Чему вы научитесь
- Превращать источник (архивный документ, анкету, справочник) в корректную базу данных.
- Честно описывать данные: выбирать медиану или среднее, считать доли, читать распределения, строить графики без искажений.
- Измерять связи между явлениями и отличать закономерность от случайности.
- Сравнивать группы методами, подходящими для малых и асимметричных данных (Манн–Уитни, Краскел–Уоллис).
- Читать результаты регрессии и понимать, что в них сказано на самом деле.
- Оформлять методологический раздел статьи и заявки на грант по научным стандартам.
- Грамотно визуализировать результаты, чтобы они убедительно смотрелись в статьях уровня ВАК и Scopus
О курсе
Ваш текст отклонили с формулировкой «слабая методология»? Вы обходите цифры стороной, потому что боитесь, что рецензент поймает вас на ошибке в таблице? Или привыкли, что «посчитать» — это для кого-то другого, с математическим образованием?
Этот курс закрывает именно этот пробел. Без формул, программирования и платных программ вы пройдёте весь путь настоящей научной работы: превратите источник в аккуратную базу данных, проведёте корректные расчёты в бесплатной программе jamovi и опишете результаты так, как ждут сильные журналы и грантовые фонды. Все примеры выросли из реальных исторических исследований, но методы одинаково работают в социологии, филологии, культурологии — в любой науке о человеке.
К курсу прилагаются учебный датасет, кодбук, справочники «какой метод выбрать» и готовые шаблоны методологического раздела — чтобы применить методы к своим данным сразу.
Цель — не сделать вас статистиком, а дать уверенность: вы понимаете, что и зачем считаете, вы будете увереннее замечать типичные ошибки и сможете обосновать выбор метода. Это та методологическая грамотность, которой мне самой не хватало в начале пути, — собранная в один практический курс.
На выходе у вас будет собственный мини-анализ: таблица данных, графики, статистический тест и фрагмент методологического раздела — то, что можно развивать в статье, диссертации или заявке.
Для кого этот курс
Начальные требования
Компьютер и бесплатная программа jamovi (устанавливаем в ходе курса).
Желание поработать со своими или с прилагаемыми учебными данными.
Не нужны ни математическое образование, ни навыки программирования.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Короткие уроки с теорией на понятном языке, без формул.
Пошаговые задания в jamovi на учебном датасете (прилагается к курсу).
Автоматическая проверка тестов и практикумов — учитесь в своём темпе.
Итоговый капстоун-проект: применяете весь пройденный путь к собственным данным.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Практический навык количественного анализа и сертификат Stepik.
- Учебный датасет, кодбук и справочные материалы (какой метод выбрать, шпаргалки по jamovi и SPSS).
- Готовые шаблоны для методологического раздела статьи и грантовой заявки.
- Уверенность в использовании количественных методов исследования.