Программа дисциплины Qualitative and Quantitative Methods of Data Analysis (Количественные и качественные методы анализа данных) для направления 030200. 68«Политология»

Скачать 126.49 Kb.

Название	Программа дисциплины Qualitative and Quantitative Methods of Data Analysis (Количественные и качественные методы анализа данных) для направления 030200. 68«Политология»
Дата публикации	02.09.2014
Размер	126.49 Kb.
Тип	Программа дисциплины

100-bal.ru > Военное дело > Программа дисциплины

Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"

Общеуниверситетская кафедра публичной политики
Программа дисциплины Qualitative and Quantitative Methods of Data Analysis (Количественные и качественные методы анализа данных)

для направления 030200.68«Политология» подготовки магистра

для магистерской программы «Политический анализ и публичная политика»

Авторы программы:

Товар Гарсиа Э.Д., PhD in economics, etovar@hse.ru

Потсар А.Н., к.филол.н., доцент, potsar@gmail.com

Одобрена на заседании кафедры публичной политики «29» августа____________ 2013 г

Зав. кафедрой Н.Ю. Беляева
Рекомендована секцией УМС «___»____________ 2013 г

Председатель
Утверждена УС «___»_____________2013 г.

Ученый секретарь ________________________ [подпись]

Москва, 2013

Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.

Область применения и нормативные ссылки (Scope of Use)

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности 030200.68 «Политология», обучающихся по магистерской программе «Политический анализ и публичная политика», изучающих дисциплину «Количественные и качественные методы анализа данных».

Программа разработана в соответствии с:

Образовательным стандартом НИУ ВШЭ по направлению подготовки 030200.68 «Политология» (уровень подготовки – магистр)

Образовательной программой «Политический анализ и публичная политика» по направлению подготовки 030200.68 «Политология» (уровень подготовки – магистр)

Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки 030200.68 «Политология» (уровень подготовки – магистр), Магистерской программы «Политический анализ и публичная политика», утвержденным в 2013г.
The present program establishes minimum demands of students’ knowledge and skills and determines content of the course.

The present program is aimed for teachers guiding this course, their teaching assistants, and students of the degree program 030200.68 “Political Science”, master’s program “Political Analysis and Public Policy”, studying “Qualitative and quantitative methods of data analysis”.

This syllabus meets the standards required by:

Standards of National Research University Higher School of Economics of Federal Masters’ Degree Program 030200.68 “Political Science”

Master’s program ‘Political Analysis and Public Policy of Federal Masters’ Degree Program 030200.68 “Political Science”

Curriculum of the master’s program ‘Political Analysis and Public Policy’ as of 2013.

Цели освоения дисциплины (Learning Objectives)

Целями освоения дисциплины «Количественные и качественные методы анализа данных» являются изучением статистические, эконометрические и качественные методы для того, чтобы решить проблемы публичной политики.

Цели дисциплины:

сСформировать навыки статистического и эконометрического моделирования;
изучить статистику и эконометрику;
обучить использованию навыков статистического и эконометрического анализа в обсуждении проблем общества;
создать методологическую основу для исследования публичной политики;
обеспечить теоретическую базу для анализа публичной коммуникации, оценки ее качества и эффективности в соотнесении поставленных целей и достигнутых результатов.

The main objective of the course “Qualitative and quantitative methods of data analysis” is to study statistical, econometrical and qualitative methods to be used in solving problems that concern public policy.

The course aims:

To form skills in statistical and econometric modelling
To study statistics and econometrics
To use statistics and econometrics to discuss problems of the society
To create support for researches in public policy
To provide background for the analysis of public communication, assessment of its quality and efficiency as a correspondence between set goals and achieved results.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины (Learning outcomes)

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать ключевые инструменты описательной статистики и статистического вывода, а также главные методы регрессионного анализа. Кроме того, студент освоит коммуникативный подход к публичной политике и ключевые понятия теории общественного диалога.
Уметь интерпретировать описательную статистику, использовать статистический вывод и регрессионный анализ для того, чтобы оценивать публичную политику, предсказывать и объяснять политические процессы. Также студент будет уметь применять теорию лингвистики и риторики для анализа публичной политики.
Иметь навыки использования компьютерных программ для разработки статистических и эконометрических моделей, а также навыки оценки качества публичной коммуникации с помощью лингвистических методов.

