PHIM028 Социометрични изследвания
Анотация:
В курса се разглеждат методи за измерване и изследване в социалните науки. Целта му е:
да представи теоретичните рамки на общата теория на измерванията;
да даде основните понятия и класификационната схема за описание на методите на скалиране според теорията на данните на Клайд Кумбс;
да разкрие теоретичните основи и практическите възможности на различните методи на едномерно и многомерно скалиране за изследване на предпочитанията и семантиката на различни езикови структури.
Курсът се състои от пет раздела.
В първия се въвеждат основни понятия от теорията на измерването и се разкрива същността на методите и процедурите на скалирането. Представя се Кумбсовата класификация на данните като теория за свойствата на хуманитарните и социалните емпирични системи с отношения, които лежат в основата на измерването в социалните науки.
Във втория раздел се разглеждат данните “избор по предпочитание”. Представят се алгоритмите и операционните процедури на техниката на едномерно разгъване, като се дава представа и за многомерното разгъване. Описват се методите за събиране на този вид данни, като методът на ранжиране, методът на сравняване по двойки и методът на последователните интервали.
В третия раздел се представят данните “единичен стимул”. Описва се теорията на скалограмния анализ и неговото вероятностно разширение в теорията за отговор на тестов въпрос.
В четвъртия раздел се разглеждат данните “сравняване на стимули”. Дава се представа за закона на сравнителните съждения и се описва методът на сравняване по двойки като основен метод за събиране на данни от този вид.
Петият раздел обхваща данните за сходство. Тук се представя теорията на многомерното скалиране и методите за събиране на данни за сходство, близост или разстояние.
Курсът се води в компютърен клас. Всеки студент усвоява работата със софтуери за едномерно и многомерно скалиране. Теоретичните въпроси се изясняват в контекста на експерименти за скалиране, които се провеждат в реално време, като се преминава през всички етапи на изследването – идеен замисъл, събиране на данни, въвеждането им в компютъра, анализа им чрез адекватна компютърна програма до получаване на числа от съответната скала, интерпретацията им в светлината на теорията на данните и, накрая, съставяне на план за представяне на изследването в статия според установените международни стандарти. Студентите изпълняват самостоятелно експерименти за скалиране и ги докладват. Основната обучителна стратегия е учене чрез правене.
Преподавател(и):
проф. Енчо Герганов д-р
Описание на курса:
Компетенции:
Успешно завършилите курса студенти:
1) знаят:
? фундаменталните принципи на измерванията в социалните науки
? видовете данни според Кумбсовата теория на данните
? видовете скали и техните свойства
? теорията и алгоритмите на едномерното скалиране и разгъване
? теорията на многомерното скалиране и разгъване
? различните методи за събиране на скалируеми данни
? методите и подходите за латентносемантичен анализ на текстове
2) могат:
? да определят какви видове скали се получават при различните процедури на психологическо скалиране
? да разпознават видовете данни, които се получават като резултат от различните инструкции към участниците в експерименти по скалиране и от различните процедури на скалиране
? да демонстрират практически умения, когато трябва да прилагат адекватни методи на скалиране в различни социални изследвания и по-специално при анализ на езика в публичното пространство
? да покажат, че владеят софтуерните продукти за едномерно и многомерно скалиране и разгъване
? да провеждат собствени изследвания за скалиране в социалните науки и при анализ на езика, както и да ги представят по най-добрия начин както устно, така и в писмена форма.
