Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Biostatistikas pamati
Kursa kods
SL_002
Zinātnes nozare
Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Ārstniecība
LKI
7. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Ieva Reine
Struktūrvienības vadītājs
Andrejs Ivanovs
Struktūrvienība
Statistikas mācību laboratorija
Kontaktinformācija
Kapseļu iela 23, 2.stāvs, Rīga, statistika@rsu.lv, +371 67060897
Par studiju kursu
Mērķis
Sniegt pamatzināšanas un prasmes atbilstošu kvantitatīvo pētījumu plānošanā, datu ieguvē un statistiskajās datu apstrādes metodēs (aprakstošā statistika un slēdzienstatistikas metodes atšķirību novērtēšanai), kas nepieciešamas zinātniski pētniecisko darbu izstrādei un statistisko rādītāju pielietošanai savā specialitātē.
Priekšzināšanas
Vidējās izglītības līmenim atbilstošas zināšanas matemātikā un informātikā.
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.Kursa mērķis ir sniegt pamatzināšanas un prasmes atbilstošu kvantitatīvo pētījumu plānošanā, datu ieguvē, statistiskajās datu apstrādes metodēs (aprakstošā statistika un slēdzienstatistikas metodes atšķirību novērtēšanai), kas nepieciešamas zinātniski pētniecisko darbu izstrādei un statistisko rādītāju pielietošanai savā specialitātē. Pēc studiju kursa prasību izpildes studējošie būs apguvuši zināšanas, kas ļaus: * izvēlēties piemērotāko datu ieguves metodi; * atpazīt statistisko terminoloģiju un izmantotās pamatmetodes dažāda veida publikācijās; * manuāli īstenot biežāk lietotās datu analīzes metodes; * pārzināt kritērijus datu apstrādes metožu izmantošanai; * pareizi interpretēt svarīgākos statistiskos rādītājus.
Prasmes
1.Studiju kursa apguves rezultātā studenti pratīs: * izvēlēties piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., spēs veikt statistisko hipotēžu pārbaudes; * statistiski apstrādāt pētījuma datus; * korekti sagatavot datus statistiskai apstrādei; * izveidot tabulas un diagrammas ar iegūtajiem rezultātiem.
Kompetences
1.Studiju kursa apguves rezultātā studenti būs spējīgi argumentēti pieņemt lēmumu par statistikas datu ieguves un apstrādes metožu izmantošanu pētījuma mērķa sasniegšanai.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
1. Individuālais darbs ar literatūru – sagatavošanās katrai nodarbībai atbilstoši tematiskajam plānam.
2. Patstāvīga datu analīze.
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
2.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
Līdzdalība praktiskajās nodarbībās – izpildīti uzdevumi un aktīva līdzdarbošanās. Apgūto statistisko terminu un metožu praktiskā pielietojuma pārbaude – praktiskais darbs (datu analīze un interpretācija) kursa noslēgumā (50 procenti). Studiju kursa beigās eksāmens – daudzatbilžu tests ar 25 teorētiskiem jautājumiem statistikā (50 procenti). Nokārtots eksāmens ar iegūtiem vismaz 60 procentiem no abām pārbaudījumu daļām.
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Statistikas loma pētījumu procesā, ievads par kvalitatīvajiem un kvantitatīvajiem pētījumiem, datu ieguvi un analīzi, aprakstošo statistiku un slēdzienstatistikas metodēm; pētījumu metodes medicīnas zinātnē, datu ieguves metodes: primārā un sekundārā.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Datu ieguve: aptaujas, intervijas un dokumentu apskati – metožu plānošana, priekšrocības un trūkumi.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Pētījumu mērķi un metodoloģijas izvēle. Zinātniskā projekta komponenti.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Pētījumu veidi medicīnas zinātnē, datu ieguves integritāte, zinātniskā ticamība u.c. kvalitātes kritēriji.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
1,50
Kontaktstundas:
8 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Ieskaite (Semestra)
2. daļa
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Izlase primārajā datu ieguvē. Izlases novērošanas kļūdas. Neparametrisku izlašu analīze kvantitatīviem datiem.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Datu sistematizācija – aprakstošā statistika. Kvalitatīvās un kvantitatīvās vienības. Statistikas rādītāji.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Statistisko datu attēlošana. Tabulu un diagrammu sagatavošana un noformēšana, aprakstošās statistikas rādītāji, izlases apjoma noteikšana.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Datu sadalījumi, statistiskās hipotēzes, statistiskais nozīmīgums, sadalījumu pārbaudes veidi.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Variācijas rādītāji, varbūtības teorija.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Pārbaudes darbs, eksāmens.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
1,50
Kontaktstundas:
24 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens (Rakstisks)
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Sokal, R. R., Rohlf, F. J. J. Biometry: the principles and practice of statistics in biological research. 3rd edition. W.H. Freeman and Company, 2012 (akceptējams izdevums)Piemērots angļu valodas plūsmai
2.
Blettner, M., Heuer, C., Razum, O. Critical reading of epidemiological papers. A guide. Eur J Public Health. 2001;11:97–101. (akceptējams izdevums)Piemērots angļu valodas plūsmai
3.
Röhrig, B., du Prel, Jean-Baptist, Wachtlin, D., Blettner, M. Types of Study in Medical Research. Dtsch Arztebl Int. 2009 Apr; 106(15): 262–268. (akceptējams izdevums)Piemērots angļu valodas plūsmai
4.
Teibe, U. Bioloģiskā statistika. Rīga: LU Akadēmiskais apgāds, 2007, p 155. (akceptējams izdevums)
Papildu literatūra
1.
Campbell, M. J., Machin, D. Medical Statistics: A Textbook for the Health Sciences. 5th edition. John Wiley & Sons, 2021.Piemērots angļu valodas plūsmai
Citi informācijas avoti
1.
Orlovska, A. Statistika: mācību grāmata. RTU izdevniecība, 2012, p 191.
2.
Dalgaard, P. Introductory Statistics with R. 2nd edition. Springer, New York, 2008. doi:10.1007/978-0-387-79054-1Piemērots angļu valodas plūsmai