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
Universidade Estadual deTomskInformações sobre o curso
9,193 visualizações recentes
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 19 horas para completar
Russo
Legendas: Russo
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 19 horas para completar
Russo
Legendas: Russo
oferecido por
Universidade Estadual deTomsk
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.
Programa - O que você aprenderá com este curso
1 hora para concluir
Приветственный модуль
1 hora para concluir
3 vídeos (Total 7 mín.), 8 leituras
3 videos
Проморолик к онлайн-курсу2min
Приветственное видео2min
8 leituras
О команде курса10min
Давайте познакомимся!10min
Использованная автором литература10min
Как с нами связаться1min
Рекомендуемая литература по курсу10min
Язык статистики10min
Файлы для практических заданий Flats_test и ЕГЭ_test10min
Файлы с данными, использованными в лекциях10min
2 horas para concluir
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.
2 horas para concluir
11 vídeos (Total 121 mín.)
11 videos
О модуле 11min
Введение в R11min
Рабочее пространство в R11min
Типы и структуры данных12min
Последовательности, векторы11min
Матрицы11min
Списки, массивы, факторы14min
Объекты типа data.frame13min
Импорт данных из текстового файла в R10min
Экспорт данных в текстовый файл из R10min
Экспорт данных из файла Excel11min
5 horas para concluir
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.
5 horas para concluir
11 vídeos (Total 120 mín.), 7 leituras, 2 testes
11 videos
О модуле 23min
Измерительные шкалы24min
Работа с распределениями, начало работы в R7min
Гистограммы и квантильные графики в R9min
Диаграмма рассеяния, диаграмма размаха в R12min
Основные числовые характеристики в SPSS11min
Гистограммы, диаграммы размаха, диаграммы рассеяния в SPSS14min
Генерация равномерного распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик9min
Генерация нормального распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик10min
Импорт данных из файла Excel в Statistica. Оценка числовых характеристик12min
Обработка выбросов в Statistica5min
7 leituras
Введение в статистику (презентация)10min
Измерительные шкалы и типы данных (презентация)10min
Генеральная и выборочная совокупность. Способы представления выборок (презентация)10min
Оценка параметров (презентация)10min
Числовые характеристики выборки (презентация)10min
Интервальное оценивание (презентация)10min
Обзор пакетов для статистической обработки данных (презентация с таблицей)10min
2 exercícios práticos
Тест на проверку теории по модулю 220min
Практическое задание к модулю 21h 14min
4 horas para concluir
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.
4 horas para concluir
10 vídeos (Total 102 mín.), 4 leituras, 3 testes
10 videos
О модуле 33min
Критерии нормальности в R8min
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в R14min
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в R8min
Пример в R. Анализ цен за аренду квартир8min
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в SPSS12min
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в SPSS9min
Критерии нормальности в Statistica11min
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в Statistica16min
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в Statistica9min
4 leituras
Проверка статистических гипотез (презентация)10min
Критерии нормальности (презентация)10min
Параметрические критерии сравнения групп (презентация)10min
Непараметрические критерии сравнения групп (презентация)10min
3 exercícios práticos
Тест к модулю 320min
Практическое задание 1 к модулю 314min
Практическое задание 2 к модулю 332min
3 horas para concluir
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.
3 horas para concluir
9 vídeos (Total 88 mín.), 3 leituras, 2 testes
9 videos
О модуле 42min
Парный коэффициент корреляции Пирсона в Statistica17min
Ранговая корреляция в Statistica12min
Количественная корреляция в SPSS8min
Ранговая корреляция в SPSS6min
Корреляция в R12min
Анализ таблиц сопряженности в R15min
Анализ таблиц сопряженности в SPSS3min
Анализ таблиц сопряженности в Statistica8min
3 leituras
Корреляционный анализ количественных данных. Парный коэффициент корреляции Пирсона (презентация)10min
Ранговая корреляция (презентация)10min
Корреляционный анализ категоризованных данных. Анализ таблиц сопряженности (презентация)10min
2 exercícios práticos
Тест к модулю 420min
Практическое задание к модулю 420min
Avaliações
Principais avaliações do СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ГУМАНИТАРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
por II9 de Fev de 2019
Видео уроки для меня были полезными и содержательными. PDF-файлы с материалами для самостоятельного ознакомления, на мой взгляд, были подготовлены недостаточно хорошо.
por V14 de Mar de 2018
I liked this course. I regret that there were some problems with the input of test results and processing algorithms.
por KN18 de Jul de 2020
Полезный курс. Именно для того, чтобы научиться работать в различных пакетах прикладных программ.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
- o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
- Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Qual é a política de reembolso?
Você poderá pedir reembolso total até duas semanas após a data do pagamento, ou (para cursos recém-iniciados) até duas semanas após o início da primeira sessão do curso, o que ocorrer por último. Você não poderá receber reembolso após obter o Certificado de Curso, mesmo que tenha completado o curso dentro do período de duas semanas. Veja nossa política para o reembolso total.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
