 2018.
  13. Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов: Учебное пособие. – М.: ИСЭПН РАН. 2005.
  14. Татарова Г. Г. Типологический анализ как элемент социологической методологии // Типологический анализ в социологии как диагностическая процедура: [монография] / Г. Г. Татарова, Н. С. Бабич [и др.]; отв. ред. Г. Г. Татарова, А. В. Кученкова. М.: ФНИСЦ РАН, 2023. С. 88–155.
  15. Темницкий А. Л. Учебное исследование по эмпирической социологии. Учебное пособие. М.: Издательство «МГИМО-Университет», 2015.
  16. Темницкий А. Л. Проектирование социологического исследования в сфере массовых коммуникаций: Учебное пособие. М.: Издательство «МГИМО-Университет», 2022.
  17. Толстова Ю. Н. Преподавание математики студентам-социологам: проблема и подходы к ее решению // Социологические исследования. 2002. № 2. С. 111–120.
  18. Фарахутдинов, Ш. Ф., Бушуев А. С. Обработка и анализ данных социологических исследований в пакете SPSS17.0. Курс лекций: учебное пособие. Тюмень: ТюмГНГУ, 2011.
  19. Ядов В. А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. 3-е изд., испр. Москва: Омега-Л, 2007.

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».