量化社会科学与基础年 BSc

The University of Sheffield - 谢菲尔德大学

本单元向学生介绍了有效设计、执行和交流利用定量方法的社会科学研究项目所需的技能。学生将构建自己的研究项目，旨在回答社会科学中的一个特定问题，将确定、获得和分析回答该问题所需的数据，并将在书面项目报告中和在学生会议上的海报论文中展示他们的发现.

本模块由三个关键因素组成。首先是良好的图形设计原则，结合数字如何被用来说谎和误导。第二是学习如何使用最新和最强大的软件，为广泛的不同受众制作各种图表、地图和数字。第三是解释数据的视觉表现，无论是从其他来源还是由本模块的学生自己，并使用它们来回答实质性的研究问题。从根本上说，这是一个实践模块，让学生制作和理解数据可视化。

本单元为学生提供社会科学家的入门定量数据分析技术的培训和实践经验。向学生介绍描述性统计、数据分布、常见的数学函数、假设检验的原则、统计推断的原则、以及检验双变量关系的方法。该课程包括一些常用的统计方法的实践经验.

调查方法通常被政府、企业和其他组织用来了解社会的变化。然而，由于调查设计选择不当，它并不总是能产生有意义的分析。本模块将提高你对提出调查问题的艺术和支持调查数据收集的科学的理解。具体来说，你将学习如何设计一份有效的调查问卷，将谁纳入调查样本，如何组织你的实地调查，最后，如何处理原始数据和管理最终的数据集。你将使用在线调查软件来练习你的技能。

本单元为学生提供开展采用定量方法的社会科学研究项目的经验，并提供设计和准备一个可行的独立定量社会科学研究项目的培训。它讨论了如何完善一个研究想法，如何决定选择适当的数据和方法来分析研究问题，如何计划和进行研究过程以确保项目的成功完成（强调道德、时间和资源问题），以及如何有效地展示研究计划和结果。

多变量数据的分析需要对标准的单变量统计模型和方法进行扩展，并引入新的问题。最初的关注点是总结和显示高维数据，以及如何将多变量问题减少到更容易管理的单变量问题。接着是标准分布和统计检验的常规概括，然后考虑构建假设检验的新策略，最后考虑多变量数据的具体问题，如鉴别和分类（例如用于医疗诊断问题）。这些方法中的大多数都可以在Minitab中实现。本课程的总体目标是对多变量数据统计分析的现有技术提供一些赞赏。

社会科学的研究正越来越多地使用混合方法来探索社会世界。本模块涵盖了进行混合方法研究（MMR）的原则和实践，通过基于询问的学习方法。通过设计和完成他们自己的项目，学生将学习如何应用混合方法，了解在进行研究时将定性和定量方法结合起来的价值。学生将发展他们收集、分析和展示MMR数据的能力，同时批判性地反映使用MMR的过程。

该模块要求学生准备、组织、研究和报告一份关于社会科学主题的原创作品。学生将决定主题，并将被期望收集原始材料以调查它，或对从现有来源获得的信息进行二次分析（在这两种情况下，使用定量方法来分析数据）。成品将以学术期刊文章的风格和长度呈现，.

本单元的重点是学生准备并以各种形式向不同的听众展示自己的作品。本单元的目的是培养学生以各种书面和口头形式向专家和非专家听众传播其L3学位论文/独立项目的结果的能力。这将在今年年底的一次会议上达到高潮。