Предварителни изисквания:
Студентите да имат знания и/или умения:
от курс по статистика
Форми на провеждане:
Редовен
Учебни форми:
Лекция
Език, на който се води курса:
Български
Теми, които се разглеждат в курса:
1. Основни понятия от общата теория на измерването. Същност на измерването. Видове скали Лекция 2
2. Общ поглед върху Кумбсовата теория на данните като теория за свойства на съждения, които лежат в основата на скалирането . Четирите вида данни Диалогична лекция 2
3. Данни “избор по предпочитание”. Техника на едномерно и многомерно разгъване при детерминистични модели. Методи за събиране на данни “избор по предпочитение” – метод на ранжиране, метод на сравняване по двойки, метод на последователните интервали. Лекция+експеримент в реално време 2
4. Приложение на софтуерни пакети за анализ на данни “избор по предпочитание”. Модул PAIRED COMPARISON DATA на пакета DUAL SCALING, модул CATEGORIES на пакета SPSS и модул MULTIDIMENSIONAL UNFOLDING на пакета SYSTAT Практическко занятие в компютърната лаборатория 2
5. Данни “единичен стимул”. Айтеми и техните скалови стойности. Оперативни характеристики на айтемите Лекция 2
6. Детерминистични едномерни модели на данни “единичен стимул”. Теория на скалограмния анализ. Аналитични процедури – триъгълен анализ Лекция+експеримент в реално време 2
7. Вероятносни едномерни модели на данни “единичен стимул”. Основни понятия на теорията за отговор на тестова задача. Едно-, дву- и трипараметрични модели на теорията за отговор на тестова задача Лекция+практическа работа в компютърната лаборатория 2
8. Приложение на софтуерни пакети за анализ на данни “единичен стимул”. Модул TESTAT на пакета SYSTAT. Модул SUCCESSIVE CATEGORIES на пакета DUAL SCALING Практическа работа в компютърната лаборатория 2
9. Данни “сравняване на стимули”.Закон на сравнителните съждения. Метод на сравняване по двойки Лекция+експеримент в реално време 2
10. Данни за сходство. Основни понятия от теорията на многомерното скалиране Лекция 2
11. Алгоритми на многомерното скалиране. Методи за събиране на данни за сходство – оценки за сходство, матрици на грешки, свободна класификация Лекция+експеримент в реално време+практическа работа в компютърната лаборатория 2
12. Приложение на софтуерни пакети за анализ на данни за сходство. Модул MULTIDIMENSIONAL SCALING на статистическия пакет SPSS, модул MULTIDIMENSIONAL SCALING на статистическия пакет SYSTAT Експеримент в реално време + практическа работа в компютърната лаборатория 2
13. Латентно-семантичния анализ на текстове Лекция+демонстрация в Интернет 2
14. Разкриване на концептуални структури в текстове и семантичната памет на читатели Експеримент в реално време 2
15. Интегрален подход към изследване семантиката на текстове Лекция+практическо занятие 2
Литература по темите:
Основна
Герганов, Е. (1974). Психометрични методи за проверка и оценка на знания по български език. София: Народна просвета
Coombs, C.H. (1964). A theory of data. New York: Wiley
Maranell G. M.(Ed.) (2007). Scaling: A Sourcebook for Behavioural Scientists
Nakanishi M. and Cooper L.G. (2003). Metric Unfolding Revisited: Straight Answers to Basic Questions. Department of Statistics Papers. University of California, Los Angeles. Paper 2003010112, pp.46
Nishisato Sh. (1994). Elements of Dual Scaling: An Introduction to Practical Data Analysis. LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES, PUBLISHERS 1994 Hillsdale, New Jersey Hove and London
Torgerson W. S. (1958). Theory and methods of scaling. New York: Wiley
Landauer, T. K., Foltz, P. W., & Laham, D. (1998). Introduction to Latent Semantic Analysis. Discourse Processes, 25, 259-284.
Допълнителна
Дэйвисон М. (1988). Многомерное шкалирование. Москва: Финанси и статистика
Borg, I. and Groenen, P.J. F. (2005). Modern Multidimensional Scaling. Springer
Средства за оценяване:
ПИСМЕНИ ЗАДАЧИ: Две по 30%
ПРАКТИЧЕСКА ЗАДАЧА: Анализ на данни с помощта на компютърни програми: 40%