Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Эффективность применения математической статистики как основа функционирования и развития социальных процессов в системе здравоохранения

Диссертация: Эффективность применения математической статистики как основа функционирования и развития социальных процессов в системе здравоохранения
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Благодаря медико-социологическим исследованиям, происходит оптимизация программно-ситуационных структур управления медицинским обслуживанием населения, повышается эффективность функционирования медико-социальных проектов. Построение оптимизационных моделей, а также проведение имитационных экспериментов — на сегодняшний день один из прогрессивных разделов в разработке, оценке эффективности… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Назначение и возможности медико-социологичсекого исследования. 8 1.1 Теоретико-методические основы проведения медикосоциологического исследования
    • 1. 2. Оптимизация деятельности исследовательских проектов в социологии медицины
  • Выводы первой главы
  • Глава 2. Методы, модель (дизайн) медико-социологического исследования
    • 2. 1. Алгоритмы и методы медико-социологического исследования
    • 2. 2. Модель (дизайн) исследования, как метод познания, прогнозирования и управления процессом
  • Выводы второй главы
  • Глава 3. Концепция анализа медико-социологической информации — основа качества статистической подготовки исследователей
    • 3. 1. Применение концепции анализа данных в конкретных медико-социологических работах
    • 3. 2. Особенности преподавания математической статистики в медицинском вузе: проблемы и решения
  • Выводы третьей главы

Эффективность применения математической статистики как основа функционирования и развития социальных процессов в системе здравоохранения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

В настоящее время значительно повышаются требования к проведению медико-социологических исследований, в том числе к математической культуре научных сотрудников и врачей-специалистов. Все более актуальным становится корректное применение статистических методов, а также научный подход к планированию исследований (Гринхальх Т., 2004; Флетчер Р. и соавт., 1998). Это связано с развитием концепции анализа медико-социологической информации и практики доказательной медицины, постепенной интеграцией отечественной науки в мировую, развитием грантовой системы поддержки науки и, следовательно, с повышением требований к методологическому качеству исследований. Поэтому изучение прикладной статистики является неотъемлемой частью формирования культуры научных сотрудников, студентов, курсантов, аспирантов, планирующих и проводящих исследование в социологии медицины.

При планировании и подведении результатов исследования существенную роль играют моделирование и статистические методы, которые дают возможность:

— компактно и информативно описывать результаты эксперимента;

— устанавливать степень достоверности сходства и различия исследуемых объектов на основании результатов измерений их показателей;

— анализировать наличие или отсутствие зависимости между различными показателями (явлениями);

— количественно описывать выявленные зависимости;

— классифицировать изучаемые объекты и прогнозировать значения их показателей и характеристик;

— выявлять информативные показатели (Решетников А. В., 2001 -2007; Лисицын Ю. П., 2009).

В последнее время становится актуальной общественная оценка развития системы здравоохранения на основе показателей, которые получены в ходе мониторинговых медико-социологических исследований. Медико-социологический мониторинг как инструмент управления отражает социологические показатели здоровья групп населения, динамику и прогноз изменений общественного мнения о функционировании учреждений здравоохранения (Решетников А. В., 2002).

Широкое распространение программных средств для статистического анализа данных в различных прикладных областях, включая медицинские приложения, не снимает необходимости владения основами математической статистики. От пользователя требуется: уметь грамотно выбирать подходящие статистические процедуры, знать их возможности и ограничения, а также корректно и осмысленно интерпретировать полученные результаты, так как произвольное применение статистических методов может привести к недостоверным результатам.

Перед статистической наукой встают актуальные проблемы дальнейшего совершенствования системы показателей, приемов и методов сбора, обработки, хранения и анализа полученной информации. Статистическая работа состоит в том, чтобы собрать числовые данные о массовых явлениях, обработать их, представить в форме, удобной для анализа и интерпретировать полученные результаты. Сбор данных лежит в основе всего исследования.

