Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Multivariatīvā statistika un modelēšana psiholoģijā II
Kursa kods
VPUPK_332
Zinātnes nozare
Psiholoģija
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Psiholoģija
LKI
8. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Viktorija Perepjolkina
Struktūrvienības vadītājs
Kristīne Mārtinsone
Struktūrvienība
Veselības psiholoģijas un pedagoģijas katedra
Kontaktinformācija
J. Asara iela 5, Rīga, LV-1009, vppk@rsu.lv
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 faktoru analīzes, regresiju analīzes, mediāciju un moderāciju analīzes lietošanu izvirzīto hipotēžu pārbaudīšanai vai pētījuma jautājumu noskaidrošanai, kā arī spēju atspoguļot un interpretēt iegūtos rezultātus.
Priekšzināšanas
Maģistra līmeņa pieredze pētniecībā, zināšanas par statistiskas datu apstrādes metodēm, Multivariatīvā statistika un modelēšana I.
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.Studējošais pēc kursa apguves spēs lietot korektu matemātiskās statistikas terminoloģiju; izskaidrot atšķirības starp dažādām univariatīvās un multivariatīvās statistikas metodēm; aprakstīt statistisko modelēšanu.
Prasmes
1.Spēs atlasīt kvantitatīvajā stratēģijā veiktus zinātniskos pētījumus, izskaidrot publikācijā atspoguļotos rezultātus, ņemot vērā pētījuma dizaina ierobežojumus; tehniski pārvaldīt dažādu statistikas metožu izpildi; analizēt statistiskos rādītājus; korekti aprakstīt iegūtos rezultātus.
Kompetences
1.Studējošais spēs analizēt publicētu pētījumu rezultātus; izmantot atbilstošas kvantitatīvās datu apstrādes metodes, lai risinātu pētījumā formulētos uzdevumus; analizēt iegūtos datu apstrādes rezultātus un formulēt korektus secinājumus, veidot pētījuma shēmu kvantitatīvajā stratēģijā un argumentēti diskutēt par pētījuma riskiem un draudiem, kā arī piedāvāt to mazināšanas iespējas.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
1. patstāvīgi lasīt norādītos avotus;
2. izvēlēties metodoloģijas jautājumu, kas aktuāls promocijai darba tēmas izpētē, un sagatavot prezentāciju, izmantojot zinātniskos rakstus no psiholoģijas metodoloģijas žurnāliem.
3. sagatavot un prezentēt promocijas darba pētījuma metodoloģiju (pētījuma shēma, pētījuma jautājumi, instrumentārijs, datu analīzes metodes, risku un draudu izvērtējums).
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
• Dalība praktiskajās nodarbībās (10%);
• Students argumentēti diskutē par statistikas metožu pielietojumu psiholoģijas pētījumos un to izmantošanas ierobežojumiem (10%);
• Darbi ir iesniegti laikā un atbilst prasībām (prezentācija par metodoloģijas problēmu – 40%; promocijas darba metodes prezentācija – 40%).
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Faktoru analīze
Apraksts
Anotācija: Izpētošā un apstiprinošā faktoru analīze psiholoģijas pētījumos.
Faktoru izgūšanas metodes un rotācijas metodes.
Faktoru analīzes pielietošanas nosacījumi.
Nodarbības jautājumi: 1. Kāda faktoru izgūšanas un rotācijas metode ir atbilstoša konkrētajā uzdevumā (datu fails)?
2. Vai datu kopa ir piemērota konkrētas analīzes veikšanai?
3. Veiciet analīzi un izdariet pamatotus secinājumus.
Literatūra: 1. Jackson, D. L., Gillaspy, J. A., Jr., & Purc-Stephenson, R. (2009). Reporting practices in confirmatory factor analysis: An overview and some recommendations. Psychological Methods, 14(1), 6–23. https://doi.org/10.1037/a0014694
2. Achim, A. (2017). Testing the number of required dimensions in exploratory factor analysis. The Quantitative Methods for Psychology, 13(1), 64-74.
3. David Giles. (2002). Advanced Research Methods in Psychology. Routledge.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Regresiju analīzes metodes
Apraksts
Anotācija: Lineārā un loģistiskā regresija.
Regresijas analīzes metodes: standarta, soļu metode.
Izmantošanas nosacījumi, analīzes veikšana un rezultātu interpretācija.
Regresiju modeļu stabilitātes novērtēšana.
