Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Matemātiskās statistikas metodes sociālajās zinātnēs
Kursa kods
DN_199
Zinātnes nozare
Matemātika
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Informācijas un komunikācijas zinātne; Politikas zinātne; Sociālā antropoloģija; Sociālā labklājība un sociālais darbs; Socioloģija; Tiesību zinātne; Vadībzinātne
LKI
8. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Andrejs Ivanovs
Struktūrvienības vadītājs
Dace Bandere
Struktūrvienība
Doktorantūras nodaļa
Kontaktinformācija
Rīga, Dzirciema iela 16, dn@rsu.lv, +371 67409120
Par studiju kursu
Mērķis
Sniegt zināšanas par statistikas jēdzienu izmantošanu sociālajās zinātnēs ņemot vērā digitalizācijas attīstību, patstāvīgi atrast nepieciešamos datus, grupēt un analizēt tos izmantojot attiecīgas metodes un veidot izpratni par iegūto datu praktisku izmantošanu iegūto rezultātu atspoguļošanā pētījumā.
Priekšzināšanas
Matemātikas un informātikas zināšanas.
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.Pēc sekmīgas studiju kursa prasību izpildes studējošie spēj identificēt zināšanas, kas ļaus atpazīt statistisko terminoloģiju un izmantotās datu izpētes metodes zinātniskajās publikācijās.
Prasmes
1.Studiju kursa apguves rezultātā studējošie spēj atpazīt, sagatavot un ievadīt datus IBM SPSS Statistics vidē; Izveidot un rediģēt tabulas, diagrammas. Novērtēt, sistematizēt un identificēt piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., veikt statistisko hipotēžu pārbaudi.
Kompetences
1.Studiju kursa apguves rezultātā studējošie spēs precīzi atpazīt un interpretēt svarīgākos statistiskos rādītājus un praktski izmantot apgūtās pamata statistiskās metodes pētījumu datu apstrādē.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
1. Izveidot tabulu ar plānotā vai esošā pētījuma mainīgo nosaukumiem un datu piemēriem, norādot katram mainīgajam atbilstošo mērskalu.
2. Papildināt zināšanas par statistikas metodēm, atbilstoši lekciju un nodarbību plānam, izmantojot obligāto literatūru.
3. Iepazīties ar statistikas metožu aprakstu piemēriem specifikai atbilstošās brīvpieejas zinātniskajās publikācijās.
Studējošā ieguldījums studiju procesa pilnveidē ir jēgpilnas atgriezeniskās saites sniegšana par studiju kursu, aizpildot tā novērtēšanas anketu.
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
1. Izveidot tabulu ar plānotā vai esošā pētījuma mainīgo nosaukumiem un datu piemēriem, norādot katram mainīgajam atbilstošo mērskalu.
2. Papildināt zināšanas par statistikas metodēm atbilstoši lekciju un nodarbību plānam, izmantojot obligāto literatūru.
3. Iepazīties ar statistikas metožu aprakstu piemēriem specifikai atbilstošās brīvpieejas zinātniskajās publikācijās.
|
||
|
2.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
Dalība semināros un lekcijās. Izstrādāts sava promocijas darba datu statistiskās analīzes metožu apraksts (100%).
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Attālināti
|
E-studiju vide
|
2
|
Tēmas
|
Statistikas loma pētījuma procesā. Aprakstošās statistikas un slēdzienstatistikas būtība. Hipotēžu pārbaudes principi ar P-vērtību un ticamības intervāliem.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu veidi un mērskalas. Normālsadalījuma
jēdziens. Datu analīzes metožu dažādība.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Datu sagatavošana analīzei IBM SPSS Statistics
vidē. Aprakstošā statistika, slēdzienstatistika un
datu vizualizācija proporciju analīzei.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Aprakstošās statistikas, slēdzienstatistikas un vizualizācijas izvēle kvantitatīviem datiem (un datiem ordinālu mērskalā) divu un vairāku izlašu salīdzināšanai.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Korelācijas, lineārās regresijas un binārās loģistiskās regresijas analīzes principi. Skalas
saskaņotības novērtējums anketu jautājumiem
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
3
|
Tēmas
|
Izlases apjoma aprēķins dažādos pētījumu veidos. Praktiskais darbs: statistiskās analīzes apraksta izveide promocijas darba datiem
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
16 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Ieskaite
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Nahm, F. S. 2016. Nonparametric statistical tests for the continuous data: the basic concept and the practical use. Korean J. Anesthesiol. 69(1): 8–14. DOI: 10.4097/kjae.2016.69.1.8 (Tiešsaistē)
2.
SPSS for Social Scientists. 2009. Red Globe Press; 9th Edition.
3.
IBM SPSS for Intermediate Statistics Use and Interpretation. 2015. 5th Edition. By Nancy L. Leech, Karen C. Barrett, George A. Morgan.
4.
Field, A. 2018. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics. 4th Edition, Sage Publications.
Papildu literatūra
1.
Laerd Statistics.