Недостаточное внимание к планированию исследований влечет за собой нехватку данных для формирования статистически значимого вывода после окончания этапа сбора информации. В этом случае даже самые сложные математические методы анализа полученных результатов не смогут дать необходимой исследователю информации.

Цель исследования: Научно обосновать и предложить концепцию анализа медико-социологической информации на основе комплексного социологического исследования основных проблем обработки данных в социологии медицины.

Задачи исследования:

1. Изучить и систематизировать опыт медико-социологических исследований по анализу деятельности исследовательских проектов в социологии медицины.

2. Показать возможности применения математической статистики на конкретных медико-социологических исследованиях.

3. Проанализировать особенности преподавания дисциплины «Математическая статистика» в медицинском вузе.

4. Предложить концептуальные и прикладные положения анализа медико-социологической работы на основании анализа выбранных методов обработки получаемой в ходе исследования информации.

Гипотеза исследования. Анализ данных в медико-социологических исследованиях является неотъемлемым компонентом научной работы. Активно развивающееся прикладное программное обеспечение, ориентированное на анализ данных и использующее разнообразные возможности, предоставляемые как достижениями в теории статистики, так и развитием компьютеризации, хранения и визуализации данных и результатов их анализа, предъявляющие высокие требования к врачам-исследователям. В то же время в отечественных медико-социологических исследованиях очень часто наблюдается либо полное игнорирование современных возможностей статистических методов, либо их неграмотное использование. Поэтому для формирования корректной системы проведения медико-социологического исследования необходимо как фундаментальное, так и прикладное обеспечение, преследующее цель — повысить качество в разделе обработки исследовательской информации при подготовке студентов, курсантов, аспирантов и других ученых, планирующих и проводящих научные и статистические исследования.

Объект исследования — система проведения медико-социологических исследований.

Предмет исследования — взаимодействие социологии медицины с теорией и практикой проведения медико-социологических исследований.

Научная новизна исследования состоит в том, что автором впервые в ходе работы сформированы концептуальные и прикладные положения анализа медико-социологической информации. Кроме того, подтверждено, что современный подход к анализу медико-социологических данных расширяет исследовательское поле социологии медицины, делает закономерным ее методологическое влияние на развитие концепции проведения и анализа медико-социологического исследования.

Положения, выносимые на защиту:

1. Существующая прикладная статистика рассматривает не только разработку математических методов, но и весь процесс применения этих методов при решении прикладных задач:

— выяснение содержательной сущности задачи, доработка необходимого математического инструментария;

— преобразование исходных данных к унифицированной форме;

— практическая реализация алгоритмов и использование возможностей имеющейся вычислительной техники и пакетов прикладных программ.

2. Используемые медико-социологические процедуры анализа данных позволяют дать оценку функционирования и развития социальных процессов, протекающих в системе здравоохранения, ее институтах и в медицине как социальном институте.

3. Представления современного начинающего исследователя (студента, курсанта, аспиранта) как о возможностях различных статистических методов, так и об области их адекватного применения недостаточны для получения максимально эффективного исследовательского обмена с позиции доказательной медицины. Эта проблема требует повышения качества знаний по дисциплине «Математическая статистика» на уровнях додипломного и постдипломного образования.

4.

Введение

в программы постдипломного образования и кандидатского минимума курса математической статистики существенно повысит уровень исследовательской культуры молодых ученых и специалистов системы здравоохранения, что позволит улучшить качество научных работ в целом.

Методологическую базу исследования составили классические работы по социологии медицины (Решетников А. В, Седова Н. Н., Ядов В. А., Лисицын Ю. П. и др.). Анализ функционирования медико-социальных проектов выполнен с применением положений функционального анализа социальных институтов (Парсонс Т., 1997).

В работе использованы общенаучные методы исследования (системный подход, принципы структурно-функционального анализа, биографический метод), а также методы конкретных социологических исследований в социологии медицины (индивидуальное интервьюирование и анкетирования, контент-анализ). Статистические методы обработки информации проведены с использованием пакета прикладных программ SPSS (Statistical Package for the Sociological Science, Chicago, USA) v. 13.0.