Nodarbības jautājumi: 1. Kādiem pētījuma dizainiem ir piemērota attiecīgā regresiju analīzes metode? Sniedziet piemērus no pētījumiem promocijas darba tēmā.
2. Kāda regresiju analīzes metode ir atbilstoša konkrētajā uzdevumā (datu fails)? Vai datu kopa ir piemērota konkrētas analīzes veikšanai? Veiciet analīzi un izdariet pamatotus secinājumus.
Literatūra: 1. David Giles. (2002). Advanced Research Methods in Psychology. Routledge.
2. Bürkner, P. C., & Vuorre, M. (2019). Ordinal regression models in psychology: A tutorial. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 2(1), 77-101.
3. The ultimate IBM® SPSS® Statistics guides. https://statistics.laerd.com/
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Regresiju analīzes metodes
Apraksts
Anotācija: Lineārā un loģistiskā regresija.
Regresijas analīzes metodes: standarta, soļu metode.
Izmantošanas nosacījumi, analīzes veikšana un rezultātu interpretācija.
Regresiju modeļu stabilitātes novērtēšana.
Nodarbības jautājumi: 1. Kādiem pētījuma dizainiem ir piemērota attiecīgā regresiju analīzes metode? Sniedziet piemērus no pētījumiem promocijas darba tēmā.
2. Kāda regresiju analīzes metode ir atbilstoša konkrētajā uzdevumā (datu fails)? Vai datu kopa ir piemērota konkrētas analīzes veikšanai? Veiciet analīzi un izdariet pamatotus secinājumus.
Literatūra: 1. David Giles. (2002). Advanced Research Methods in Psychology. Routledge.
2. Bürkner, P. C., & Vuorre, M. (2019). Ordinal regression models in psychology: A tutorial. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 2(1), 77-101.
3. The ultimate IBM® SPSS® Statistics guides. https://statistics.laerd.com/
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Mediācijas un moderācijas analīze
Apraksts
Anotācija: Mediācijas un moderācijas analīzes metodes psiholoģijas pētījumos.
Teorētisko modeļu veidošana.
Metožu izmantošanas nosacījumi, analīzes veikšana un rezultātu interpretācija.
Nodarbības jautājumi: 1. Izmantojot konkrētā uzdevuma aprakstu, izveidojiet teorētisko modeli, kas paredz mediācijas vai moderācijas analīzi.
2. Vai datu kopa ir piemērota konkrētas analīzes veikšana? Veiciet analīzi un izdariet pamatotus secinājumus.
Literatūra: 1. Kline, R. B. (2015). The mediation myth. Basic and Applied Social Psychology, 37(4), 202-213.
2. Montoya, A. K. (2019). Moderation analysis in two-instance repeated measures designs: Probing methods and multiple moderator models. Behavior research methods, 51(1), 61-82.
3. Schoemann, A. M., Boulton, A. J., & Short, S. D. (2017). Determining power and sample size for simple and complex mediation models. Social Psychological and Personality Science, 8(4), 379-386.
4. Caron, P. O., & Valois, P. (2018). A computational description of simple mediation analysis. The Quantitative Methods for Psychology, 14(2), 147-158.
5. Caron, P. O., Valois, P., & Gellen-Kamel, A. (2020). Some computational descriptions of moderation analysis. The Quantitative Methods for Psychology, 16(1), 9-20.
6. MacKinnon, D. P., & Luecken, L. J. (2008). How and for whom? Mediation and moderation in health psychology. Health psychology, 27(2S), S99.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Mediācijas un moderācijas analīze
Apraksts
Anotācija: Mediācijas un moderācijas analīzes metodes psiholoģijas pētījumos.
Teorētisko modeļu veidošana.
Metožu izmantošanas nosacījumi, analīzes veikšana un rezultātu interpretācija.
Nodarbības jautājumi: 1. Izmantojot konkrētā uzdevuma aprakstu, izveidojiet teorētisko modeli, kas paredz mediācijas vai moderācijas analīzi.
2. Vai datu kopa ir piemērota konkrētas analīzes veikšana? Veiciet analīzi un izdariet pamatotus secinājumus.
Literatūra: 1. Kline, R. B. (2015). The mediation myth. Basic and Applied Social Psychology, 37(4), 202-213.
2. Montoya, A. K. (2019). Moderation analysis in two-instance repeated measures designs: Probing methods and multiple moderator models. Behavior research methods, 51(1), 61-82.
