Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Kvantitatīvās pētniecības metodes psiholoģijā (multivariatīvā statistika un modelēšana)
Kursa kods
VPUPK_312
Zinātnes nozare
Klīniskā psiholoģija; Psiholoģija
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Psiholoģija
LKI
8. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Jeļena Ļubenko
Struktūrvienības vadītājs
Kristīne Mārtinsone
Struktūrvienība
Veselības psiholoģijas un pedagoģijas katedra
Kontaktinformācija
Rīga, J. Asara iela 5, vppk@rsu.lv, +37167061587
Par studiju kursu
Mērķis
Padziļināt izpratni par datu analīzes statistikas metodēm psiholoģijas pētījumos un pilnveidot prasmes to lietojumam pētījumu rezultātu apstrādei un analīzei, attīstot spēju patstāvīgi pieņemt lēmumus par piemērotu statistikas metožu lietošanu izvirzīto hipotēžu pārbaudīšanai vai pētījuma jautājumu noskaidrošanai.
Priekšzināšanas
Maģistra līmeņa pieredze pētniecībā, zināšanas par statistiskas datu apstrādes metodēm.
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.Studējošais lieto korektu matemātiskās statistikas terminoloģiju; izskaidro atšķirības starp dažādām univariatīvās un multivariatīvās statistikas metodēm; apraksta statistisko modelēšanu.
Prasmes
1.Atlasa kvantitatīvajā stratēģijā veiktus zinātniskos pētījumus, izskaidro publikācijā atspoguļotos rezultātus, ņemot vērā pētījuma dizaina ierobežojumus; tehniski pārvalda dažādu statistikas metožu izpildi; analizē statistiskos rādītājus; korekti apraksta iegūtos rezultātus.
Kompetences
1.Analizē publicētu pētījumu rezultātus; izmanto atbilstošas kvantitatīvās datu apstrādes metodes, lai risinātu pētījumā formulētos uzdevumus; analizē iegūtos datu apstrādes rezultātus un formulē korektus secinājumus, veido pētījuma shēmu kvantitatīvajā stratēģijā.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
1) patstāvīgi lasīt norādītos avotus;
2) datu bāzē pēc norādītajiem kritērijiem atlasīt divus kvantitatīvā pētījuma stratēģijā veiktus pētījumus, kuros lietotas dažādas multivariatīvās statistiskās metodes, analizēt atlasītos pētījumus pēc dotajiem kritērijiem un prezentēt rezultātus (30%);
3) analizēt esošos izpētes instrumentus pēc to psihometriskiem rādītājiem, izstrādāt un prezentēt pētījuma shēmu (70%).
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
Individuālie darbi ir prezentēti (prezentācijā ir iekļauta nepieciešamā informācija, rezultāti ir atspoguļoti un analizēti korekti, tiek lietota atbilstoša terminoloģija).
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Statistiskā domāšana. Pētījumā lietojamo statistisko metožu klasifikācija. Univariatīvās statistikas un multivariatīvās statistikas salīdzinājums. Statistiskā modelēšana.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Statistiskā domāšana. Pētījumā lietojamo statistisko metožu klasifikācija. Univariatīvās statistikas un multivariatīvās statistikas salīdzinājums. Statistiskā modelēšana.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Dispersiju analīze (ANOVA, MANOVA, MANCOVA, jaukta dizaina MANOVA).
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Dispersiju analīze (ANOVA, MANOVA, MANCOVA, jaukta dizaina MANOVA).
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Regresiju analīze: standarta, secīgā, soļu metode. Mediācijas un moderācijas analīze.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Regresiju analīze: standarta, secīgā, soļu metode. Mediācijas un moderācijas analīze.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Pētījuma shēma, psihometriskiem parametriem atbilstoši mērījumu instrumenti.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Pētījuma shēma, psihometriskiem parametriem atbilstoši mērījumu instrumenti.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
16 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens (Mutisks)
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Abbott, M.L. (2016). Using statistics in the social and health sciences with spss and excel. Retrieved from: https://ebookcentral-proquest-com.db.rsu.lv
2.
Denis, D.J. (2015). Applied univariate, bivariate and multivariate statistics. Retrieved from: https://ebookcentral-proquest-com.db.rsu.lv
Papildu literatūra
1.
Brown, B.L., Hendrix, S.B., & Hedges, D.W. (2011). Multivariate analysis for the behavioral and social sciences: a graphical approach. Retrieved from: https://ebookcentral-proquest-com.db.rsu.lv
2.
Kenett, R.S., & Shmueli, G. (2016). Information quality: the potential of data and analytics to generate knowledge. Retrieved from: https://ebookcentral-proquest-com.db.rsu.lv
3.
Mārtinsone K., Pipere A. un Kamerāde D. (red.) Pētniecība: teorija un prakse. Rīga: RaKa
Citi informācijas avoti
1.
British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. Retrieved from: http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/(ISSN)2044-8317
2.
Statistics tutorials. Retrieved from: www.statsoft.com/textbook/stathome.html
5.
Zinātniskie raksti no Scopus, Web of Science, PubMed u.c. datu bāzēm