Теоретическая и практическая значимость исследования. В результате проведенных исследований полученные данные имеют важное значение для построения системы проведения медико-социологических исследований. Предложенная концепция анализа медико-социологической информации может использоваться в реализации подготовки врачей-исследователей, расширяя границы преподавания прикладной статистики как на додипломном, так и постдипломном уровнях подготовки специалистов и молодых научных кадров.

106 выводы.

1. Благодаря медико-социологическим исследованиям, происходит оптимизация программно-ситуационных структур управления медицинским обслуживанием населения, повышается эффективность функционирования медико-социальных проектов. Построение оптимизационных моделей, а также проведение имитационных экспериментов — на сегодняшний день один из прогрессивных разделов в разработке, оценке эффективности и коррекции целевых программ, направленных на сохранение и формирование здоровья населения.

2. На конкретных медико-социологических исследованиях показаны возможности применения математической статистики, которая дает возможность оценить эффективность функционирования, а также степень развития социальных процессов, протекающих в системе здравоохранения, ее институтах и в медицине как социальном институте.

3. В ходе исследования был выявлен низкий уровень (51,4%) математической подготовки аспирантов, из которых больше половины респондентов (77,1%) изучали математику в среднем образовательном учреждении и только 22,9% обучающихся — в высшем образовательном учреждении.

4. Полученные результаты предопределили концепцию анализа медико-социологических данных, которая включает в себя формирование корректного проведения медико-социологического исследования, основываясь на фундаментальном и прикладном обеспечении.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ.

1. Для повышения уровня знаний в области обработки медико-социологических данных рекомендуется разработать специальный курс математической статистики и включить в программу подготовки последипломного образования.

2. При планировании и оценке результатов образовательных программ по дисциплине «Математическая статистика» рекомендуется ежегодно проводить мониторинг знаний среди студентов, аспирантов с целью выявления пробелов знаний по предмету и эффективности предлагаемого курса.

