Pārlekt uz galveno saturu

Biostatistikas pamati

Studiju kursa apraksts

Kursa apraksta statuss:Apstiprināts
Kursa apraksta versija:7.00
Kursa apraksta apstiprināšanas datums:26.01.2022 11:16:22
Par studiju kursu
Kursa kods:SL_002LKI līmenis:7. līmenis
Kredītpunkti:2.00ECTS:3.00
Zinātnes nozare:Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistikaMērķauditorija:Ārstniecība
Studiju kursa vadītājs
Kursa vadītājs:Ieva Reine
Studiju kursa īstenotājs
Struktūrvienība:Statistikas mācību laboratorija
Struktūrvienības vadītājs:
Kontaktinformācija:Kapseļu iela 23, 2.stāvs, Rīga, statistikaatrsu[pnkts]lv, +371 67060897
Studiju kursa plānojums
Pilns laiks - 1. semestris
Lekcijas (skaits)0Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas)0Kopā lekciju kontaktstundas0
Nodarbības (skaits)4Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā nodarbību kontaktstundas8
Kopā kontaktstundas8
Pilns laiks - 2. semestris
Lekcijas (skaits)0Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas)0Kopā lekciju kontaktstundas0
Nodarbības (skaits)6Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas)4Kopā nodarbību kontaktstundas24
Kopā kontaktstundas24
Studiju kursa apraksts
Priekšzināšanas:
Vidējās izglītības līmenim atbilstošas zināšanas matemātikā un informātikā.
Mērķis:
Sniegt pamatzināšanas un prasmes atbilstošu kvantitatīvo pētījumu plānošanā, datu ieguvē un statistiskajās datu apstrādes metodēs (aprakstošā statistika un slēdzienstatistikas metodes atšķirību novērtēšanai), kas nepieciešamas zinātniski pētniecisko darbu izstrādei un statistisko rādītāju pielietošanai savā specialitātē.
Tēmu saraksts (pilna laika studijas)
Nr.TēmaĪstenošanas formaSkaitsNorises vieta
1Statistikas loma pētījumu procesā, ievads par kvalitatīvajiem un kvantitatīvajiem pētījumiem, datu ieguvi un analīzi, aprakstošo statistiku un slēdzienstatistikas metodēm; pētījumu metodes medicīnas zinātnē, datu ieguves metodes: primārā un sekundārā.Nodarbības1.00datorklase
2Datu ieguve: aptaujas, intervijas un dokumentu apskati – metožu plānošana, priekšrocības un trūkumi.Nodarbības1.00datorklase
3Pētījumu mērķi un metodoloģijas izvēle. Zinātniskā projekta komponenti.Nodarbības1.00datorklase
4Pētījumu veidi medicīnas zinātnē, datu ieguves integritāte, zinātniskā ticamība u.c. kvalitātes kritēriji.Nodarbības1.00datorklase
5Izlase primārajā datu ieguvē. Izlases novērošanas kļūdas. Neparametrisku izlašu analīze kvantitatīviem datiem.Nodarbības1.00datorklase
6Datu sistematizācija – aprakstošā statistika. Kvalitatīvās un kvantitatīvās vienības. Statistikas rādītāji.Nodarbības1.00datorklase
7Statistisko datu attēlošana. Tabulu un diagrammu sagatavošana un noformēšana, aprakstošās statistikas rādītāji, izlases apjoma noteikšana.Nodarbības1.00datorklase
8Datu sadalījumi, statistiskās hipotēzes, statistiskais nozīmīgums, sadalījumu pārbaudes veidi.Nodarbības1.00datorklase
9Variācijas rādītāji, varbūtības teorija.Nodarbības1.00datorklase
10Pārbaudes darbs, eksāmens.Nodarbības1.00datorklase
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs:
1. Individuālais darbs ar literatūru – sagatavošanās katrai nodarbībai atbilstoši tematiskajam plānam. 2. Patstāvīga datu analīze.
Vērtēšanas kritēriji:
