Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Pētījuma datu analīze
Kursa kods
SL_030
Zinātnes nozare
Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Psiholoģija; Rehabilitācija
LKI
7. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Diāna Kalniņa
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
Uzlabot maģistra studiju programmas studentu izpratni par kvantitatīvo un kvalitatīvo datu apstrādes metodēm; uzlabot datu apstrādes prasmes; attīstīt spēju patstāvīgi izvēlēties piemērotāko datu apstrādes metodi atbilstoši hipotēzēm vai pētījuma problēmai.
Priekšzināšanas
Bakalaura līmeņa pieredze pētniecībā un priekšzināšanas par pētījumu metodoloģiju.
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.Studējošie lieto pētniecībā pieņemto terminoloģiju, skaidro atšķirības starp dažādām datu apstrādes metodēm, nosauc un raksturo dizainam specifiskās datu apstrādes metodes.
Prasmes
1.Spēj apstrādāt datus, saskaņā ar pētījuma hipotēzi un pētījuma jautājumiem, korekti atspoguļo pētījuma rezultātus.
Kompetences
1.Izmanto pētījuma dizainam atbilstošās datu apstrādes metodes, analizē un interpretē rezultātus, balstoties uz rezultātiem, noraida vai apstiprina hipotēzi, sniedz atbildes uz pētījuma jautājumiem.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
Patstāvīgi lasīt obligāto literatūru, patstāvīgi un nodarbībā veikt datu apstrādi un analīzi, patstāvīgi aprakstīt un prezentēt iegūtos rezultātus.
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
Patstāvīga savu datu apstrāde, iegūto rezultātu aprakstīšana un prezentēšana grupā.
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ievads datu apstrādē. Kvantitatīvā un kvalitatīvā pētījuma dizaina atšķirības. Datu apstrādes veidi kvantitatīvā un kvalitatīvā pētījuma dizainā.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ievads datu apstrādē. Kvantitatīvā un kvalitatīvā pētījuma dizaina atšķirības. Datu apstrādes veidi kvantitatīvā un kvalitatīvā pētījuma dizainā.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu ievade un sagatavošana apstrādei.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu ievade un sagatavošana apstrādei.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Pētījuma datu apstrāde kvalitatīvajā pētījumā: kvalitatīvā kontentanalīze, tematiskā analīze, integratīvā fenomenoloģiskā analīze (IFA).
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Pētījuma datu apstrāde kvalitatīvajā pētījumā: kvalitatīvā kontentanalīze, tematiskā analīze, integratīvā fenomenoloģiskā analīze (IFA).
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Pētījuma datu apstrāde kvalitatīvajā pētījumā: kvalitatīvā kontentanalīze, tematiskā analīze, integratīvā fenomenoloģiskā analīze (IFA).
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Pētījuma datu apstrāde kvalitatīvajā pētījumā: kvalitatīvā kontentanalīze, tematiskā analīze, integratīvā fenomenoloģiskā analīze (IFA).
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Pētījuma datu apstrāde kvantitatīvajā pētījumā: aprakstošā un secinošā statistika.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Pētījuma datu apstrāde kvantitatīvajā pētījumā: aprakstošā un secinošā statistika.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Rezultātu aprakstīšana un formatēšana, rezultātu atspoguļošana kvalitatīva un kvantitatīva pētījuma dizainā.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Rezultātu aprakstīšana un formatēšana, rezultātu atspoguļošana kvalitatīva un kvantitatīva pētījuma dizainā.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
24 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens (Rakstisks)
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Mārtinsone, K., Pipere, A. un Kamerāde, D. (red.). (2016). Pētniecība: teorija un prakse. Rīga: RaKa.
2.
Kroplijs, A. un Raščevska, M. (2010). Kvalitatīvās pētniecības metodes sociālajās zinātnēs. Rīga: RaKa. (akceptējams izdevums)
3.
Raščevska, M. un Kristapsone, S. (2000). Statistika psiholoģijas pētījumos. Rīga: Izglītības soļi. (akceptējams izdevums)
4.
Mārtinsone, K., Perepjolkina, V. un Šneidere, K. (red.) (2020). Metodiskie norādījumi maģistra darbu izstrādei RSU veselības psiholoģijas un supervīzijas studiju programmām. Otrais, atjaunotais izdevums.
Papildu literatūra
1.
Leavy, P. (ed.) (2014). The Oxford Handbook of Qualitative Research. New York: Oxford University Press.
2.
SPSS for social scientists /Acton C., et.al./ Basingstoke: Palgrave Macmillan (2009). 363 lpp.
Citi informācijas avoti
1.
Choosing the Correct Statistical Test in SAS, STATA and SPSS.