Показать весь текст

Список литературы

  1. П. В. Социальное прогнозирование: учебное пособие / П. В. Агапов, В. В. Афанасьев, Г. Н. Качура. М.: Канон+, Реабилитация, 2009. — 272 с.
  2. А. В. О роли формальных методов в клинической медицине: от цели к постановке задачи / А. В. Алексеевский, И. М. Гельфанд, М. JI. Извекова, М. А. Шифрин // Информатика и медицина. М.: Наука, 1997. — С. 6−35.
  3. Г. С. Лекции по методологии социологических исследований / Г. С. Батыгин М.: РУДН, 2008. — 368 с.
  4. Бестужев-Лада И. В. Социальное прогнозирование: курс лекций / И. В. Бестужев-Лада, Г. А. Наместникова. М.: Пед. общ-во России, 2001. — 389 с.
  5. Большой толковый социологический словарь: в 2 т. / Джери Д., Джери Дж.- пер. с англ. Н. Н. Марчук. М.: Вече, ACT, 2001. — 1072с.
  6. В. П. Statistika. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows./ В. П. Боровиков, И. П. Боровиков М.: Филинъ, 1997. — 608с.
  7. Ю. И. Создание модели базы данных как информационной системы для медико-биологических исследований / Ю. И. Бравве // Омский научный вестник, 2007. -№ 9 (47). С. 20−22.
  8. А. Г. Системная интерпретация классификационных задач / А. Г. Буховец // Социология 4 М, 2006. № 22. — С. 114−144.
  9. . Е. Методические подходы к оценке медико-экономических стандартов и возможности их использования в практике здравоохранения / Ж. Е. Быкова, Э. Г. Федорова // Проблемы социальной гигиены и истории медицины, 1996.-№ 1.-С. 47−50.
  10. Т. С. Основы качественного исследования: обоснованная теория / Т. С. Васильева // Методология и методы социологических исследований. М.:
  11. Институт социологии РАН, 1996. С. 56−65.
  12. Википедия: свободная энциклопедия электронный ресурс. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org
  13. К. П. Дизайн клинического исследования / К. П. Воробьев // Укра’шський медичний часопис, 2008. № 2. — С. 150−160.
  14. И. М. Очерки о совместной работе математиков и врачей: изд. 2-е, испр. и доп. / И. М. Гельфанд, Б. И. Розенфельд, М. А. Шифрин: под ред. С. Г. Гиндикина. М.: Едиториал УРСС, 2005. — 320с.
  15. С. Медико-биологическая статистика. / С. Гланц- перевод с английского Ю. А. Данилова М.: Практика, 1999. — 459с.
  16. А. А. Компьютерная теория социальных систем / А. А. Давыдов // Социологические исследования, 2005. № 6. — С. 14−24.
  17. А. А. О компьютационной теории социальных агентов / А. А. Давыдов // Социологические исследования, 2006. № 2. — С. 19−28.
  18. А. А. Системная социология: введение в анализ динамики социума / А. А. Давыдов М.: Издательство ЛКИ, 2007. — 248с.
  19. А. А. Системная социология: изд.2-е / А. А. Давыдов. М.: Издательство ЛКИ, 2008. — 192с.
  20. А. А. Системный подход к анализу данных мониторинга общественного мнения / А. А. Давыдов, А. Н. Чураков // Социологические исследования, 2002. № 7. — С. 131−138.
  21. А. А. Социальная информатика: переходные периоды в социальных системах / А. А. Давыдов // Системные исследования: ежегодник. М.: Наука, 1997.-С. 123−130.
  22. И. Ф. Методы социологического исследования: учебное пособие / И. Ф. Девятко. М.: КД Университет, 2003. — 296 с.
  23. Т. М. Роль социологических исследований в обеспечении социальной доступности медицинской помощи населению / Т. М. Демуров, Т. И. Расторгуева // Бюлл. национального НИИ общественного здоровья, 2006. Вып. 3. -С. 13−16.
  24. С. А. Социологические теории и социология медицины о взаимодействии социальных субъектов / С. А. Ефименко //Социология медицины, 2005. -№ 1. С. 17−22.
  25. И. В. Отношение к здоровью индивида и общества / И. В. Журавлева. М.: Наука, 2006. — 240 с.
  26. История и синергетика: математическое моделирование социальной динамики / Отв. ред. С. Ю. Малков, А. В. Коротаев. М.: КомКнига, 2005. — 192 с.