В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Компетенция	Код по ФГОС/ НИУ	Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)	Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции
Способен осуществлять политологический анализ данных прикладных политических, экономических и социологических исследований с использованием качественных и количественных методов.	ПК-8 ИК-М5(П)_7	Использует описательную статистику в курсовой работе. Использует регрессионный анализ в курсовой работе. Использует лингвистические методы в курсовой работе.	Презентации эмпирических исследований в сфере публичной политике. Обзор литературы Дискуссия эссе.

Because of the course, the student should:

Know key instruments of descriptive and inferential statistics, and main methods of regression analysis. Also, the student will know the communication approach to public policy and key notions of public dialogue.

Be able to interpret descriptive statistics, use inferential statistics and regression analysis to evaluate public policies, and predict and explain political processes. Also, the student will be able to apply theory of linguistics and rhetoric to public policy analysis.

Get skills for use of computer programs to develop statistical and econometric models. Also, the student will get skills for assessment of public communication using rhetorical and linguistic methods.
Because of the course, the student becomes familiar with the next competence:

Competence	Code	Descriptors (indicators for achievement the result)	Educative forms and methods aimed at generation and development of the competence
Able to realize political analyses of data from applied political, economical, and sociological researches, using qualitative and quantitative methods	ПК-8 ИК-М5(П)_7	Students use descriptive statistics in the term paper. Students use regression analysis in the term paper. Students use linguistic methods in the term paper.	Presentation of empirical research in the sphere of public policy. Review of literature. Discussion of the essay.

Место дисциплины в структуре образовательной программы (Place of the discipline in the Master program structure)

Для специализаций 030200.68 «Политология», обучающихся по магистерской программе «Политический анализ и публичная политика», в первом год, настоящая дисциплина является базовой.
Изучение данной дисциплины не базируется на других дисциплинах.

Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

Знание школьных курсов математики и Основная статистика и аалгебрыа
Знание компьютерной программы «Excel»

Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин:

Научно-исследовательский семинар

For specialization 030200.68 “Political Science”, master’s program “Political Analysis and Public Policy”, in the first year, this course is basic.
This course is not based on other disciplines.

The following knowledge and competences are needed to study the discipline:

Basic statistics and algebra
Knowledge of the computer program “Excel”

Main competences developed by studying this discipline can be used to study the following discipline:

Research seminar

Course Plan

№	Topic	Total hours	Contact hours		Independent students’ work
№	Topic	Total hours	Lectures	Seminars	Independent students’ work
I	Quantitative Methods of Data Analysis	7240	40	-	32
1	Topic 1. Data analysis.	6	4	-	2
2	Topic 2. Probability and random variables.	6	4	-	2
3	Topic 3. Estimation and hypothesis testing.	8	4	-	4
4	Topic 4. Regression analysis and ordinary least squares.	8	4	-	4
5	Topic 5. Multiple regression.	8	4	-	4
6	Topic 6. Basic assumptions: Normality, multicollinearity, heteroscedasticity and autocorrelation.	8	4	-	4
7	Topic 7. Introduction to probabilistic models: Probit and Logit.	8	4	-	4
8	Topic 8. Introduction to panel data.	10	6	-	4
9	Topic 9. Introduction to the method of instrumental variables.	10	6	-	4
II	Qualitative Methods of Data Analysis	3620	20	-	16
10	Topic 10. Linguistic criticism: unconventional approach to comprehension of public policy.	10	6	-	4
11	Topic 11. Cognitive level of comprehension of political discourse.	10	6	-	4
12	Topic 12. Rhetorical level of comprehension of political discourse.	8	4	-	4
13	Topic 13. Pragmatic level of comprehension of political discourse.	8	4	-	4
TOTAL		108	60	--	48

Requirements and Grading

Type of grading	Type of work	1^st year				Parameters
Type of grading	Type of work	1	2	3	4	Parameters
Current	Homework		7*			Prepare a PowwerPower Point presentation to report within the classes.
	Essay		8*			Send it by email previously to the last week of classes.
	Independent students’ work (readings)	7*	*6			One page report or exercise by chapter of textbook or reading. Send it by email previously to the corresponding lesson.
Midterm	Examination	9*				It is necessary personal computer and statistical programs
Final	Examination		9*			It is necessary personal computer and statistical programs

1.1Course Grade Criteria

Examination 1(E1) topics 1-6, and Examination 2 (E2) topics 7-13

In the first examination, the student will use computer programs to analyze descriptive statistics and to run a linear regression (least squares), identifying if the main assumptions are fulfilled or not (normality, multicollinearity, heteroscedasticity and autocorrelation). The second examination consists in the identification and description of advanced topics in econometrics (logit, probit, panel data and instrumental variables), and qualitative methods for particular research questions.

