"आईबीएम एसपीएसएस सांख्यिकी का उपयोग करके डेटा विश्लेषण" - पाठ्यक्रम RUB 42,000। एमएसयू से, प्रशिक्षण (2 माह), दिनांक 3 दिसंबर 2023।
अनेक वस्तुओं का संग्रह / / December 06, 2023
बहुत संक्षिप्त रूप में, यह पाठ्यक्रम ई. फाउंडेशन ओपन यूनिवर्सिटी के लोकप्रिय दूरस्थ शिक्षा पाठ्यक्रम "वैज्ञानिक अनुसंधान कैसे करें: पद्धति, उपकरण, विधियां" का हिस्सा है। गेदर (लगभग 2 हजार) श्रोता प्रति वर्ष)। मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी का अर्थशास्त्र संकाय छात्रों को एसपीएसएस स्थापित एक सुसज्जित कंप्यूटर कक्षा का उपयोग करने का अवसर प्रदान करता है शिक्षक के साथ आमने-सामने डेटा के साथ काम करने के तरीकों का विस्तार से अध्ययन करें, कार्यक्रम के साथ अपने "हाथों" से काम करें एसपीएसएस. न केवल शिक्षक द्वारा प्रस्तावित डेटाबेस के साथ, बल्कि छात्र डेटा के साथ भी काम करना संभव है; शिक्षक सलाह देगा कि आपके डेटा का विश्लेषण करने के लिए किन तरीकों और कैसे उपयोग किया जाए।
इस पाठ्यक्रम का परीक्षण ई. फाउंडेशन के मुक्त विश्वविद्यालय में किया गया है। गेदर.
अर्थशास्त्र के डॉक्टर, मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी के अर्थशास्त्र संकाय के प्रोफेसर, मात्रात्मक अनुसंधान के विशेषज्ञ सामाजिक क्षेत्र, 30 से अधिक अनुसंधान परियोजनाओं के नेता, राष्ट्रीय अनुसंधान विश्वविद्यालय में विश्लेषणात्मक पाठ्यक्रम पढ़ाने का अनुभव है एचएसई, आरईयू आईएम। वी.जी. प्लेखानोव।
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1 जनसंख्या के नमूना सर्वेक्षण का सार और मुख्य दिशाएँ। नमूना सर्वेक्षण डेटा के प्रसंस्करण के लिए विशेष पीपीपी का उपयोग करने की संभावनाएं
मात्रात्मक जानकारी एकत्र करने की विधियाँ। नमूना अध्ययन. रूस में नमूना सामाजिक-जनसांख्यिकीय सर्वेक्षण। सामाजिक अनुसंधान के लिए बुनियादी सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर पैकेज। नमूना अध्ययन से डेटा संसाधित करने में विशेष सॉफ़्टवेयर (स्टेटिस्टिका, एसपीएसएस) के कार्य। संरचना, एसपीएसएस मॉड्यूल। डाटा प्रोसेसिंग के क्षेत्र. डेटा तैयारी। डेटा दर्ज करना और सहेजना. मापन पैमाने (मात्रात्मक, क्रमवाचक, नाममात्र)। तराजू के गुण और उनके अनुमेय परिवर्तन। डेटा वर्गीकरण के प्रकार.