  27. Р. Э. Взаимодействие семьи и медицины как социальных институтов / Р. Э. Кесаева, К. А. Рейтер. Волгоград: Изд-во ВолГМУ, 2006 -162 с.
  28. С. Г. Институциональные матрицы и развитие России / С. Г. Кир-дина. -М: ТЕИС, 2000. 216 с.
  29. Е. М. Качественные методы в полевых социологических исследованиях / Е. М. Ковалев, И. Е. Штейнберг. М.: Логос, 1999. — С. 5−26.
  30. А. А. Анализ экспертного знания и социальной роли эксперта как автономная предметная область современных социальных исследований науки / А. А. Кожанов // Социологические опыты: сборник аспирантских работ. М.: ИС РАН, 2006. — С. 293−305.
  31. А. А. Социологические аспекты становления института экспертной оценки научного знания / А. А. Кожанов // Новое и старое в теоретической социологии: сб. науч. тр. / Под ред. Ю. Н. Давыдова. М.: ИС РАН, 2006. — Кн. 4.-С. 137−159.
  32. Ю. С. Прикладная социология : учебное пособие / Ю. С. Колесников. Ростов н/Дону: Феникс, 2001. — 320 с.
  33. А. В. История и синергетика: математическое моделирование социальной динамики / А. В. Коротаев, С. Ю. Малков. М.: УРСС, 2005. — 192 с.
  34. Ю. Б. Новые математические подходы к задачам медицинской диагностики / Ю. Б. Котов М.: Едиториал УРСС, 2004. — 328с.
  35. П. С. Принципы построения моделей / П. С. Краснощеков. -М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000. 424 с.
  36. Ю. К. Результаты социологического опроса руководителей ЛПУ / Ю. К. Ларионов, И. А. Гехт // Вопросы управления качеством медицинской помощи, 2005. № 2. — С.66−69.
  37. В. А. Прикладная медицина постановка и решение задач: технологический подход / В. А. Леках. — М.: КомКнига, 2005. — 456 с.
  38. Ю. П. Образ жизни и здоровье населения. / Ю. П. Лисицын М.: Знание, 1982.-40с.
  39. Ю. П. Общественное здоровье и здравоохранение: учебник. / Ю. П. Лисицын, И. В. Полунина М.: Медицина, 2002. — 416с.
  40. Т. М. Социальный градиент в формировании здоровья населения / Т. М. Максимова. М.: ПЕР СЭ, 2005. — 240 с.
  41. Математические методы принятия решений в экономике: учебник / Под ред. В. А. Колемаева. М.: Финстатинформ, 1999. — 386 с.
  42. Математические модели социальных систем: учебное пособие / А. К. Гуц, В. В. Коробицын, А. А. Лаптев, Л. А. Паутова, Ю. В. Фролова. Омск: Омский государственный университет, 2000. — 256 с.
  43. Методы сбора информации в социологических исследованиях. / Под ред. В. Г. Андреенкова, О. М. Масловой. -М.: Наука, 1990. Кн. 1−2.
  44. К. Е. Математическое моделирование в научном познании / К. Е. Морозов. М.: Мысль, 1969. — 212 с.
  45. О. И. Методология планирования клинических исследований /О. И. Мохов, Д. Ю. Белоусов // Качественная клиническая практика, 2001. № 1. — С. 8−20.
  46. А. А. Руководство по исследованию качества жизни в медицине / А. А. Новик, Т. И. Ионова под ред. Ю. Л. Шевченко. М.: ОЛМА Медиа Групп, 2007.-320 с.
  47. С. С. Социологические и психологические методы исследований в социальной работе / С. С. Новикова, А. В. Соловьев. М.: Академический проект, 2006. — 496 с.
  48. К. Е. Институциональные изменения в здравоохранении: рольсубъектов микроуровня / К. Е. Новицкая // Социологические исследования, 2006. -№ 12.-С. 78−83.
  49. И. Г. Проблемы реформирования здравоохранения на региональном и муниципальном уровнях / И. А. Захаров, И. Г. Новокрещенова // Бюллетень НИИ СГ, Э и УЗ им. Н. А. Семашко РАМН, 2003. Выпуск 5. -С. 65−67.
  50. О’Коннор Дж. Искусство системного мышления: необходимые знания о системах и творческом подходе к решению проблем / Дж. О’Коннор, И. Мак-дермотт пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. — 256 с.
  51. Осипова-Дербас JI. А. Социология и психология управления / JI. А. Осипова-Дерибас, Н. А. Каменев, С. Н. Войцеховский. Бизнесс-пресса, 2007. — 248 с.
