Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Biostatistika
Kursa kods
SL_006
Zinātnes nozare
Citas medicīnas un veselības zinātnes, tai skaitā tiesu medicīniskā ekspertīze
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Farmācija
LKI
7. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika; Nepilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Māra Grēve
Struktūrvienības vadītājs
Andrejs Ivanovs
Struktūrvienība
Statistikas mācību laboratorija
Kontaktinformācija
Kapseļu iela 23, 2.stāvs, Rīga, +371 67060897, statistika@rsu.lv, www.rsu.lv/statlab
Par studiju kursu
Mērķis
Iegūt pamatzināšanas un prasmes statistiskajās datu apstrādes metodēs (aprakstošā statistika, slēdzienstatistikas metodes atšķirību novērtēšanai un analītiska statistika), 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 MS Excel un IBM SPSS piedāvātas iespējas datu apstrādē; * pārzināt kritērijus datu apstrādes metožu izmantošanai; * pareizi interpretēt svarīgākos statistiskos rādītājus.
Prasmes
1.Studiju kursa apguves rezultātā studenti pratīs: * ievadīt un rediģēt datus datorprogrammās MS Excel un IBM SPSS; * korekti sagatavot datus statistiskai apstrādei; * izvēlēties piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., spēs veikt statistisko hipotēžu pārbaudes; * statistiski apstrādāt pētījuma datus, izmantojot datorprogrammas MS Excel un IBM SPSS; * izveidot tabulas un diagrammas MS Excel un IBM SPSS programmās 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 datorprogrammas MS Excel un IBM SPSS, praktiski pielietot apgūtās statistiskās pamatmetodes pētījumu datu apstrādē.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
1. Individuālais darbs ar literatūru – sagatavošanās katrai nodarbībai, atbilstoši tematiskajam plānam.
2. Pastāvīga zinātniskās publikācijas analīze.
3. Noslēguma darbs – katram studentam tiks sagatavota pētījuma datne (students var izmantot sava pētījuma datus) ar definētiem pētījuma uzdevumiem. Studentam vajadzēs statistiski apstrādāt datus, atbilstoši uzdevumiem, aprakstīt iegūtos rezultātus noslēguma darbā, noformēt darbu atbilstoši prasībām un prezentēt iegūtos rezultātus pēdējā nodarbībā.
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
10 balles
|
|
Līdzdalība praktiskajās nodarbībās. Apgūto statistisko terminu un metožu praktiskā pielietojuma pārbaude. Lai saņemtu sekmīgu vērtējumu: 1. Daudzatbilžu tests ar teorētiskiem jautājumiem statistikā – 50%; 2. Zinātniskās publikācijas analīzes mutiska prezentācija – 30%; 3. Noslēguma darba mutiska prezentācija – 20%. |
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Ievads statistikā, statistikas loma klīniskajos pētījumos.
Datu veidi, mērskalas. Datu ievade, datu pārbaude un datnes sagatavošana MS Excel un SPSS.
Iepazīšanās ar IBM SPSS.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Aprakstošās statistikas rādītāji kvalitatīviem un kvantitatīviem datiem.
Normālsadalījums un tā raksturojošie aprakstošās statistikas rādītāji.
Tabulu un diagrammu veidošana, to atbilstoša noformēšana.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Hipotēžu pārbaudes. Parametriskie un neparametriskie testi kvantitatīvajiem datiem.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Hipotēžu pārbaude. Kvalitatīvo datu testi.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Korelācijas un regresijas analīze.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Regresijas analīze. ROC līknes.
|
|
Dzīvildzes analīze.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Izlases apjoma aprēķināšana (t.sk. klīniskajos) pētījumos.
Zinātniskās publikācijas analīzes prezentācija.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Patstāvīgā darba prezentācija.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
32 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens (Rakstisks)
NEPILNA LAIKA
1. daļa
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Ievads statistikā, statistikas loma klīniskajos pētījumos.
Datu veidi, mērskalas. Datu ievade, datu pārbaude un datnes sagatavošana MS Excel un SPSS.
Iepazīšanās ar IBM SPSS.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Aprakstošās statistikas rādītāji kvalitatīviem un kvantitatīviem datiem.
Normālsadalījums un tā raksturojošie aprakstošās statistikas rādītāji.
Tabulu un diagrammu veidošana, to atbilstoša noformēšana.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Hipotēžu pārbaudes. Parametriskie un neparametriskie testi kvantitatīvajiem datiem.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Hipotēžu pārbaude. Kvalitatīvo datu testi.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Korelācijas un regresijas analīze.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Regresijas analīze. ROC līknes.
|
|
Dzīvildzes analīze.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Izlases apjoma aprēķināšana (t.sk. klīniskajos) pētījumos.
Zinātniskās publikācijas analīzes prezentācija.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Patstāvīgā darba prezentācija.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
32 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens (Rakstisks)
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Teibe U. Bioloģiskā statistika. Rīga: Latvijas Universitāte, 2007, 156 lpp. (akceptējams izdevums)
2.
A. Field. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics. 5th edition, 2018.Piemērots angļu valodas plūsmai
3.
Petrie A. & Sabin Caroline. Medical Statistics at a Glance. Willey Blackwell, 2020.Piemērots angļu valodas plūsmai
Papildu literatūra
1.
Altman D. Practical Statistics for Medical Research. Chapman & Hall, 1997, pp. 612.Piemērots angļu valodas plūsmai
2.
Medical Statistics : A Guide to SPSS, Data Analysis and Critical Appraisal (2) by Barton, BelindaPeat, Jennifer, 2014Piemērots angļu valodas plūsmai