Veidlapa Nr. M-3 (8)

Kursa apraksta statuss: Apstiprināts

Kursa apraksta versija: 24/25.P.1.00

Kursa apraksta periods : 2024./25. akadēmiskā gada pavasara semestris

Kursa apraksta apstiprināšanas datums: -

Studiju kursa apraksts

Statistikas pamati

Studiju kursa pamatinformācija

Kursa kods
SL_016
Zinātnes nozare
Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Māszinības
LKI
6. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika

Studiju kursa īstenotājs

Kursa vadītājs
Madara Miķelsone
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 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. Ievads statistikā, statistikas loma pētījuma procesā. Datu veidi, mērskalas.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

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

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

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

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Normālsadalījums un to raksturojošie aprakstošās statistikas rādītāji.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Tabulu un diagrammu izveide IBM SPSS atbilstoši datu veidam.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

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

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Parametriskās datu apstrādes metodes kvantitatīviem datiem 2 atkarīgu vai neatkarīgu izlašu salīdzināšanai.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Neparametriskās datu apstrādes metodes kvantitatīviem vai ordināliem datiem 2 atkarīgu vai neatkarīgu izlašu salīdzināšanai.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Parametriskās un neparametriskās datu apstrādes metodes vismaz 3 atkarīgu vai neatkarīgu izlašu salīdzināšanai.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

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

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Uzticamības analīze. Skalas saskaņotības koeficients (Kronbaha Alfa).

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Praktiskais darbs ar datiem IBM SPSS.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2
2.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Publikācijas analīze.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Patstāvīgais darbs ar datiem IBM SPSS.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2

  1. Noslēguma darba prezentācija.

Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Datorklase
2
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.

2.

Statistics for Nursing: A Practical Approach. Elizabeth Heavey. Burlington, MA: Jones & Bartlett Learning, 2019.

3.

Suresh. K. Sharma. Nursing Research and Statistics. Elsevier, 2nd edition, 2014.

;