Veidlapa Nr. M-3 (8)

Kursa apraksta statuss: Apstiprināts

Kursa apraksta versija: 25/26.P.3.00

Kursa apraksta periods : 2025./26. akadēmiskā gada pavasara semestris

Kursa apraksta apstiprināšanas datums: -

Studiju kursa apraksts

Biostatistika

Studiju kursa pamatinformācija

Kursa kods
SL_001
Zinātnes nozare
Citas veselības un sporta zinātņu apakšnozares; Veselības un sporta zinātnes
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Ārstniecība
LKI
7. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika

Studiju kursa īstenotājs

Kursa vadītājs
Olga Rajevska
Struktūrvienības vadītājs
Andrejs Ivanovs
Struktūrvienība
Statistikas mācību laboratorija
Kontaktinformācija

Baložu iela 14, A kurpuss, 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 starpgrupu atšķirību novērtēšanai un saistību izpētei starp dažādiem mainīgajiem), 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 biežāk lietotās iespējas datu apstrādē; * pārzināt kritērijus datu apstrādes metožu izmatošanai; * pareizi interpretēt svarīgākos statistiskos rādītājus.

Prasmes

1.Studiju kursa apguves rezultātā studenti pratīs: * ievadīt un rediģēt datus datorprogrammā IBM SPSS; * korekti sagatavot datus statistiskai apstrādei; * izvēlēties piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., spēs veikt statistisko hipotēžu pārbaudes; * statistiski apstrādāt pētījuma datus, izmantojot datorprogrammu IBM SPSS; * izveidot tabulas un diagrammas 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 datorprogrammu IBM SPSS, praktiski pielietot apgūtās statistiskās pamatmetodes pētījumu datu apstrādē.

Vērtēšana

Patstāvīgais darbs

Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.

Apmeklējums
-
-

Līdzdalība praktiskajās nodarbībās ir obligātā. Par katru kavēto nodarbību - nodarbības atstrāde pievienojoties citai grupai pie jūsu docētāja vai nodarbības temata apguve pašmācības ceļā obligāti aizpildot pašpārbaudes jautājumus e-studijās.

Pārbaudījums

Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.

Pārbaudījums
-
10 balles

Galīgais vērtējums ir kumulatīvs un tiek aprēķināts kā vidējais svērtais no sastāvdaļām:

  • Trīs daudzizvēles jautājumu (MCQ) testi, katrs sastāv no desmit īsiem jautājumiem (laika limits: 10 minūtes), kas tiek veikti klasē drošā pārlūkprogrammā pēc trīs lielu tēmu apguves (MCQ-1 aptver tēmas 1–3, MCQ-2 – tēmas 4–6, un MCQ-3 – tēmas 7–9);
  • Individuāls patstāvīgs darbs (zinātniskas publikācijas analīze), kas sagatavots saskaņā ar vadlīnijām un augšupielādēts e-studijās pirms attiecīgās nodarbības, kurā tas tiek prezentēts;
  • Scenāriju analīzes tests (laika limits: 2 stundas), kas tiek veikts klasē drošā pārlūkprogrammas vidē. Šis tests ietver 4 statistikas uzdevumu (scenāriju) risināšanu. Pēc katra scenārija seko 10–12 jautājumi, tostarp gan atvērtie, gan daudzizvēles jautājumi;
  • Eksāmens, kas ir praktisks tests datu analīzei, izmantojot IBM SPSS statistikas programmu. Tas tiek veikts klasē, un tā laika limits ir 2 stundas.

Katras sastāvdaļas rezultāts vispirms tiek aprēķināts procentos. Pēc tam tiek aprēķināts vidējais svērtais procentuālais rādītājs. Vidējā svērtā vērtība tiek aprēķināta, katram MCQ testam un publikāciju analīzei piešķirot svērumu 1, bet scenāriju analīzes testam un eksāmenam piešķirot svērumu 3. Vidējā svērtā vērtība tiek aprēķināta procentos un pēc tam pārvērsta 10 ballu skalā.

Katru testu var kārtot tikai vienu reizi; nevienai no sastāvdaļām nav minimālā nokārtošanas līmeņa. Ja pēc visu trīs daudzizvēles testu, publikācijas analīzes un scenāriju testa izpildīšanas ir sasniegts pietiekams rezultāts (t. i., vairāk nekā 55%), students var izlemt neierasties uz eksāmenu. Šādā gadījumā eksāmena vērtējums būs 0%. Tomēr studentam par savu lēmumu jāinformē docētājs vismaz vienu dienu pirms ieplānotā eksāmena.

Ja kopējā atzīme ir nepietiekama (t. i., svērtais vidējais rādītājs ir zemāks par 55 %), tiek organizēta tiešsaistes sesija individuālas intervijas veidā ar vismaz diviem pasniedzējiem par tēmu(-ām), kurā(-ās) iegūti zemākie rezultāti. Ja students parāda pietiekamu progresu, tiek piešķirta zemākā nokārtošanas atzīme („4”).

Studiju kursa tēmu plāns

PILNA LAIKA
1. daļa

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Ievads statistikā, statistikas loma pētījuma procesā. Datu veidi, mērskalas, datu ievade un sagatavošana statistikai analīzei. Iepazīšanās ar IBM SPSS. Pamatdarbības ar datiem IBM SPSS programmā.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Aprakstošās statistikas rādītāji. Normālsadalījums un tā raksturojošie aprakstošās statistikas rādītāji. Ticamības intervāli.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Statistiskās hipotēzes, to veidi. Hipotēžu pārbaude. P vērtība. Atkarīgas un neatkarīgas izlases. Izlases lieluma aprēķināšana.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Parametriskas datu apstrādes metodes. Neatkarīgo un atkarīgo izlašu salīdzināšana.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Neparametriskas datu apstrādes metodes. Neatkarīgo un atkarīgo izlašu salīdzināšana.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Kvalitatīvo datu apstrāde. Atkarīgas un neatkarīgas izlases.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Korelācijas analīze.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Regresijas analīze (Lineārā regresija).

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Dzīvildzes analīzes pamati.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Attālināti
Datorklase
3

Tēmas

Regresijas analīze (binārā loģistiskā regresija). ROC liknes.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Scenāriju (situāciju) analīze. Pareizās statistiskās metodes izvēle un rezultātu interpretācija.

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Datorklase
3

Tēmas

Zinātnisko publikāciju analīze.
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
36 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens (Rakstisks)

Bibliogrāfija

Obligātā literatūra

1.

Peat J. & Barton B. Medical Statistics: A Guide to SPSS, Data Analysis and Critical Appraisal. 2nd edition. John Wiley & Sons, 2014. (pēdējais iznākušais izdevums)Piemērots angļu valodas plūsmai

2.

Field A. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics. 5th edition. Sage Publications, 2024.Piemērots angļu valodas plūsmai

3.

Petrie A. & Sabin C. Medical Statistics at a Glance. 4th edition. Wiley-Blackwell, 2019.Piemērots angļu valodas plūsmai

4.

Grech, V. Write a Scientific Paper (WASP): Effective graphs and tables. Early Human Development, 2019. 134, 51-54.Piemērots angļu valodas plūsmai