Veidlapa Nr. M-3 (8)

Studiju kursa apraksts

Datu analīze veselības aprūpē

Studiju kursa pamatinformācija

Kursa kods

SL_039

Zinātnes nozare

Ekonomika un uzņēmējdarbība; Sociālā ekonomika

Kredītpunkti (ECTS)

6,00

Mērķauditorija

Veselības vadība

LKI

7. līmenis

Studiju veids un forma

Pilna laika

Studiju kursa īstenotājs

Kursa vadītājs

Māra Grēve

Struktūrvienības vadītājs

Andrejs Ivanovs

Struktūrvienība

Statistikas mācību laboratorija

Kontaktinformācija

Baložu iela 14a, Rīga, +371 67060897, statistika@rsu.lv, www.rsu.lv/statlab

Par studiju kursu

Mērķis

Datu analīze veselības aprūpē modulis ir sadalīts 3 apakšmoduļos 1. Matemātika un tās pielietojums veselības vadībā 2. Datu apstrāde un datu tipi veselības aprūpē 3. Statistikas un statistikas metožu pielietojums veselības vadībā Apakšmodulis: “Matemātika un tās pielietojums veselības vadībā” Šis modulis ir nepieciešams, lai nodrošinātu studentiem pamata teorētiskās zināšanas statistisko datu apstrādē, kas sniedz zināšanas kvantitatīvo metožu priekšrocībās un ierobežojumos. Apakšmodulis: “Datu apstrāde un datu tipi veselības aprūpē” Šis modulis iepazīstina studentus ar datu klasifikāciju veselības aprūpē, pieejamos datu avotus un datu sagatavošanu kvantitatīvajai analīzei. Apakšmodulis: “Statistikas un statistikas metožu pielietojums veselības vadībā” Šis modulis nodrošina studentiem zināšanas un prasmes visbiežāk lietotajās aprakstošās un slēdzienstatistikas metodēs, regresijā un korelāciju analīzē. Mācību un mācīšanās aktivitātes visiem 3 apakšmoduļiem ietver prezentācijas, lekcijas, gadījuma izpētes, diskusijas un praktiskos darbus.

Priekšzināšanas

Pamatzināšanas matemātikā un informātikā.

Studiju rezultāti

Zināšanas

1.Pārzinās kvantitatīvās pētniecības pamatprincipus un statistisko metožu pielietojumu veselības jomas pētījumos.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Pašpārbaudes testi • Tabulas izveide • Aprakstošā statistika • Grupu salīdzināšana • Korelācija un regresija

2.Pārzinās datu veidus, datu mērskalas un datu avotus veselības aprūpes un sabiedrības veselības pētījumos.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Grupu salīdzināšana • Aprakstošā statistika • Datu veidi un mērskalas • Tabulas izveide • Pašpārbaudes testi

3.Atpazīs statistikas terminoloģiju un biežāk lietotās statistiskās metodes, kas tiek izmantotas zinātniskajās publikācijās veselības jomā.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Pašpārbaudes testi • Individuālais darbs ar literatūru • Tabulas izveide • Datu veidi un mērskalas • Grupu salīdzināšana • Korelācija un regresija • Aprakstošā statistika

4.Pārzinās datu sagatavošanas un apstrādes pamatprincipus statistiskajai analīzei, tai skaitā datu kvalitātes un metožu priekšnosacījumus.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Tabulas izveide

5.Izpratīs būtiskāko statistisko rādītāju (piem., ticamības intervāli, p‑vērtības, efekta rādītāji) nozīmi un interpretācijas principus.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Tabulas izveide • Korelācija un regresija • Grupu salīdzināšana • Pašpārbaudes testi

Prasmes

1.Sagatavot un strukturēt datus statistiskajai analīzei, izmantojot MS Excel datu kārtošanai, kodēšanai un tīrīšanai.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Tabulas izveide

2.Identificēt datu tipus un mērskalas, kā arī novērtēt datu atbilstību izvēlētajām statistiskajām metodēm.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Tabulas izveide • Pašpārbaudes testi • Korelācija un regresija • Aprakstošā statistika • Grupu salīdzināšana

3.Izvēlēties un pielietot atbilstošas statistiskās datu apstrādes metodes, tai skaitā veikt hipotēžu testēšanu.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Tabulas izveide

4.Veikt statistisko datu analīzi, izmantojot datu analīzes programmu Jamovi.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Tabulas izveide

5.Noformēt analīzes rezultātus tabulās un grafikos un korekti interpretēt iegūtos statistiskos rezultātus.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Tabulas izveide

Kompetences

1.Spēj patstāvīgi pamatot lēmumus par datu tipiem, datu avotiem un statistiskās analīzes metodēm veselības jomas pētījumos.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Statistiskās datu analīzes metožu apraksta izstrāde

2.Spēj izvēlēties un mērķtiecīgi pielietot atbilstošas statistiskās metodes, lai sasniegtu pētījuma mērķus, izmantojot Jamovi.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Tabulas izveide

3.Spēj kritiski izvērtēt statistiskās analīzes rezultātus un to atbilstību pētījuma jautājumam un dizainam.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Statistiskās datu analīzes metožu apraksta izstrāde

4.Spēj integrēt statistisko datu analīzi maģistra darba metodoloģijā un korekti aprakstīt izmantotās metodes akadēmiskajos darbos.