Homework

For the homework (HW) the student must collect data relevant for his/her term paper (final paper) and apply relevant qualitative methods, explaining the purpose and the results.

Independent students’ work (readings)

For the first independent work (IW1), the student must write a report (or exercise) about the content of each chapter of the main textbook (Stock and Watson, 2007: chapters 1-7; Gujarati, 2004: chapters 4, 10-12). For the second independent work (IW2), the student must write a report (or exercise) about the content of each chapter of the main textbook (Gujarati, 2004: chapters 15; Stock and Watson, 2007: chapters 10 and 12). In addition, the student must write a report on 3 readings (articles), where the student must identify main research question, working hypothesis, main objective, methodology (the focus is on the econometric model), source of data, conclusions and recommendations for policymakers.

Essay

The student must develop an Essay (ES), as a research report: Identify dependent and independent variable(s) related with his/her term paper or master thesis. That is, identify a theory, and look for data to test the theory (hypothesis). In the essay (report), the student must present descriptive statistics of his/her data set, run a regression analysis, and interpret results.

Course Description (60 hours)

7.1 Part 1: Quantitative Methods of Data Analysis (40 hours)
Topic 1. Data analysis.

Sources and data types: cross-sectional, time and panel data. Descriptive statistics: measures of central tendency and measures of spread. Introduction to computer programs. (Stock and Watson, 2007: chapter 1). 2 hours.
Topic 2. Probability and random variables.

Sample. Discrete random variables. Continuous random variables. Probability distributions: The Normal, Chi-Squared, Student t, and F Distributions (Stock and Watson, 2007: chapter 2). 4 hours.
Topic 3. Estimation and hypothesis testing.

Estimation of the population mean. Hypothesis tests and confidence intervals. Comparing means from different populations. Using the t-statistic when the sample size is small. (Stock and Watson, 2007: chapter 3). 4 hours.
Topic 4. Regression analysis and ordinary least squares.

Introduction to econometrics. Correlation, regression and causation. Simple regression and ordinary least squares, main assumptions, coefficient of determination r-square, regression coefficients and tests of significance. (Gujarati, 2004: chapters 1-6; Stock and Watson, 2007: chapters 4-5; Fair, 2002: chapters 1-2). 6 hours.
Topic 5. Multiple regression.

Partial regression coefficients, tests of significance, the adjusted r-square. Dummy explanatory variables. (Gujarati, 2004: chapters 7-9; Stock and Watson, 2007: chapters 6-7; Fair, 2002: chapters 3-4. 6 hours.
Topic 6. Basic assumptions: Normality, multicollinearity, heteroscedasticity and autocorrelation.

What happens if the assumptions are violated? Detection and solutions. (Gujarati, 2004: chapters 4, 10-12). 6 hours.

Reading: Timberlake, J.M., Lock, E.D. and Rasinski, K.A. (2003).
Topic 7. Introduction to probabilistic models: Probit and Logit.

Dummy dependent variable. Linear probability model. Logit model, grouped and ungrouped data. Probit model. (Gujarati, 2004: chapter 15; Stock and Watson, 2007: chapter 11). 4 hours

Reading: Ringquist, E.J., Neshkova, M.I. and Aamidor, J. (2013).
Topic 8. Introduction to panel data.

Time series, cross-section and panel data. Fixed effects model. Random effects model. (Gujarati, 2004: chapter 16; and Stock and Watson, 2007: chapter 10). 4 hours

Reading: Picci, L. (1999)

Topic 9. Introduction to the method of instrumental variables.

Specification errors and errors of measurement. Endogenous regressors and instrumental variables. (Gujarati (2004), chapter 13, 17; Stock and Watson, 2007: chapter 12). 4 hours

7.2 Part 2: Qualitative Methods of Data Analysis (20 hours)
Topic 10. Linguistic criticism: unconventional approach to comprehension of public policy.

Speech activity as a tool of explicit and implicit interaction between political actors. Political actorness expressed by means of language. Significant language structures within political discourse, texts and utterances: methods of collection; levels of description; ways of interpretation. Relevant research purposes and research questions. 5 hours.

Required readings: Fairclough (2003), Fairclough, N. and Wodak, R. (1997), and Fowler (1996).
Topic 11. Cognitive level of comprehension of political discourse.

