.
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_002 | LKI līmenis: | 7. līmenis | ||||||
Kredītpunkti: | 2.00 | ECTS: | 3.00 | ||||||
Zinātnes nozare: | Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika | Mērķauditorija: | Ārstniecība | ||||||
Studiju kursa vadītājs | |||||||||
Kursa vadītājs: | Ieva Reine | ||||||||
Studiju kursa īstenotājs | |||||||||
Struktūrvienība: | Statistikas mācību laboratorija | ||||||||
Struktūrvienības vadītājs: | |||||||||
Kontaktinformācija: | Kapseļu iela 23, 2.stāvs, Rīga, statistikarsu[pnkts]lv, +371 67060897 | ||||||||
Studiju kursa plānojums | |||||||||
Pilns laiks - 1. semestris | |||||||||
Lekcijas (skaits) | 0 | Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas) | 0 | Kopā lekciju kontaktstundas | 0 | ||||
Nodarbības (skaits) | 4 | Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas) | 2 | Kopā nodarbību kontaktstundas | 8 | ||||
Kopā kontaktstundas | 8 | ||||||||
Pilns laiks - 2. semestris | |||||||||
Lekcijas (skaits) | 0 | Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas) | 0 | Kopā lekciju kontaktstundas | 0 | ||||
Nodarbības (skaits) | 6 | Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas) | 4 | Kopā nodarbību kontaktstundas | 24 | ||||
Kopā kontaktstundas | 24 | ||||||||
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. | Tēma | Īstenošanas forma | Skaits | Norises vieta | |||||
1 | Statistikas 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. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
2 | Datu ieguve: aptaujas, intervijas un dokumentu apskati – metožu plānošana, priekšrocības un trūkumi. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
3 | Pētījumu mērķi un metodoloģijas izvēle. Zinātniskā projekta komponenti. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
4 | Pētījumu veidi medicīnas zinātnē, datu ieguves integritāte, zinātniskā ticamība u.c. kvalitātes kritēriji. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
5 | Izlase primārajā datu ieguvē. Izlases novērošanas kļūdas. Neparametrisku izlašu analīze kvantitatīviem datiem. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
6 | Datu sistematizācija – aprakstošā statistika. Kvalitatīvās un kvantitatīvās vienības. Statistikas rādītāji. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
7 | Statistisko datu attēlošana. Tabulu un diagrammu sagatavošana un noformēšana, aprakstošās statistikas rādītāji, izlases apjoma noteikšana. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
8 | Datu sadalījumi, statistiskās hipotēzes, statistiskais nozīmīgums, sadalījumu pārbaudes veidi. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
9 | Variācijas rādītāji, varbūtības teorija. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
10 | Pārbaudes darbs, eksāmens. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
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 | |||||||||
1 | Sokal, 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) | ||||||||
2 | Blettner, M., Heuer, C., Razum, O. Critical reading of epidemiological papers. A guide. Eur J Public Health. 2001;11:97–101. (akceptējams izdevums) | ||||||||
3 | Röhrig, 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) | ||||||||
4 | Teibe, U. Bioloģiskā statistika. Rīga: LU Akadēmiskais apgāds, 2007, p 155. (akceptējams izdevums) | ||||||||
5 | Ārvalstu studentiem/For International students: | ||||||||
6 | Sokal, 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) | ||||||||
7 | Blettner, M., Heuer, C., Razum, O. Critical reading of epidemiological papers. A guide. Eur J Public Health. 2001;11:97–101. (akceptējams izdevums) | ||||||||
Papildu literatūra | |||||||||
1 | Campbell, M. J., Machin, D. Medical Statistics: A Textbook for the Health Sciences. 5th edition. John Wiley & Sons, 2021. | ||||||||
Citi informācijas avoti | |||||||||
1 | Orlovska, A. Statistika: mācību grāmata. RTU izdevniecība, 2012, p 191. | ||||||||
2 | Dalgaard, P. Introductory Statistics with R. 2nd edition. Springer, New York, 2008. doi:10.1007/978-0-387-79054-1 | ||||||||
3 | Ārvalstu studentiem/For International students: | ||||||||
4 | Dalgaard, P. Introductory Statistics with R. 2nd edition. Springer, New York, 2008. doi:10.1007/978-0-387-79054-1 |