Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts

Statistikas pamati

Studiju kursa pamatinformācija

Kursa kods
LF_691
Zinātnes nozare
Matemātika
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Ārstniecība
LKI
5. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika

Studiju kursa īstenotājs

Kursa vadītājs
Struktūrvienības vadītājs
Struktūrvienība
RSU Liepājas filiāle
Kontaktinformācija

Liepāja, Riņķu iela 24/26, lf@rsu.lv, +371 63442118, +371 63442119, +371 63484632

Par studiju kursu

Mērķis

Iegūt pamatzināšanas un prasmes statistiskajās datu apstrādes metodēs (aprakstošā statistika un slēdzienstatistikas metodes), kas nepieciešamas noslēguma darba izstrādei un statistisko rādītāju pielietošanai izvēlētajā 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 IBM SPSS piedāvātās iespējas datu apstrādē; * pārzināt kritērijus, datu apstrādes metožu izmantošanai; * pareizi interpretēt svarīgākos statistiskos rādītājus.

Prasmes

1.Studiju kursa apguves rezultātā studenti pratīs: * ievadīt un rediģēt datus datorprogrammās MS Excel un IBM SPSS; * korekti sagatavot datus statistiskai apstrādei; * izvēlēties piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., spēs veikt statistisko hipotēžu pārbaudes; * statistiski apstrādāt pētījuma datus, izmantojot IBM SPSS programmatūru; * izveidot tabulas un diagrammas IBM SPSS programmā ar iegūtajiem rezultātiem; * korekti aprakstīt iegūtos pētījuma rezultātus.

Kompetences

1.Studiju kursa apguves rezultātā studenti būs spējīgi argumentēti pieņemt lēmumu par statistiskās datu apstrādes metožu izmantošanu pētījuma mērķa sasniegšanai un, izmantojot IBM SPSS programmatūru, praktiski pielietot apgūtās statistiskās pamatmetodes pētījumu datu apstrādē.

Vērtēšana

Patstāvīgais darbs

Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.

Patstāvīgais darbs

-
-
1. Individuālais darbs ar literatūru – sagatavošanās katrai nodarbībai, atbilstoši tematiskajam plānam. 2. Patstāvīgais darbs pa pāriem – katram studentu pārim tiks sagatavots pētījuma datu fails (ir atļauts izmantot savu pētījumu datus) ar nodefinētiem pētījuma uzdevumiem. Studentiem vajadzēs statistiski apstrādāt datus, lai sasniegtu nodefinētos uzdevumus, izmantojot aprakstošās statistikas metodes un slēdzienstatistikas metodes, noformēt darbu atbilstoši prasībām un prezentēt iegūtos rezultātus pēdējā nodarbībā.

Pārbaudījums

Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.

Pārbaudījums

-
-
Lai sekmīgi apgūtu studiju kursa vielu un sagatavotos studiju kursa gala pārbaudījumam, studējošais veic sekojošas aktivitātes (obligātas, netiek vērtētas ar atzīmi): 1. Līdzdalība praktiskajās nodarbībās. Par katru kavēto nodarbību – prakstisks darba uzdevums. 2. Patstāvīgā darba mutiska prezentācija. Studiju kursa beigās eksāmens - vērtējums (atzīme) kumulatīvs: 50% – tests ar praktiskiem darba uzdevumiem, izmantojot datu bāzes, 50% – eksāmens (daudzatbilžu tests ar teorētiskiem un praktiskiem jautājumiem statistikā).

Studiju kursa tēmu plāns

PILNA LAIKA
1. daļa
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Ievads statistikā. Datu veidi, mērskalas.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Datu sagatavošana datu bāzes izveidei. Iepazīšanās ar IBM SPSS. Pamatdarbības ar datiem IBM SPSS programmā.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Aprakstošās statistikas rādītāji un to ieguves veidi IBM SPSS programmā.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Normālsadalījums un to raksturojošie aprakstošās statistikas rādītāji.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Tabulu un diagrammu izveide IBM SPSS, atbilstoši datu veidam.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Statistiskās hipotēzes, to veidi. Hipotēžu pārbaude. P vērtība. Ticamības intervāli.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Parametriskās datu apstrādes metodes kvantitatīviem datiem, 2 atkarīgu vai neatkarīgu izlašu salīdzināšanai.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Neparametriskās datu apstrādes metodes kvantitatīviem vai ordināliem datiem, 2 atkarīgu vai neatkarīgu izlašu salīdzināšanai.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Parametriskās un neparametriskās datu apstrādes metodes, vismaz 3 atkarīgu vai neatkarīgu izlašu salīdzināšanai.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Kvalitatīvo datu apstrāde atkarīgām un neatkarīgām izlasēm. Izredžu attiecība, relatīvais risks.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Uzticamības analīze. Skalas saskaņotības koeficients (Kronbaha Alfa).
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Praktiskais darbs ar datiem IBM SPSS.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Praktiskais darbs ar datiem IBM SPSS.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Patstāvīgais darbs ar datiem IBM SPSS.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Patstāvīgais darbs ar datiem IBM SPSS.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Noslēguma darba prezentācija.
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
32 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens

Bibliogrāfija

Obligātā literatūra

1.

Andy Field. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics. 5th edition, 2018.