Статистичний аналіз даних є важливою складовою політологічного аналізу на усіх його рівнях — від аналізу процесів у одному місті до аналізу як загальнодержавних так і світових тенденцій. Сучасна професійна підготовка політолога неможлива без оволодіння статистичним моделюванням та прогнозуванням політичних процесів.

Викладення дисципліни спрямоване на розуміння механізму та способів використання статистичних моделей, які застосовуються для характеристики стану об’єктів політики, при вивченні причинно-наслідкових зв’язків, варіації та динаміки соціально-політичних явищ і процесів, при прогнозуванні та прийнятті політичних рішень. Великою мірою, саме використання методів статистичного моделювання та стохастичного прогнозування забезпечує науковий характер політологічного аналізу, можливість отримання науково обґрунтованих положень, на відміну від абстрактно-теоретичного підходу до дослідження.

Мета курсу – засвоєння набору методів статистичної обробки даних з використанням комп’ютерних програм.

Завдання курсу.

  • розуміння методологічних принципів статистичного моделювання та прогнозування, перевірки гіпотез і емпіричної верифікації прогнозів;

  • засвоєння моделей багатовимірних оцінок (рейтингів, латентних факторів) і моделей класифікацій;

  • засвоєння моделей динаміки (трендові, сезонного ритму, повного циклу) та їх комплексного застосування при прогнозуванні;

  • розуміння множинної регресії; адаптація основних засад регресійного аналізу до специфіки об’єктів моделювання та інформаційної бази;

  • ознайомлення з моделями багатофакторного прогнозування за даними взаємозв’язаних динамічних рядів;

  • ознайомлення з моделюванням причинних комплексів системами рівнянь.

Вирішення завдання курсу передбачає два аспекти:

  1. усвідомлення аналітичних можливостей і меж застосування кожного типу моделей;

  2. оволодіння основами інтегрованих систем обробки даних MS Excel, ОСА та SPSS, що є умовою сучасного статистичного аналізу.

В результаті вивчення дисципліни студенти повинні:

Знати – методологічні принципи статистичного аналізу: від висунення гіпотез до емпіричної верифікації прогнозів; методи статистичного аналізу; процедуру шкалування та типи шкал; стадії статистичного аналізу; основні методи статистичного моделювання та прогнозування;

Вміти – використовувати комп’ютерні інтегровані системи обробки даних; адекватно планувати методи статистичного моделювання та прогнозування; здійснювати одновимірний, двовимірний, тривимірний аналіз та багатокомпонентне шкалування; вміти застосовувати регресійний аналіз з метою побудови прогнозування політичних явищ; застосовувати головні принципи факторного, кластерного та дискримінантного аналізу.

Форма проведення: лекції та семінарські заняття.

Форма контролю: екзамен.