Курс включает рассмотрение всех основных этапов статистического анализа, начиная от изучения предметной области и правильного сбора данных, заканчивая оценкой адекватности построенной модели и ее интерпретации на языке исходной проблемы. Программа курса построена таким образом, что, начинаясь с основ, будет понятна и доступна слушателям, не имеющим специальной подготовки в области статистического анализа. Однако, по мере продвижения и углубления, в рамках программы рассматриваются более серьезные и глубокие методы исследования. В рамках курса слушатели приобретут базовые навыки работы в программах статистической обработки данных SPSS, Statistica; особый акцент делается на пакет R.
Статистические методы в гуманитарных исследованиях
국립 연구 톰스크 주립대학이 강좌에 대하여
최근 조회 9,175회
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 19시간 필요
러시아어
자막: 러시아어
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 19시간 필요
러시아어
자막: 러시아어
제공자:
국립 연구 톰스크 주립대학
National Research Tomsk State University is the largest classical university in the Asian part of Russia. For over 135 years TSU has been training the scientific and managerial elite, based on the integration of academic process and fundamental scientific research. It is a renowned center of education, science, innovations and attraction for creative talents, a generator of advanced ideas, and a paragon of adherence to the best traditions of Russian higher education.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1시간 필요
Приветственный модуль
완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 7분), 8 개의 읽기 자료
8개의 읽기 자료
О команде курса10m
Давайте познакомимся!10m
Использованная автором литература10m
Как с нами связаться1m
Рекомендуемая литература по курсу10m
Язык статистики10m
Файлы для практических заданий Flats_test и ЕГЭ_test10m
Файлы с данными, использованными в лекциях10m
완료하는 데 2시간 필요
Модуль 1. Знакомство с пакетом R
В этом модуле слушатели познакомятся с пакетом R и основными принципами работы в пакете. Если Вы уже владеете основными навыками программирования в R или не планируете выбирать этот пакет для проведения своих исследований, то данный модуль можно пропустить и перейти к следующему.
완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 121분)
11개의 동영상
Введение в R11m
Рабочее пространство в R11m
Типы и структуры данных12m
Последовательности, векторы11m
Матрицы11m
Списки, массивы, факторы14m
Объекты типа data.frame13m
Импорт данных из текстового файла в R10m
Экспорт данных в текстовый файл из R10m
Экспорт данных из файла Excel11m
완료하는 데 5시간 필요
Модуль 2. Введение. Предварительная обработка данных. Оценки параметров. Описательные статистики
В этом модуле мы познакомимся с предметом статистики, основными статистическими пакетами, которые будут использованы в курсе для реализации изученных методов. Будут обозначены основные этапы статистического анализа. Мы поговорим о разных типах данных, об их предварительной обработке и «чистке», научимся представлять выборки и оценивать их основные числовые характеристики.
완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 120분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
11개의 동영상
Измерительные шкалы24m
Работа с распределениями, начало работы в R7m
Гистограммы и квантильные графики в R9m
Диаграмма рассеяния, диаграмма размаха в R12m
Основные числовые характеристики в SPSS11m
Гистограммы, диаграммы размаха, диаграммы рассеяния в SPSS14m
Генерация равномерного распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик9m
Генерация нормального распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик10m
Импорт данных из файла Excel в Statistica. Оценка числовых характеристик12m
Обработка выбросов в Statistica5m
7개의 읽기 자료
Введение в статистику (презентация)10m
Измерительные шкалы и типы данных (презентация)10m
Генеральная и выборочная совокупность. Способы представления выборок (презентация)10m
Оценка параметров (презентация)10m
Числовые характеристики выборки (презентация)10m
Интервальное оценивание (презентация)10m
Обзор пакетов для статистической обработки данных (презентация с таблицей)10m
2개 연습문제
Тест на проверку теории по модулю 220m
Практическое задание к модулю 21시간 14분
완료하는 데 4시간 필요
Модуль 3. Проверка статистических гипотез. Сравнение групп. Параметрические и непараметрические критерии
В этом модуле мы познакомимся с понятием статистической гипотезы и алгоритмом проверки гипотез, изучим параметрические и непараметрические критерии сравнения выборок, научимся выявлять статистические отличия между двумя и более группами.