Līdzdalība praktiskajās nodarbībās – izpildīti uzdevumi un aktīva līdzdarbošanās. Apgūto statistisko terminu un metožu praktiskā pielietojuma pārbaude – praktiskais darbs (datu analīze un interpretācija) kursa noslēgumā (50 procenti). Studiju kursa beigās eksāmens – daudzatbilžu tests ar 25 teorētiskiem jautājumiem statistikā (50 procenti). Nokārtots eksāmens ar iegūtiem vismaz 60 procentiem no abām pārbaudījumu daļām.
Gala pārbaudījums (pilna laika studijas):Eksāmens (Rakstisks)
Gala pārbaudījums (nepilna laika studijas):
Studiju rezultāti
Zināšanas:Kursa mērķis ir sniegt pamatzināšanas un prasmes atbilstošu kvantitatīvo pētījumu plānošanā, datu ieguvē, statistiskajās datu apstrādes metodēs (aprakstošā statistika un slēdzienstatistikas metodes atšķirību novērtēšanai), kas nepieciešamas zinātniski pētniecisko darbu izstrādei un statistisko rādītāju pielietošanai savā specialitātē. Pēc studiju kursa prasību izpildes studējošie būs apguvuši zināšanas, kas ļaus: * izvēlēties piemērotāko datu ieguves metodi; * atpazīt statistisko terminoloģiju un izmantotās pamatmetodes dažāda veida publikācijās; * manuāli īstenot biežāk lietotās datu analīzes metodes; * pārzināt kritērijus datu apstrādes metožu izmantošanai; * pareizi interpretēt svarīgākos statistiskos rādītājus.
Prasmes:Studiju kursa apguves rezultātā studenti pratīs: * izvēlēties piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., spēs veikt statistisko hipotēžu pārbaudes; * statistiski apstrādāt pētījuma datus; * korekti sagatavot datus statistiskai apstrādei; * izveidot tabulas un diagrammas ar iegūtajiem rezultātiem.
Kompetences:Studiju kursa apguves rezultātā studenti būs spējīgi argumentēti pieņemt lēmumu par statistikas datu ieguves un apstrādes metožu izmantošanu pētījuma mērķa sasniegšanai.
Bibliogrāfija
Nr.Atsauce
Obligātā literatūra
1Sokal, R. R., Rohlf, F. J. J. Biometry: the principles and practice of statistics in biological research. 3rd edition. W.H. Freeman and Company, 2012 (akceptējams izdevums)
2Blettner, M., Heuer, C., Razum, O. Critical reading of epidemiological papers. A guide. Eur J Public Health. 2001;11:97–101. (akceptējams izdevums)
3Röhrig, B., du Prel, Jean-Baptist, Wachtlin, D., Blettner, M. Types of Study in Medical Research. Dtsch Arztebl Int. 2009 Apr; 106(15): 262–268. (akceptējams izdevums)
4Teibe, U. Bioloģiskā statistika. Rīga: LU Akadēmiskais apgāds, 2007, p 155. (akceptējams izdevums)
5Ārvalstu studentiem/For International students:
6Sokal, R. R., Rohlf, F. J. J. Biometry: the principles and practice of statistics in biological research. 3rd edition. W.H. Freeman and Company, 2012 (akceptējams izdevums)
7Blettner, M., Heuer, C., Razum, O. Critical reading of epidemiological papers. A guide. Eur J Public Health. 2001;11:97–101. (akceptējams izdevums)
Papildu literatūra
1Campbell, M. J., Machin, D. Medical Statistics: A Textbook for the Health Sciences. 5th edition. John Wiley & Sons, 2021.
Citi informācijas avoti
1Orlovska, A. Statistika: mācību grāmata. RTU izdevniecība, 2012, p 191.
2Dalgaard, P. Introductory Statistics with R. 2nd edition. Springer, New York, 2008. doi:10.1007/978-0-387-79054-1
3Ārvalstu studentiem/For International students:
4Dalgaard, P. Introductory Statistics with R. 2nd edition. Springer, New York, 2008. doi:10.1007/978-0-387-79054-1