Перечень вопр и ПЗ Экз СИТ СН 2013

ПЕРЕЧЕНЬ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ВОПРОСОВ И ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАНИЙ, ВЫНОСИМЫХ НА ЭКЗАМЕН ПО ДИСЦИПЛИНЕ

«СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОЦИАЛЬНЫХ НАУКАХ»

Теоретические вопросы

1. Понятие, эволюция и классификация информационных технологий.

2. Направления использования информационных технологий в социальных науках.

3. Технологии поиска и обеспечение доступа к источникам научной информации.

4. Технологии хранения и обеспечения доступа к эмпирическим (вторичным) данным в социальных науках.

5. Современные информационные технологии опроса в социальных и маркетинговых исследованиях.

6. Современные информационные технологии обработки и анализа СМИ.

7. Требования к оформлению анкеты, использование программных продуктов для создания анкет.

8. Подготовка социологических данных к вводу и создание баз социологических данных в SPSS.

9. Проверка данных, поиск и исправление ошибок в базах данных SPSS.

10. Объединение (слияние) наблюдений и переменных в SPSS.

11. Отбор данных в SPSS с помощью задания условий.

12. Сортировка и расщепление данных на группы в SPSS.

13. Экспортирование баз данных и результатов анализа из SPSS в другие программные продукты.

14. Подытоживание (обобщение) номинальных и порядковых переменных в SPSS.

15. Построение частотных таблиц (частота, процент, валидный процент, кумулятивный процент, мода) в SPSS.

16. Создание и редактирование графических изображений (столбиковых и круговых диаграмм) одномерного частотного распределения.

17. Подытоживание (обобщение) количественных переменных в SPSS.

18. Использование процентилей при обработке количественных переменных.

19. Использование процедуры Визуальная категоризация в SPSS.

20. Создание, обработка и анализ множественных переменных в SPSS.

21. Перекодирование переменных в SPSS.

22. Создание новой переменной с использованием функции Вычисление в SPSS.

23. Использование процедуры Агрегирования в SPSS.

24. Построение и анализ таблиц сопряженности в SPSS.

25. Построение и анализ таблиц сопряженности в SPSS с использованием слоев.

26. Создание перекрестных таблиц для переменных с множественными ответами.

27. Изучение связи между номинальными (порядковыми) и количественными переменными в SPSS.

28. Построение и редактирование диаграмм в SPSS.

29. Технология обработки данных с использованием сводных таблиц в Excel.

30. Измерение аудитории телевидения: технологии и получаемые данные.

31. Анализ структуры и поведения аудитории ТВ с помощью программы Palomars: тип отчета Time Band Report, Channel Report, Simple Report.

32. Основные показатели, характеризующие аудиторию телевидения: рейтинг, доля, охват, Affinity, Adhesion.

33. Программное обеспечение Galileo: основные и дополнительные возможности, сбор данных, базы данных, основные типы переменных.

34. Основные типы отчетов в Galileo, их возможности и сферы применения: Cross Table, Cover Table, Ranker, Planner, Optimiser.

35. Основные показатели медиаплана в Galileo – cover, cover%, index t/u, cpt cover, frequency, exclusive cover.

Практические задания

Одномерный анализ номинальных и порядковых шкал

1. БД «ВАО». Используя процедуру частотного распределения по переменной В.2, определите: сколько процентов избирателей ВАО не пойдет на выборы 4 декабря. Построй круговую диаграмму.

2. БД «ВАО». Используя процедуру частотного распределения по переменной В.4, определите: сколько процентов избирателей ВАО проголосовало бы за кандидата в депутаты Метельского, если бы выборы состоялись в ближайшее воскресенье. Построй круговую диаграмму.

3. БД «ВАО». Используя процедуру частотного распределения по переменной В.7, определите: сколько процентов избирателей ВАО проголосовало бы за Единую Россию, если бы выборы состоялись в ближайшее воскресенье. Построй столбиковую диаграмму.

4. БД «ФОМ ТВ». Определите динамику просмотра населением РФ ТВ в течении суток в выходные дни (в.20.1 – в.20.24). Данные представьте в виде графика. Проинтерпретируйте полученные результаты.

5. БД «ФОМ ТВ». Определите 3 наиболее и наименее рейтинговые передачи (в.50.1 – в 50.19) среди населения РФ. Данные представьте в виде графика. Проинтерпретируйте полученные результаты.