3. Schoemann, A. M., Boulton, A. J., & Short, S. D. (2017). Determining power and sample size for simple and complex mediation models. Social Psychological and Personality Science, 8(4), 379-386.
4. Caron, P. O., & Valois, P. (2018). A computational description of simple mediation analysis. The Quantitative Methods for Psychology, 14(2), 147-158.
5. Caron, P. O., Valois, P., & Gellen-Kamel, A. (2020). Some computational descriptions of moderation analysis. The Quantitative Methods for Psychology, 16(1), 9-20.
6. MacKinnon, D. P., & Luecken, L. J. (2008). How and for whom? Mediation and moderation in health psychology. Health psychology, 27(2S), S99.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ievads strukturālo vienādojumu modelēšanā
Apraksts
Anotācija: SEM pielietojums psiholoģijas pētījumos.
SEM modeļu veidi un to piemērotība atšķirīgu dizainu pētījumos.
Literatūra: 1. Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford publications.
2. Hoyle, R. H. (Ed.). (2012). Handbook of structural equation modeling. Guilford press.
3. Barbeau, K., Boileau, K., Sarr, F., & Smith, K. (2019). Path analysis in Mplus: A tutorial using a conceptual model of psychological and behavioral antecedents of bulimic symptoms in young adults. The Quantitative Methods for Psychology, 15(1), 38-53.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Metodoloģijas izaicinājumi mūsdienu kvantitatīvo datu analīzē psiholoģijā
Apraksts
Anotācija: Metodoloģijas izaicinājumi mūsdienu kvantitatīvo datu analīzē psiholoģijā. Saturs tiek pielāgots doktoratu promocijas darba tēmām. Katrs doktorants izvēlas vienu metodoloģijas jautājumu un sagatavo prezentāciju.
Mūsdienu pieejas trūkstošo datu problēmai.
Meta-analīzes metodoloģija.
Nelineārie regresijas modeļi.
Mērījuma nemainība dažādās izlasēs.
Simsona paradokss.
Statistiskie risinājumi mazo izlašu kvantitatīvajā pētniecībā.
Nodarbības jautājumi: 1. Kādi metodoloģiskie jautājumi un kvantitatīvo datu analīzes metodes ir aktuālas promocijas darba izvēlētajā tēmā?
2. Izvēlaties metodoloģijas tēmu un sagatavojiet prezentāciju, balstoties uz zinātnisko rakstu no psiholoģijas metodoloģijas žurnāla.
Literatūra: 1. Savalei, V. (2019). A comparison of several approaches for controlling measurement error in small samples. Psychological Methods, 24(3), 352-370. doi:http://dx.doi.org.db.rsu.lv/10.1037/met0000181
2. Carter, E. C., Schönbrodt, F. D., Gervais, W. M., & Hilgard, J. (2019). Correcting for bias in psychology: A comparison of meta-analytic methods. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 2(2), 115-144.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Promocijas darba pētījuma metode
Apraksts
Anotācija: Doktorantu promocijas darba pētījuma metodoloģija, pētījuma shēma, pētījuma jautājumi, instrumentārijs, datu analīzes metodes.
Nodarbības jautājumi: 1. Kāda ir promocijas darba pētījuma metodoloģija (pētījuma shēma, pētījuma jautājumi, instrumentārijs, datu analīzes metodes).
2. Risku un draudu izvērtējums.
Literatūra: 1. Coolican, H. (2018). Research methods and statistics in psychology. Routledge.
2. Zinātniskie raksti par promocijas darba tēmu.
|
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.Piemērots angļu valodas plūsmai
2.
Denis, D. J. (2021). Applied univariate, bivariate and multivariate statistics.Piemērots angļu valodas plūsmai
3.
Zinātniskās darbības metodoloģija: Starpdisciplināra perspektīva. Rīga: RSU, 2021
4.
The ultimate IBM® SPSS® Statistics guides.Piemērots angļu valodas plūsmai
Papildu literatūra
1.
Zinātniskie raksti no žurnāliem/Scientific articles from journals: The quantitative methods for psychology, Psychological MethodsPiemērots angļu valodas plūsmai
Citi informācijas avoti
1.
Zinātniskie raksti no Scopus un Web of Science datu bāzēm atbilstoši promocijas darba tēmai./Scientific articles from Scopus and Web of Science databases according to the topic of the thesis.Piemērots angļu valodas plūsmai