  52. Т. О социальных системах / Т. Парсонс- под ред. В. Ф. Чесноковой, С. А. Белановского. М.: Академический Проект, 2002. — 832с.
  53. Ф. И. Основы системного анализа / Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тара-сенко. Томск: ТГУ, 1997. — 389 с.
  54. Ю. М. Модели социальных процессов / Ю. М. Плотницкий. -М.: Логос, 2001.-294 с.
  55. Ю. М. Теоритические и эмпирические модели социальных процессов / Ю. М. Плотницкий. М.: Логос, 1998. — 182 с.
  56. К. Э. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент: методология и практика / К. Э. Плохотников. М.: Едиториал УРСС, 2003.-280с.
  57. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных: Справочное издание. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин -М.: Финансы и статистика, 1983. 471с.
  58. Прикладной статистический анализ: учебное пособие для вузов. / С. В. Алексахин и др. М.: ПРИОР, 2001. — 224с.
  59. Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: учебное пособие / Под ред. В. 3. Кучеренко. М.: ГЭОТАР- Медиа, 2005. — 192 с.
  60. О. В. Статистический анализ зависимостей заболеваемости и инвалидности от ресурсов здравоохранения и социальных ресурсов / О. В. Пушкарев // Общественное здоровье и здравоохранение, 2008. № 4. — С. 60−66.
  61. В. В. Экономическая социология курс лекций.: учеб. пособие / В. В. Радаев. М.: Аспект Пресс, 1998. — 368 с.
  62. А. В. Методология исследований в социологии медицины : руководство / А. В. Решетников. М.: ММА им. И. М. Сеченова, 2000. — 238с.
  63. А. В. Процессное управление в социальной сфере : руководство / А. В. Решетников М.: Медицина, 2001. — 504 с.
  64. А. В. Социология медицины (введение в научную дисциплину): руководство / А, В. Решетников М.: Медицина, 2002. — 976с.
  65. В. Программы здоровья в России и за рубежом / В. Родионов // Здоровье детей «1сент.», 2003. № 10. — С.20−21.
  66. JI. Г. Проблемы и перспективы развития службы скорой медицинской помощи сельской местности / JI. Г. Розенфельд, М. Г. Москвичева // Проблемы управления здравоохранением, 2008 № 5 (42). — С. 36−42.
  67. Руководство качеством проектов: практический опыт / Под редакцией В. Ильина. М.: Вершина, 2006. — 176 с.
  68. Руководство по статистике в медицине и биологии: в 2 т. Т.2. Прикладная статистика здоровья / В. А. Медик, Б. Б. Фишман, М. С. Токмачев- под ред. Ю. М. Комарова. М.: Медицина, 2001. — 352с.
  69. А. А. Математическое моделирование : идеи, методы, примеры / А. А. Самарский, А. П. Михайлов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. — 320 с.
  70. Самойлова (Понотова) Л. В. Разработка инструмента оценки риска распространения «новых» инфекционных заболеваний / Л. В. Самойлова
  71. Понотова) II Медицина и образование в Сибири: электрон, журн, 2007. № 1. -режим доступа: http://www.ngmu.ru/cozo/mos/article/text full. php?id=87
  72. М. Г. Введение в математическое моделирование. / М. Г. Семе-ненко. M.:COJIOH-P, 2002. — 112 с.
  73. М. С. Технология разработки и принятия региональных медицинских целевых программ / М. С. Скляр, Е. А. Лайковская // Конструктивное здравоохранение: О развитии регионального законодательства в здравоохранении, 2002. С. 57−58.
  74. Дж. Математические идеи в биологии / Дж. Смит: под ред. Ю. И. Гильдермана пер. с англ. А. Д. Базыкина. М.: КомКнига, 2005. — 176 с.
  75. Социальная информатика: основания, методы, перспективы / Отв. ред. Н. И. Лапин. 2-е издание, стереотип. — М.: КомКнига, 2006. — 216 с.
  76. Социологический словарь / Н. Аберкромби и др. Казань 1997. — 406с.
  77. Социология: учебное пособие для студентов ВУЗов / Под общей редакцией А. Н. Елсукова. Минск: ТетраСистемс, 2001. — 544 с.