완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 102분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
10개의 동영상
Критерии нормальности в R8m
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в R14m
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в R8m
Пример в R. Анализ цен за аренду квартир8m
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в SPSS12m
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в SPSS9m
Критерии нормальности в Statistica11m
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в Statistica16m
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в Statistica9m
4개의 읽기 자료
Проверка статистических гипотез (презентация)10m
Критерии нормальности (презентация)10m
Параметрические критерии сравнения групп (презентация)10m
Непараметрические критерии сравнения групп (презентация)10m
3개 연습문제
Тест к модулю 320m
Практическое задание 1 к модулю 314m
Практическое задание 2 к модулю 332m
완료하는 데 3시간 필요
Модуль 4. Корреляционный анализ
В данном модуле мы познакомимся с понятием корреляции, изучим основные корреляционные коэффициенты, применяемые для выявления связей между переменными различных типов (количественными, порядковыми, качественными). Научимся выявлять статистически значимые связи и оценивать степень тесноты статистической связи между исследуемыми величинами с применением пакетов прикладных программ.
완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 88분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
9개의 동영상
Парный коэффициент корреляции Пирсона в Statistica17m
Ранговая корреляция в Statistica12m
Количественная корреляция в SPSS8m
Ранговая корреляция в SPSS6m
Корреляция в R12m
Анализ таблиц сопряженности в R15m
Анализ таблиц сопряженности в SPSS3m
Анализ таблиц сопряженности в Statistica8m
3개의 읽기 자료
Корреляционный анализ количественных данных. Парный коэффициент корреляции Пирсона (презентация)10m
Ранговая корреляция (презентация)10m
Корреляционный анализ категоризованных данных. Анализ таблиц сопряженности (презентация)10m
2개 연습문제
Тест к модулю 420m
Практическое задание к модулю 420m
검토
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ГУМАНИТАРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ의 최상위 리뷰
II 제공2019년 2월 9일
Видео уроки для меня были полезными и содержательными. PDF-файлы с материалами для самостоятельного ознакомления, на мой взгляд, были подготовлены недостаточно хорошо.
V 제공2018년 3월 14일
I liked this course. I regret that there were some problems with the input of test results and processing algorithms.
KN 제공2020년 7월 18일
Полезный курс. Именно для того, чтобы научиться работать в различных пакетах прикладных программ.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
강의 및 과제 이용 권한은 등록 유형에 따라 다릅니다. 청강 모드로 강좌를 수강하면 대부분의 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 채점된 과제를 이용하고 수료증을 받으려면 청강 도중 또는 이후에 수료증 경험을 구매해야 합니다. 청강 옵션이 표시되지 않는 경우:
- 강좌에서 청강 옵션을 제공하지 않을 수 있습니다. 대신 무료 평가판을 사용하거나 재정 지원을 신청할 수 있습니다.
이 수료증을 구매하면 무엇을 이용할 수 있나요?
수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.
환불 규정은 어떻게 되나요?
결제일 기준 2주 후 또는 (방금 시작된 강좌의 경우) 강좌의 첫 번째 세션이 시작된 후 2주 후 중에서 나중에 도래하는 날짜까지 전액 환불받을 수 있습니다. 2주 환불 기간 이내에 강좌를 완료했더라도 강좌 수료증을 받았으면 환불받을 수 없습니다. 전체 환불 정책을 확인하세요.
재정 지원을 받을 수 있나요?
예, Coursera는 수업료를 지급하기 어려운 학습자들에게 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽의 "등록" 버튼 아래에 있는 재정 지원 링크를 클릭하면 재정 지원을 신청할 수 있습니다. 이 링크를 클릭하면 신청서를 작성하라는 메시지가 나타나며, 신청서가 승인되면 통지를 받게 됩니다. 자세히 알아보세요.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