Одномерный анализ номинальных и порядковых шкал с использованием процедуры условного отбора, расщепления

6. БД «ВАО». Осуществите условный отбор электората КПРФ (В7).

• Получите частотное распределение и круговые диаграммы по переменой - возраст (В8).

• Используя кумулятивный процент, определите, сколько процентов электората КПРФ моложе 43 лет.

• Изменив положение значений в частотной таблице, определите долю электората КПРФ старше 52 лет.

7. БД «ВАО». Используя процедуры условного отбора и построение полововозрастных пирамид, сравните половозрастные портреты электората ЛДПР, КПРФ и ЕР. Выводы и пирамиды представьте в PowerPoint.

8. БД «ФОМ ТВ». Определите рейтинг ТВ каналов (в21.1 – в21.13) среди населения РФ, среди населения младше 30 лет, среди населения старше 50 лет. Данные представьте в виде графиков. Проинтерпретируйте полученные результаты.

9. БД «ФОМ ТВ». Используя процедуры условного отбора, частотного распределения и построения половозрастных пирамид, определите половозрастной состав аудиторию телеканала ТНТ (В.21.7).

10. БД «ФОМ ТВ». Определите 3 наиболее и наименее рейтинговые передачи (в.50.1 – в 50.19) среди населения РФ младше 30 лет. Данные представьте в виде графика. Проинтерпретируйте полученные результаты.

11. БД «ВАО». Требуется в базе данных отобрать колеблющийся электорат (не знают, за кого из кандидатов будут голосовать, либо не уверены в выборе кандидата). Запишите формулу для условного отбора. Используя процедуру расщепления определите, среди какой возрастной группы чаще всего встречаются колеблющиеся и пассивные (не идущие на выборы) избиратели.

12. БД «ВАО». Используя расщепления, определите в какой районе ВАО самый высокий и самый низкий рейтинг у кандидата Метельского. В каком районе ВАО чаще всего встречаются неопределившиеся избиратели?

Одномерный анализ количественных шкал

13. БД «Bank». По переменным Начальная зарплата и Зарплата в настоящее время, запросите описательные статистики (меры центральных тенденций, меры вариации, показатели распределения). Используя полученные статистические характеристики, опишите переменные и сделайте выводы относительно динамики заработной платы сотрудников банка.

14. БД «Bank». Определите разницу в доходах между 10% наименее оплачиваемыми и 10% наиболее оплачиваемыми сотрудниками банка по переменной Зарплата.

15. БД «Bank». Используя переменную «Зарплата» определите, насколько доход 5% наиболее оплачиваемых сотрудников отличается от среднего значения заработной платы сотрудников банка.

16. БД «Bank». На базе переменной Начальная зарплата [Начзарпл], используя процедуру «Визуальная категоризация», создайте новую переменную [Гр.НЗП2], содержащую 5 групп с одинаковым частотным наполнением и метками значений. Создайте частотную таблицу и столбчатый график по новой переменной. Определите диапазон начальной заработной платы группы сотрудников со средним начальным доходом.

Анализ множественных ответов в SPSS

13. Используя БД «ВАО» определите Уровень известности кандидатов в депутаты (Метельского и Прокофьева) (В3а,б,в) среди:

• всех опрошенных

• информированной части активных избирателей (знают хотя бы одного кандидата)

• осведомленной части активных избирателей (знают 3-х и более кандидатов)

• общего числа ответов об известности кандидатов

• информированной части активного электората Единой России

• информированной части активного электората ЛДПР

На основе полученных данных составьте краткую аналитическую записку, отражающую особенности уровня известности кандидатов (Метельского и Прокофьева) в различных социальных группах.

13. БД «ФОМ». Используя процедуру обработки и анализа множественных ответов определите рейтинг ТВ каналов.

Преобразование данных в SPSS

13. БД «ФОМ». Используя процедуру «Перекодирования» создайте в БД новую переменную «Возрастные контингенты», содержащую две группы (два значения):

• население до 30 лет

• население старше 50 лет

Остальные значения в переменной укажите как пропущенные.Определите доли каждой вновь созданной группы в выборочной совокупности.

13. БД «ФОМ». Используя программу SPSS и процедуру агрегирования, проанализируйте базу данных Фонда «Общественного мнения» и определите долю телезрителей интересующихся остросюжетными фильмами среди молодежи (младше 30 лет) и пожилых людей (старше 50 лет). Данные представьте в виде графиков. Проинтерпретируйте полученные результаты.