  78. Стандартизация в здравоохранении: лекции / Под редакцией А. И. Вялкова, П. А. Воробьева. Ньюдиамед, 2007. — 432 с.
  79. А. Основы качественного исследования: обоснованная теория, процедуры и техники / А. Страусе, Дж. Корбин пер. с англ. и послесловие Т. С. Васильевой. М.: Едиториал УРСС, 2001. — 256с.
  80. А. А. Политика здравоохранения: вопросы теории и практики / А. А. Сыстерова, В. О. Щепин, В. Б. Филатов, Е. П. Жиляева. М.: ГУ ННИИ общественного здоровья, 2007. — 276 с.
  81. Ю. Ю. Математическое и компьютерное моделирование : вводный курс / Ю. Ю. Тарасевич. М.: Едиториал УРСС, 2004. — 152 с.
  82. Ю. Н. Анализ социологических данных: методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками: учебное пособие / Ю. Н. Толстова. М.: Научный мир, 2000. — 350с.
  83. . В. Компьютерная модель определения психофизиологической адаптации студентов / Б. В. Трифонов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2008. С. 43−45.
  84. В. Ф. Феномен науки: кибернетический подход к эволюции / В. Ф. Турчин. М.:ЭТС, 2000. — 368 с.
  85. Ю. Н. Статистический анализ данных на компьютере / Ю. Н. Тюрин,
  86. A. А. Макаров. М.: ИНФРА-М, 1998. — 528с.
  87. К. Н. Медицинская социология / К. Н. Хабибуллин. СПб., 2000.- 172 с.
  88. Е. А. Применение информационных технологий в. практике здравоохранения / А. В. Чернов, Е. А. Давыдова, И. Е. Нараев, И. Б. Гарина, П.
  89. B. Чернов // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2005. — С. 175−176.
  90. М. А. Массовые адаптационные стратегии перспективы институциональных трансформаций / М. А. Шабанова // Мир России, 2001. № 3. — С. 78−104.
  91. С. И. Математические методы и модели : учебное пособие / С. И. Шелобаев. М.: ЮНИТИ, 2000. — 367 с.
  92. Е. В. Математические методы и модели в управлении: учебное пособие для вузов / Е. В. Шикин, А. Г. Чхартишвили. М.: Дело, 2004. — 440с.
  93. Н. Ф. Социологический опрос как механизм управления лечебными учреждениями / Н. Ф. Шильникова, О. В. Ходакова // Социологиямедицины, 2004. № 2. — С. 24−26.
  94. П. Социология социальных изменений / П. Штомпка Пер. с англ., под ред. В. А. Ядова. М.: Аспект Пресс, 1996. — 416 с.
  95. В. А. Роль моделей в познании / В. А. Штофф Л.: Изд-во ЛГУ, 1963.- 128 с.
  96. С. Н. Социальное прогнозирование, проектирование, модели-рова-ние: учебный практикум / С. Н. Щеглова. М.: Социум, 2001. — 96 с.
  97. Экономическая социология: Новые подходы к институциональному и сетевому анализу. М.: РОССПЭН, 2002. — 280 с.
  98. В. Исследования типа случай-контроль / В. Эренштайн // Международный журнал медицинской практики, 2007. — № 1. — С. 39−50.
  99. Социологическое исследование: методология, программа, методы: учебное пособие / Под ред. В. А. Ядова М.: Таус, 2008. — 80 с.
  100. В. А. Стратегия социологического исследования: описание, объяснение, понимание социальной реальности / В. А. Ядов. М.: Добросвет, 2001.-596 с.
  101. В. А. Современная теоретическая социология как концептуальная база исследования российских трансформаций: курс лекций / В. А. Ядов. -СПб.: Интерсоцис, 2006. 112 с.
  102. Appelrouth S. Classical and Contemporary Sociological Theory: Text and Readings / Scott Appelrouth, Laura Desfor Edles. Pine Forge Press, 2008. — 912 p.
  103. Balzer W. A basic model of social instructions / W. Balzer // Journal of Mathematical Sociology, 1990. Vol.10. — P. 1−29.
  104. Barton J. Analysis, synthesis, systems thinking and the scientific method: rediscovering the importance of open systems / John Barton, Tim Haslett // Systems Research and Behavioral Science, 2007. Vol. 24. — Is. 2. — P. 143−155.
  105. Carley K. The Nature of the Social Agent / K. Carley, A. Newell // Journal of Mathematical Sociology, 1994. Vol.19. — № 4. -P.221−262.