Lexical evidence of values and views in political communication. Ideologems, key words, concepts, metaphors, evaluations and qualifying judgements. Reconstruction of metaphorical models, stereotypes and framing referring to a particular person or institution, problem or phenomenon. Relevant research purposes and research questions. Possible use: assessment; making forecasts and recommendations. 5 hours.

Required readings: Grice (1991), Nuyts (2001), Wierzbicka (1997), and Yanow (2005).
Topic 12. Rhetorical level of comprehension of political discourse.

Tendencies in public argumentation: assertion and persuasion in politics. Logical fallacy and appeal to emotion. Manipulative technologies in political discourse: language signs. Managing the truth by means of language: transforming the real. Relevant research purposes and research questions. Possible use: assessment; making forecasts and recommendations. 5 hours.

Required readings: Tannen (1999), Tindale (2004), and Weinrich (2006).

Topic 13. Pragmatic level of comprehension of political discourse.

Explicit and implicit purposes of a speaker: possible indications. Intention analysis of political discourse: communicative strategies and tactics determined by communicative purpose. Reconstruction of real audience of a certain political appeal grounded by indirect evidence. Subtext and implication in a text or an utterance. Relevant research purposes and research questions. Assessment of effectiveness of language technologies applied in political discourse: establishing criteria. Forms of address (direct and indirect). Speech intentions, strategies and tactics. References and quotations. Markers of aggression. 5 hours.

Required readings: Carston (2002), Jacob (2003), and Wierzbicka (2003).

Teaching Methods and Recommendations

1.2Recommendations for course teacher

It is recommended to use interactive teaching methods, which allow for most student participation such as discussions, case studies, role-plays. It is also expected that Power Point presentations and distant video conferencing will be used for teaching.

The course is intended to be based on real-life case studies, multimedia examples, and current events. It is necessary to develop examples in the computer programs.

1.3Recommendations for Students

The course format mixes lectures, group discussion, and presentations. Students should take notes, both on lectures and on the reading, and presentations, with the intention of addressing the key themes of the course. The student must read the textbooks and use the computer programs.

Grading Estimation

1.4Provisional topics for current control

Continuously, teachers will evaluate independent students’s work, readings and homework.

For example:

Write a summary of the chapter 1 of the textbook

Resolve the exercise 1 of the chapter 1 of the textbook

Identify methodology (main econometric model) in the reading 1

Identify recommendations for policymakers in the reading 1

1.5Provisional questions for grading estimation

Using computer programs (SPSS, Stata or E-views), run a regression (least squares), interpret the results and indentify problems with the main assumptions of the method.
What can be measured and calculated in the analysis of communication, what sort of conclusions can be drawn and what are the limits of this type of analysis?

1.6Provisional Questions for Midterm Control

In a regression model (using least squares):

What means that the r-square equals 0.10?

What means that the coefficient B1 is negative and significant at the 1% level?

Between the independent variables X1 and X2 the correlation coefficient equals 0.7, how this affect the method of least squares?

Which are the implications for the method of least squares if the Durbin-Watson statistic equals 2?

The rule of forming cumulative grade

See section 6.1
Examination 1 = E1

Examination 2 = E2

Homework = HW

Independent students’ work 1 = IW1

Independent students’ work 2 = IW2

Essay = ES
Module 1 = Y1= IW1 (50%) + E1 (50%)

О_{intermediate for 1st module} = 0,5·О_{examination for 1st module} + 0,5·О_{individual students’ work}
Module 2 = Y1 (20%) + HW (20%) + IW2 (20%) + ES (20%) + E2 (20%)
О_{cumulative for 2d module}= 1/3* О_essay + 1/3* О_homework+ 1/3* О_{individual students’ work for 2d module}

О_{cumulative final}= 0,25*О_{intermediate for 1st module}+ 0,75*О_{intermediate for 2nd module}

О_final = 0,8·О_{cumulative final} + 0,2·О_{final exam}

Reading and Materials

1.7Textbooks

Fair, R.C. (2002) Predicting Presidential Elections and Other Things. Stanford University Press. Available at: http://fairmodel.econ.yale.edu/rayfair/pdf/vote.pdf

Gujarati, D. (2004). Basic econometrics. McGraw-Hill, Fourth edition.

Stock, J. and Watson, M.W. (2007). Introduction to econometrics. Addison Wesley, second edition.

