.
Statistikas pamati
Studiju kursa apraksts
Kursa apraksta statuss:Apstiprināts
Kursa apraksta versija:7.00
Kursa apraksta apstiprināšanas datums:03.03.2023 08:42:04
| Par studiju kursu | |||||||||
| Kursa kods: | SL_018 | LKI līmenis: | 7. līmenis | ||||||
| Kredītpunkti: | 2.00 | ECTS: | 3.00 | ||||||
| Zinātnes nozare: | Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika | Mērķauditorija: | Māszinības | ||||||
| Studiju kursa vadītājs | |||||||||
| Kursa vadītājs: | Madara Miķelsone | ||||||||
| Studiju kursa īstenotājs | |||||||||
| Struktūrvienība: | Statistikas mācību laboratorija | ||||||||
| Struktūrvienības vadītājs: | |||||||||
| Kontaktinformācija: | Baložu iela 14, A kurpuss, Rīga, +371 67060897, statistika rsu[pnkts]lv, www.rsu.lv/statlab | ||||||||
| Studiju kursa plānojums | |||||||||
| Pilns laiks - 1. semestris | |||||||||
| Lekcijas (skaits) | 6 | Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas) | 2 | Kopā lekciju kontaktstundas | 12 | ||||
| Nodarbības (skaits) | 6 | Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas) | 2 | Kopā nodarbību kontaktstundas | 12 | ||||
| Kopā kontaktstundas | 24 | ||||||||
| Studiju kursa apraksts | |||||||||
| Priekšzināšanas: | Kursa apguvei studentiem nepieciešamas priekšzināšanas matemātikā vismaz vidusskolas līmenī un pamatiemaņas darbam ar datoru. | ||||||||
| Mērķis: | Sniegt pamatinformāciju par statistisko metožu uzbūvi, pamatdarbu ar IBM SPSS, datu vizualizācijas pamatprincipiem, kā arī atpazīt medicīniskās publikācijās izmantotās statistikas metodes. | ||||||||
| Tēmu saraksts (pilna laika studijas) | |||||||||
| Nr. | Tēma | Īstenošanas forma | Skaits | Norises vieta | |||||
| 1 | Ievads studiju kursā. Statistikas nozīme veselības aprūpes speciālistiem. Statistisko metožu izmantošana medicīnas publikācijās. | Lekcijas | 2.00 | auditorija | |||||
| 2 | Ievads IBM SPSS datorprogrammā. Datu imports un eksports. Pamatdarbības IBM SPSS vidē. | Nodarbības | 2.00 | datorklase | |||||
| 3 | Aprakstošā statistika kvalitatīviem un kvantitatīviem datiem. | Lekcijas | 1.00 | auditorija | |||||
| 4 | Kvalitatīvās un kvantitatīvās analīzes metodes no matemātiskās statistikas viedokļa. | Lekcijas | 1.00 | auditorija | |||||
| 5 | Datu vizualizācija IBM SPSS programmā. | Nodarbības | 2.00 | datorklase | |||||
| 6 | Darbs ar Microsoft Excel piedāvātām iespējām datu apstrādei un vizualizācijai. | Nodarbības | 1.00 | auditorija | |||||
| 7 | Ievads datubāzes veidošanas principos interneta aptaujām. | Lekcijas | 1.00 | auditorija | |||||
| 8 | Patstāvīgais darbs ar pētījuma datu primāro analīzi un vizualizāciju. | Nodarbības | 1.00 | datorklase | |||||
| 9 | Patstāvīgā darba prezentācija. | Lekcijas | 1.00 | datorklase | |||||
| Vērtēšana | |||||||||
| Patstāvīgais darbs: | 1. Individuālais darbs ar literatūru – sagatavošanās katrai nodarbībai, atbilstoši tematiskajam plānam. 2. Katram studentam tiks sagatavots pētījuma datu fails (vai students var izmantot sava pētījuma datus) ar nodefinētiem pētījuma uzdevumiem – vajadzēs statistiski apstrādāt datus, lai sasniegtu nodefinētos uzdevumus, izmantojot aprakstošās statistikas metodes, t.sk. datu vizualizāciju un prezentēt iegūtos rezultātus pēdējā nodarbībā. | ||||||||
| Vērtēšanas kritēriji: | Tiek vērtēta studentu līdzdalība nodarbībās (50%). Par katru kavēto nodarbību – praktisks darba uzdevums. Studiju kursa nobeigumā eksāmens – patstāvīgā darba aizstāvēšana (50%). | ||||||||
| Gala pārbaudījums (pilna laika studijas): | Eksāmens (Rakstisks) | ||||||||
| Gala pārbaudījums (nepilna laika studijas): | |||||||||
| Studiju rezultāti | |||||||||
| Zināšanas: | Pēc sekmīgas studiju kursa prasību izpildes studējošie būs apguvuši zināšanas, kas ļaus: * Korekti vizualizēt statistiskos datus; * Izveidot anketas interneta vidē. | ||||||||
| Prasmes: | Studiju kursa apguves rezultātā studenti spēs: * parādīt zināšanas, kas nepieciešamas korektai pētījuma datu ievadei MS Excel un IBM SPSS programmās; * apvienot teoriju un metodes, kas nepieciešamas apkopojot un vizualizējot pētījuma rezultātus; * orientēties datubāzes izveides principos; * spēs veikt pētniecisko darbu saistībā ar aprakstošās statistikas pamatmanipulācijām IBM SPSS programmā. | ||||||||
| Kompetences: | Prasmes identificēt un pielietot praksē svarīgākos pamatstatistikas jēdzienus un terminoloģiju. | ||||||||
| Bibliogrāfija | |||||||||
| Nr. | Atsauce | ||||||||
| Obligātā literatūra | |||||||||
| 1 | Petrie A. & Sabin C. Medical Statistics at a Glance. 4th edition, 2020. | ||||||||
| 2 | Field A. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics. 4th edition, 2018. | ||||||||
