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.
提供：
Статистические методы в гуманитарных исследованиях
トムスク大学（National Research Tomsk State University）
このコースについて
12,700 最近の表示
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約19時間で修了
推奨：5 недель по 5-6 часов
ロシア語
字幕：ロシア語
提供：
トムスク大学（National Research Tomsk State University）
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.
シラバス - 本コースの学習内容
1時間で修了
Приветственный модуль
1時間で修了
3件のビデオ （合計7分）, 8 readings
8件の学習用教材
О команде курса10 分
Давайте познакомимся!10 分
Использованная автором литература10 分
Как с нами связаться1 分
Рекомендуемая литература по курсу10 分
Язык статистики10 分
Файлы для практических заданий Flats_test и ЕГЭ_test10 分
Файлы с данными, использованными в лекциях10 分
2時間で修了
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時間で修了
11件のビデオ （合計121分）
11件のビデオ
О модуле 11 分
Введение в R11 分
Рабочее пространство в R11 分
Типы и структуры данных12 分
Последовательности, векторы11 分
Матрицы11 分
Списки, массивы, факторы14 分
Объекты типа data.frame13 分
Импорт данных из текстового файла в R10 分
Экспорт данных в текстовый файл из R10 分
Экспорт данных из файла Excel11 分
5時間で修了
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時間で修了
11件のビデオ （合計120分）, 7 readings, 2 quizzes
11件のビデオ
О модуле 23 分
Измерительные шкалы24 分
Работа с распределениями, начало работы в R7 分
Гистограммы и квантильные графики в R9 分
Диаграмма рассеяния, диаграмма размаха в R12 分
Основные числовые характеристики в SPSS11 分
Гистограммы, диаграммы размаха, диаграммы рассеяния в SPSS14 分
Генерация равномерного распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик9 分
Генерация нормального распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик10 分
Импорт данных из файла Excel в Statistica. Оценка числовых характеристик12 分
Обработка выбросов в Statistica5 分
7件の学習用教材
Введение в статистику (презентация)10 分
Измерительные шкалы и типы данных (презентация)10 分
Генеральная и выборочная совокупность. Способы представления выборок (презентация)10 分
Оценка параметров (презентация)10 分
Числовые характеристики выборки (презентация)10 分
Интервальное оценивание (презентация)10 分
Обзор пакетов для статистической обработки данных (презентация с таблицей)10 分
2の練習問題
Тест на проверку теории по модулю 220 分
Практическое задание к модулю 21 時間 14 分
4時間で修了
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時間で修了
10件のビデオ （合計102分）, 4 readings, 3 quizzes
10件のビデオ
О модуле 33 分
Критерии нормальности в R8 分
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в R14 分
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в R8 分
Пример в R. Анализ цен за аренду квартир8 分
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в SPSS12 分
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в SPSS9 分
Критерии нормальности в Statistica11 分
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в Statistica16 分
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в Statistica9 分
4件の学習用教材
Проверка статистических гипотез (презентация)10 分
Критерии нормальности (презентация)10 分
Параметрические критерии сравнения групп (презентация)10 分
Непараметрические критерии сравнения групп (презентация)10 分
3の練習問題
Тест к модулю 320 分
Практическое задание 1 к модулю 314 分
Практическое задание 2 к модулю 332 分
3時間で修了
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時間で修了
9件のビデオ （合計88分）, 3 readings, 2 quizzes
9件のビデオ
О модуле 42 分
Парный коэффициент корреляции Пирсона в Statistica17 分
Ранговая корреляция в Statistica12 分
Количественная корреляция в SPSS8 分
Ранговая корреляция в SPSS6 分
Корреляция в R12 分
Анализ таблиц сопряженности в R15 分
Анализ таблиц сопряженности в SPSS3 分
Анализ таблиц сопряженности в Statistica8 分
3件の学習用教材
Корреляционный анализ количественных данных. Парный коэффициент корреляции Пирсона (презентация)10 分
Ранговая корреляция (презентация)10 分
Корреляционный анализ категоризованных данных. Анализ таблиц сопряженности (презентация)10 分
2の練習問題
Тест к модулю 420 分
Практическое задание к модулю 420 分
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題（該当する場合）にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。
修了証を購入すると何を行えるようになりますか？
修了証を購入する際、コースのすべての教材（採点課題を含む）にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
返金ポリシーについて教えてください。
学資援助はありますか？
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。