  106. Castelfranchi C. Modeling Social Action for AI Agents / C. Castelfranchi // Artificial Intelligence, 1998. Vol.103. — P. 157−182.
  107. Cederman L. E. Computational Models of Social Forms: Advancing Generative Process Theory / Lars Erik Cederman // American Journal of Sociology, 2005. Vol. 110. — Is. 4. — P. 864−893.
  108. Corbin Juliet M. Alternative interpretations: valid or not? / Juliet M. Corbin // Theory and Psychology, 1998. № 8. — P. 121−128.
  109. Dynamic Model Development: Methods, Theory and Applications / Edited By S. Macchietto, S. P. Asprey. London: Imperial College, 2003. — 266 p.
  110. Heise D. Sociological Algorithms preface / D. Heise // Journal of Mathematical Sociology, 1995. — Vol.20. -№ 2−3. — P. 73−77.
  111. Kafetsios K. Attachment styles in everyday social interaction / Konstantinos Kafetsios, John B. Nezlek // European Journal of Social Psychology, 2002. Vol. 32. -Is. 5.-P. 719−735.
  112. Mirowsky J. Education, Social Status, and Health: Social Institutions and Social Change / John Mirowsky, С. E. Ross. Aldine Transaction, 2003. — 250 p.
  113. Mitchell J. T. An analysis of reinforcement sensitivity theory and the five-factor model / John T. Mitchell et al. // European Journal of Personality, 2007. -Vol.21.-Is. 7.-P. 869−887.
  114. Panzarasa P. Social mental shaping: modeling the impact of sociality on autonomous agents' mental states / P. Panzarasa, T. Norman, N. Jennings // Computational Intelligence, 2001. Vol.17. — № 4. — P. 738−782.
  115. Pawson R. A. A measure for measure: a manifesto for empirical sociology / R. A. Pawson. London- New York: Routledge, 1989. — 337 p.
  116. Piatt J. The Development of participant observation method in sociology: origin myth and history / J. Piatt // Journal of the history of the behavioral sciences, 1983.-Vol. 19.-P. 379−393.
  117. Powell W. W. The new institutionalism in organizational analysis / Walter W. Powell, P. J. Di Maggio. Chicago, 1991.-486 p.
  118. Ramchurn S. Devising a Trust Model for Multi-Agent Interactions Using Confidence and Reputation / S. Ramchurn, N. Jennings, C. Sierra, L. Godo // Applied Artificial Intelligence, 2004. Vol.18. — № 9−10. — P.833−852.
  119. Rennie David-L. Grounded theory methodology: The pressing need for a coherent logic of justification / David-L. Rennie // Theory-and-Psychology, 1998. — 8. — P. 101−119.
  120. Robrecht L. Grounded theory: evolving methods / L. Robrecht // Qualitative-Health-Research, 1995. 5. — P. 169−177.
  121. Rouwette E. A. J. A. System dynamics and organizational interventions / E. A. J. A. Rouwette, J. A. M. Vennix // Systems Research and Behavioral Science, 2006. -Vol. 23.-Is. 4.-P. 451−466.
  122. Schwaninger M. System dynamics as model-based theory building / Markus Schwaninger, Stefan Grosser // Systems Research and Behavioral Science, 2008. -Vol. 25.-Is. 4.-P. 447−465.
  123. Stevens M. L. Sieve, Incubator, Temple, Hub: Empirical and Theoretical Advances in the Sociology of Higher Education / Mitchell L. Stevens, Elizabeth A. Armstrong, Richard Arum // Annual Review of Sociology, 2008. Vol. 34. — P. 127 151.
  124. Strauss A. Grounded theory methodology: an overview / A. Strauss, J. Corbin // Handbook of Qualitative Research Paperback Edition. Thousand Oaks, London, New Delhi: Sage Publication, Inc., 1998. — II. — P. 158−183.
  125. Symons J. A Computational Modeling Strategy for Levels / John Symons // Philosophy of Science, 2008. Vol. 75. — Is. 5. — P. 608−620.
  126. Vriens D. The social dimension of system dynamics-based modelling / Dirk Vriens, Jan Achterbergh // Systems Research and Behavioral Science, 2006. -Vol. 23.-Is. 4.-P. 553−563.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!