14. БД «ФОМ». Используя программу SPSS и процедуру агрегирования, проанализируйте базу данных Фонда «Общественного мнения» и определите 3 наиболее и наименее рейтинговые передачи (в.50.1 – в 50.19) среди людей старше 50 лет. Проинтерпретируйте результаты и представьте их в виде графиков.

15. БД «ФОМ». Используя программу SPSS и процедуру агрегирования, проанализируйте базу данных Фонда «Общественного мнения» определите 3 наиболее и наименее рейтинговые передачи (в.50.1 – в 50.19) среди населения РФ младше 30 лет. Данные представьте в виде графика. Проинтерпретируйте полученные результаты.

16. БД «BANK». Используя процедуру «Перекодировать в другую переменную» создайте новую переменную (назовите переменную Группы по зарплате [Гр.НЗП]), которая группирует значения переменной Начальная зарплата [Начзарпл] в 5 категорий.

до 4999	1	очень низкая – менее 5тыс.
от 5000 до 9999	2	Низкая – 5-10 тыс.
от 10000 до 14999	3	Средняя – 10-15 тыс.
от 15000 до 29999	4	Высокая – 15-30 тыс.
Выше 30000	5	очень высокая – более 30 тыс.

Создайте частотную таблицу по новой переменной и сделайте выводы.

13.  БД «BANK». На базе переменной Начальная зарплата [Начзарпл], используя процедуру «Визуальная категоризация», создайте новую переменную [Гр.НЗП2], содержащую 5 групп с одинаковым частотным наполнением и метками значений.

Создайте частотную таблицу и столбчатый график по новой переменной, сделайте вывод.

13. БД «BANK». Воспользуйтесь процедурой Вычислить для создания новой переменной [РостЗП], содержащей разности между переменными Зарплата в настоящее время [Зарплата] и Начальная зарплата [Начзарпл]. На основе процедуры визуальной категоризации (равные интервалы) создайте новую переменную (группы роста) и определите долю каждой из трех групп сотрудников:

1 – с высоким ростом ЗП (более 10 тыс.)

2 – со средним ростом ЗП (от 5 до 10 тыс.)

3 – с низким ростом ЗП (менее 5 тыс.)

13. БД «BANK». Получите новую переменную характеризующую количество полных лет стажа в банке - «Проработал (год) {стажгод}» на базе имеющейся переменной «Проработал (месяц) {стажмесяц}». На базе переменной «Проработал (год) {стажгод}», используя процедуру «Визуальная категоризация», создайте новую переменную, которая будет делить диапазон опыта работы в банке на три равных интервала. Создайте частотную таблицу и столбчатый график по новой переменной и сделайте вывод.

Построение и анализ таблиц сопряженности

13. БД «ВАО». Используя таблицы сопряженности, определите, за какие партии чаще всего голосует молодежь в возрасте от 18 до 22 лет и пенсионеры в возрасте 63 и более?

14. БД «ВАО». Используя таблицы сопряженности, определите, у какой партии наиболее высокая доля молодых (пожилых) избирателей?

15. БД «ВАО». Используя таблицы сопряженности, определите, в каком районе ВАО самый высокий (низкий) рейтинг ЕР и как распределяется электорат ЕР по районам ВАО?

16. БД «ВАО». Используя таблицы сопряженности, определите в каких районах ВАО наиболее высокий (низкий) рейтинг кандидата Метельского.

17. БД «ВАО». Используя таблицы сопряженности, определите в каких районах ВАО наиболее высокий (низкий) рейтинг ЛДПР.

18. БД «ВАО». Используя таблицы сопряженности, определите особенности возрастной структуры электората партий.

Изучение связи между номинальными и количественными

переменными в SPSS

13. БД «Bank». Используя переменную «Зарплата» определите средний доход различных категорий сотрудников. Постройте график среднего дохода для каждой категории сотрудников.

14. БД «Bank». Используя переменную «Зарплата» определите средний доход мужчин и женщин. Постройте графики отражающие размер заработной платы среди мужчин и женщин.

15. БД «Bank». Используя переменную «Начальная зарплата» и «Зарплата» определите у какой категории сотрудников (национальность, должность опыт работы) наблюдается наибольшая динамика заработной платы.