2 डेटा तैयार करना. डेटा चयन और संशोधन
प्रेक्षणों का चयन. अवलोकनों को क्रमबद्ध करना। अवलोकनों को समूहों में विभाजित करना। डेटा संशोधन. नये चरों की गणना. कुछ शर्तों के अनुसार नये चरों की गणना। शर्तों का निरूपण. डेटा एकत्रीकरण. रैंक परिवर्तन. केस का वज़न. डेटा अंतराल उत्पन्न करने के कारण और तंत्र। चूकों को नज़रअंदाज़ करने की संभावना. लुप्त मानों को भरने की विधियाँ। असंगत मूल्यों की पहचान करने की विधियाँ। मजबूत मूल्यांकन प्रक्रियाओं का अनुप्रयोग. एकाधिक प्रतिक्रिया विश्लेषण
3 वर्णनात्मक आँकड़े। आकस्मिकता टेबल्स
नमूना सर्वेक्षणों के परिणामों को संसाधित करने में सांख्यिकी की भूमिका। सूक्ष्म और मेटाडेटा. गणितीय और सांख्यिकीय विधियों के अनुप्रयोग के क्षेत्र और प्रयोज्यता की सीमाएँ। अवलोकनों का सारांश. वर्णनात्मक आँकड़े। अविभाज्य वितरण. भिन्नता सूचक. फैलाव, भिन्नता सीमा, माध्य निरपेक्ष विचलन, मात्रात्मक सीमाएँ। आकस्मिकता तालिकाओं का निर्माण. आकस्मिकता तालिकाओं का ग्राफिक प्रतिनिधित्व।
4 पैरामीट्रिक और गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण
विशेषताओं के बीच संबंध का विश्लेषण. चरों की स्वतंत्रता. संचार की बुनियादी विशेषताएं. गैर-पैरामीट्रिक और पैरामीट्रिक परीक्षण। स्वतंत्रता परीक्षण (अच्छाई-की-फिट परीक्षण χ2)। दो और कई नमूनों की तुलना (आश्रित और स्वतंत्र)। टी-परीक्षण। आकस्मिकता तालिकाओं के लिए सांख्यिकीय परीक्षण। सहसंबंध गुणांक (नाममात्र और रैंकिंग पैमाने के लिए)। चरों के बीच संबंधों की निकटता के उपाय. कनेक्शन निकटता का सबसे सरल उपाय (द्विभाज्य चर के लिए)। क्रमिक डेटा वाली तालिकाओं के लिए संबंध उपाय। केंडल टी-उपाय और उनके गुण। सोमरस के डी-उपाय। गुडमैन-क्रुस्कल माप और उसके गुण। भिन्नता का विश्लेषण
5 सहसंबंध और प्रतिगमन विश्लेषण
सहसंबंध विश्लेषण का सार और उद्देश्य। तितर बितर भूखंडों। युग्मित सहसंबंध गुणांक। एक सांख्यिकीय संबंध की निकटता की डिग्री को मापना, आंशिक सहसंबंध गुणांक का उपयोग करके बाहरी विशेषताओं के प्रभाव को "साफ" करना। संकेतों के बीच संबंध के महत्व की जाँच करना। सहसंबंध गुणांकों के लिए विश्वास अंतराल। एकाधिक सहसंबंध गुणांक. निर्धारण गुणांक. द्वि-आयामी प्रतिगमन विश्लेषण मॉडल: रैखिक और अरेखीय प्रतिगमन मॉडल। पूर्वानुमान संबंधी समस्याओं, "डमी" चर और उनके अनुप्रयोगों में विकास घटता है। एकाधिक रैखिक प्रतिगमन मॉडल। नॉनलाइनियर रिग्रेशन (बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन, मल्टीनोमियल लॉजिस्टिक रिग्रेशन, ऑर्डिनल रिग्रेशन, प्रोबिट एनालिसिस, कर्व फिटिंग)।
6 आयामीता में कमी के तरीके
प्रमुख घटक विधि में सांख्यिकीय दृष्टिकोण. प्रमुख घटकों की गणना और उनकी चित्रमय व्याख्या। कम फ़ीचर स्थान की सूचना सामग्री। प्रमुख घटक प्रतिगमन. संरचनात्मक मॉडलिंग में गैर-पैरामीट्रिक तरीकों की भूमिका और स्थान। पदानुक्रमित क्लस्टर विश्लेषण। फीचर स्पेस के मेट्रिक्स. वस्तुओं के समूहों के बीच दूरी मापने के सिद्धांत। तेज़ क्लस्टर विश्लेषण के लिए एल्गोरिदम, के-मीन्स विधि। दो-चरणीय क्लस्टर विश्लेषण। एक लक्ष्य वृक्ष का निर्माण