1.8Required Reading

Part 1 Ringquist, E.J., Neshkova, M.I. and Aamidor, J. (2013) Campaign Promises, Democratic Governance, and Environmental Policy in the U.S. Congress. The Policy Studies Journal, 41(2): 365-387.

Picci, L. (1999). Productivity and infrastructure in the Italian regions. Giornale degli Economisti e Annali di Economia, 58(3-4): 329-353.

Timberlake, J.M., Lock, E.D. & Rasinski, K.A. (2003) How Should We Wage the War on Drugs? Determinants of Public Preferences for Drug Control Alternatives. The Policy Studies Journal, 31(1): 71-88.
Part 2

Carston, R. (2002). Thoughts and Utterances. The Pragmatics of Explicit Communication. Oxford: Blackwell

Fairclough, N. (2003). Analyzing Discourse: Textual Analysis for Social Research. London: Routledge.

Fairclough, N. & Wodak, R. (1997) ‘Critical Discourse Analysis’, in T. van Dijk (ed.) Discourse as Social Interaction. Discourse Studies: A Multidisciplinary Introduction, Vol. 2, pp. 258–84. London: Sage.

Fowler, R. (1996). Linguistic Criticism. Oxford University Press, USA; 2nd edition

Grice, H.P. (1991). The Conception of Value. Oxford University Press

Jacob, P. (2003). ‘Intentionality’ in Stanford Encyclopedia of Philosophy. Available at:

Nuyts, J. (2001). Epistemic modality, language, and conceptualization: A cognitive-pragmatic perspective. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.

Tannen, D. (1999). The argument culture. Changing the way we argue, London: Virago Press.

Tindale, C. (2004). Rhetorical argumentation: principles of theory and practice. London: Sage

Weinrich, H. (2006). The Linguistics of Lying And Other Essays (Literary Conjugations). University of Washington Press.

Wierzbicka, A. (1997). Understanding Cultures Through Their Key Words: English, Russian, Polish, German, Japanese. New York: Oxford University Press.

Wierzbicka, A. (2003). Cross-cultural Pragmatics (2nd edn). Berlin: Mouton de Gruyter.

Yanow, D. (2005). Metaphor as models of and models for. Workshop on metaphors in political science. Granada

1.9Optional Reading

Newbold, P. (2007). Statistics for business and economics. Prentice Hall.

Morton, Rebecca B. Methods and Models (1999). A Guide to the Empirical Analysis of Formal Models in Political Science. Cambridge University Press

Greasley, Pete Quantitative Data Analysis Using SPSS (2008). An Introduction for Health and Social Sciences Open University Press
Data sources on Internet

http://www.hse.ru/en/rlms/ - RLMS-HSE Russia Longitudinal Monitoring Survey

http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite.eng/ – Federal State Statistics Service

http://library.hse.ru/e-resources/e-resources.htm

1.10Computer programs

Microsoft Excel

SPSS –Statistical Package for the Social Sciences

Econometrics View

Stata

Equipment

Teachers need projector and students need a personal computer.

Добавить документ в свой блог или на сайт

	Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори		Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори
	Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори		Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори
	Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, Data Mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори		Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори
	Рабочая программа дисциплины Для направления 030200. 62 «Политология» «Мировая политика и международные отношения». Рабочая программа дисциплины для студентов, обучающихся по направлению 030200. 62 «Политология»...		Программа дисциплины «Введение в специальность» для направления 030200. 62 «Политология» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
	Программа дисциплины «Этно-территориальные конфликты» для направления 030200. 62 «Политология» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 030200. 62 «Политология»...		Программа дисциплины Второй иностранный (немецкий) для направления 030200. 62 «Политология» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 030200....
	Программа дисциплины «Политический менеджмент» для направления 030200. 62 «Политология» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 030200. 62 «Политология»...		Программа дисциплины «Оценка эффективности политической деятельности... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 030200....
	Программа дисциплины Иностранный язык (французский язык) для направления... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 030200....		Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину,... Образовательным стандартом ниу вшэ по направлению 030200. 62 Политология, протокол от 02. 07. 2010 г. №15
	Программа дисциплины «Научно-исследовательский семинар» для направления... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 030200. 62 «Политология»...		Программа дисциплины Современная политическая философия для направления 030200. 62 «Политология» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки бакалавра...

Программа дисциплины Qualitative and Quantitative Methods of Data Analysis (Количественные и качественные методы анализа данных)  для направления 030200. 68«Политология»