Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Biostatistikas pamati
Kursa kods
SL_005
Zinātnes nozare
Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika
Kredītpunkti (ECTS)
1,50
Mērķauditorija
Zobārstniecība
LKI
5. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Maksims Zolovs
Struktūrvienības vadītājs
Andrejs Ivanovs
Struktūrvienība
Statistikas mācību laboratorija
Kontaktinformācija
Baložu iela 14, A korpuss, Rīga, +371 67060897, statistika@rsu.lv, www.rsu.lv/statlab
Par studiju kursu
Mērķis
Iegūt pamatzināšanas un prasmes statistiskajās datu apstrādes metodēs (aprakstošā statistika un slēdzienstatistikas metodes atšķirību novērtēšanai), kas nepieciešamas zinātniski pētnieciskā darba izstrādei un statistisko rādītāju pielietošanai savā specialitātē.
Priekšzināšanas
Vidējās izglītības līmenim atbilstošas zināšanas matemātikā un informātikā.
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.Pēc studiju kursa prasību izpildes studējošie būs apguvuši zināšanas, kas ļaus: * atpazīt statistisko terminoloģiju un izmantotās pamatmetodes dažāda veida publikācijās; * pārzināt IBM SPSS piedāvātas iespējas datu apstrādē; * pārzināt kritērijus datu apstrādes metožu izmatošanai; * spēs pareizi interpretēt svarīgākos statistiskos rādītājus.
Prasmes
1.Studiju kursa apguves rezultātā studenti pratīs: * Ievadīt un rediģēt datus IBM SPSS programmā; * Korekti sagatavot datus statistiskai apstrādei; * Izvēlēties piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., spēs veikt statistisko hipotēžu pārbaudes; * Statistiski apstrādāt pētījuma datus, izmantojot datorprogrammu IBM SPSS; * Izveidot tabulas un diagrammas IBM SPSS programmā ar iegūtajiem rezultātiem; * Korekti aprakstīt iegūtos pētījuma rezultātus.
Kompetences
1.Studiju kursa apguves rezultātā studenti būs spējīgi argumentēti pieņemt lēmumu par statistiskas datu apstrādes metožu izmantošanu pētījuma mērķa sasniegšanai un, izmantojot datorprogrammā IBM SPSS, praktiski pielietot apgūtās statistiskās pamatmetodes pētījumu datu apstrādē.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
Sagatavošanās katrai nodarbībai, atbilstoši tematiskajam plānam.
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
Gala vērtējumu sastāda: līdzdalība praktiskajās nodarbībās lekciju laikā un teoretiskais tests 50% un praktiskais darbs 50%.
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Ievads statistikā, statistikas loma pētījuma procesā.
Datu veidi, mērskalas, datu ievade, datu sagatavošana MS Excel.
Iepazīšanās ar IBM SPSS. Pamatdarbības ar datiem IBM SPSS programmā.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Aprakstošās statistikas rādītāji IBM SPSS.
Normālsadalījums un tā raksturojošie aprakstošās statistikas rādītāji.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Statistiskās hipotēzes, to veidi.
Hipotēžu pārbaude. P vērtība.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Parametriskas datu apstrādes metodes kvantitatīvajiem datiem.
Neatkarīgo un atkarīgo izlašu salīdzināšana.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Neparametriskas datu apstrādes metodes kvantitatīvajiem datiem.
Neatkarīgo un atkarīgo izlašu salīdzināšana.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Kvalitatīvo datu apstrāde. Atkarīgas un neatkarīgas izlases.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
1,50
Kontaktstundas:
18 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Ieskaite
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Field A. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics. 4th edition, 2018.
2.
Teibe U. Bioloģiskā statistika. Rīga: Latvijas Universitāte, 2007, 156 lpp. (akceptējams izdevums)
3.
Petrie A. & Sabin C. Medical Statistics at a Glance. 3rd edition, 2020.