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Statistiskās datu analīzes metožu apraksta izstrāde

Vērtēšana

Patstāvīgais darbs

Virsraksts	% no gala vērtējuma	Vērtējums
1. Individuālais darbs ar literatūru	-	-
Sagatavošanās katrai nodarbībai, atbilstoši tematiskajam plānam, izmantojot nodarbību prezentācijas un obligāto literatūru.
2. Pašpārbaudes testi	5,00% no gala vērtējuma	10 balles
Pašpārbaudes testi pēc teorētiskajām tēmām, kas ļauj patstāvīgi izvērtēt un nostiprināt savu izpratni un sagatavotību, bez laika un aizpildīšanas reižu skaita ierobežojuma.
3. Tabulas izveide	-	Ieskaite
Patstāvīga tabulas izveide, divu neatkarīgu grupu salīdzināšanai, noformējot to atbilstoši publikāciju prasībām - studentam tiks iedoti dati (dažāda veida mainīgie), kuri jāanalizē kā iepriekš apgūtajās tēmās, un rezultāti jāapkopo tabulas veidā, kuras piemērs tiks dots.
4. Kursa novērtēšanas anketas izpilde	-	-
Lūgums aizpildīt studiju kursa novērtēšanas anketu Studējošo portālā, lai izvērtētu studiju kursa kvalitāti kopumā.

Pārbaudījums

Virsraksts	% no gala vērtējuma	Vērtējums
1. Statistiskās datu analīzes metožu apraksta izstrāde	25,00% no gala vērtējuma	10 balles
Statistiskās datu analīzes metožu apraksta izstrāde, atbilstoši izvēlētajai maģistra darba tēmai, mērķim, uzdevumiem, analizējamiem datu tipiem un izvēlētājām statistiskajām metodēm.
2. Datu veidi un mērskalas	10,00% no gala vērtējuma	10 balles
3. Aprakstošā statistika	20,00% no gala vērtējuma	10 balles
4. Grupu salīdzināšana	20,00% no gala vērtējuma	10 balles
5. Korelācija un regresija	20,00% no gala vērtējuma	10 balles

Studiju kursa tēmu plāns

PILNA LAIKA

1. daļa

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Maģistra darba metodika. Pētniecība veselības jomā.

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Kvalitatīvās pētījuma metodes.

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Kvantitatīvās pētījuma metodes. Datu mērskalas.

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Hipotēžu pārbaude.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Datu sagatavošana analīzei. Noderīgas MS Excel funkcijas.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Iepazīšanās ar datu analīzes programmu Jamovi.

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Aprakstoša statistika, ticamības intervāli.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Aprakstošā statistika un ticamības intervāli ar datu analīzes programmu Jamovi.

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Vienas izlases statistiskie testi kategoriju mainīgajiem.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Vienas izlases statistiskie testi kvantitatīviem mainīgajiem un mainīgajie ordinālā mērskalā.

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Neatkarīgu grupu salīdzināšana kategoriju mainīgajiem.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Neatkarīgu grupu salīdzināšana kvantitatīviem mainīgajiem un mainīgajiem ordinālā mērskalā.

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Atkarīgu grupu salīdzināšana kategoriju mainīgajiem.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Atkarīgu grupu salīdzināšana kvantitatīviem mainīgajiem un mainīgajie ordinālā mērskalā.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Praktiskais darbs ar datiem, grupu salīdzināšana.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Praktiskais darbs ar datiem, grupu salīdzināšana.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Korelācijas koeficienti.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Lineārā regresija.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Binomiālā loģistiskā regresija.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Multinomiālā un ordinālā loģistiskā regresija.

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Mērīšanas instrumenti un skalas anketēšanā.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Kronbaha alfa koeficients. Izpētošā un apstiprinošā faktoranalīze.

Lekcija

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Nepieciešamā dalībnieku skaita aprēķins. Datu analīzes metožu apraksta izveide.

Nodarbība/Seminārs

Modalitāte	Norises vieta	Kontaktstundas
Klātiene	Datorklase	2

Tēmas

Praktiskais darbs: datu analīzes metožu apraksta izveide.

Kopā kredītpunkti (ECTS):

6,00

Kontaktstundas:

48 ak. st.

Gala pārbaudījums:

Eksāmens

Bibliogrāfija

Obligātā literatūra

1.

Lang S. A First Course in Calculus, 5th edition, Springer-Verlag New York, 1986. (klasisks teorijas avots)Piemērots angļu valodas plūsmai

2.

Ross S. A First Course in Probability, 8th edition, Pearson Education, 2020.Piemērots angļu valodas plūsmai

3.

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

4.

Petrie A. & Sabin C. Medical Statistics at a Glance, 4th edition, Wiley-Blackwell, 2020.Piemērots angļu valodas plūsmai

5.

Field A. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics, 5th edition, Sage Publications, 2018.Piemērots angļu valodas plūsmai