Pārlekt uz galveno saturu

Matemātiskās statistikas metodes sociālajās zinātnēs

Studiju kursa apraksts

Kursa apraksta statuss:Apstiprināts
Kursa apraksta versija:5.00
Kursa apraksta apstiprināšanas datums:30.04.2024 09:11:30
Par studiju kursu
Kursa kods:DN_199LKI līmenis:8. līmenis
Kredītpunkti:2.00ECTS:3.00
Zinātnes nozare:MatemātikaMērķauditorija:Informācijas un komunikācijas zinātne; Sociālā labklājība un sociālais darbs; Politikas zinātne; Vadībzinātne; Tiesību zinātne; Sociālā antropoloģija; Socioloģija
Studiju kursa vadītājs
Kursa vadītājs:Andrejs Ivanovs
Studiju kursa īstenotājs
Struktūrvienība:Doktorantūras nodaļa
Struktūrvienības vadītājs:
Kontaktinformācija:Rīga, Dzirciema iela 16, dnatrsu[pnkts]lv, +371 67409120
Studiju kursa plānojums
Pilns laiks - 1. semestris
Lekcijas (skaits)2Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā lekciju kontaktstundas4
Nodarbības (skaits)4Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas)3Kopā nodarbību kontaktstundas12
Kopā kontaktstundas16
Studiju kursa apraksts
Priekšzināšanas:
Matemātikas un informātikas zināšanas.
Mērķis:
Sniegt zināšanas par statistikas jēdzienu izmantošanu sociālajās zinātnēs ņemot vērā digitalizācijas attīstību, patstāvīgi atrast nepieciešamos datus, grupēt un analizēt tos izmantojot attiecīgas metodes un veidot izpratni par iegūto datu praktisku izmantošanu iegūto rezultātu atspoguļošanā pētījumā.
Tēmu saraksts (pilna laika studijas)
Nr.TēmaĪstenošanas formaSkaitsNorises vieta
1Statistikas loma pētījuma procesā. Aprakstošās statistikas un slēdzienstatistikas būtība. Hipotēžu pārbaudes principi ar P-vērtību un ticamības intervāliem.Lekcijas1.00E-studiju vide
2Datu veidi un mērskalas. Normālsadalījuma jēdziens. Datu analīzes metožu dažādība.Lekcijas1.00auditorija
3Datu sagatavošana analīzei IBM SPSS Statistics vidē. Aprakstošā statistika, slēdzienstatistika un datu vizualizācija proporciju analīzei.Nodarbības1.00datorklase
4Aprakstošās statistikas, slēdzienstatistikas un vizualizācijas izvēle kvantitatīviem datiem (un datiem ordinālu mērskalā) divu un vairāku izlašu salīdzināšanai.Nodarbības1.00datorklase
5Korelācijas, lineārās regresijas un binārās loģistiskās regresijas analīzes principi. Skalas saskaņotības novērtējums anketu jautājumiemNodarbības1.00datorklase
6Izlases apjoma aprēķins dažādos pētījumu veidos. Praktiskais darbs: statistiskās analīzes apraksta izveide promocijas darba datiemNodarbības1.00datorklase
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs:
1. Izveidot tabulu ar plānotā vai esošā pētījuma mainīgo nosaukumiem un datu piemēriem, norādot katram mainīgajam atbilstošo mērskalu. 2. Papildināt zināšanas par statistikas metodēm, atbilstoši lekciju un nodarbību plānam, izmantojot obligāto literatūru. 3. Iepazīties ar statistikas metožu aprakstu piemēriem specifikai atbilstošās brīvpieejas zinātniskajās publikācijās. Studējošā ieguldījums studiju procesa pilnveidē ir jēgpilnas atgriezeniskās saites sniegšana par studiju kursu, aizpildot tā novērtēšanas anketu.
Vērtēšanas kritēriji:
Dalība semināros un lekcijās. Izstrādāts sava promocijas darba datu statistiskās analīzes metožu apraksts (100%).
Gala pārbaudījums (pilna laika studijas):Ieskaite
Gala pārbaudījums (nepilna laika studijas):
Studiju rezultāti
Zināšanas:Pēc sekmīgas studiju kursa prasību izpildes studējošie spēj identificēt zināšanas, kas ļaus atpazīt statistisko terminoloģiju un izmantotās datu izpētes metodes zinātniskajās publikācijās.
Prasmes:Studiju kursa apguves rezultātā studējošie spēj atpazīt, sagatavot un ievadīt datus IBM SPSS Statistics vidē; Izveidot un rediģēt tabulas, diagrammas. Novērtēt, sistematizēt un identificēt piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., veikt statistisko hipotēžu pārbaudi.
Kompetences:Studiju kursa apguves rezultātā studējošie spēs precīzi atpazīt un interpretēt svarīgākos statistiskos rādītājus un praktski izmantot apgūtās pamata statistiskās metodes pētījumu datu apstrādē.
Bibliogrāfija
Nr.Atsauce
Obligātā literatūra
1Nahm, F. S. 2016. Nonparametric statistical tests for the continuous data: the basic concept and the practical use. Korean J. Anesthesiol. 69(1): 8–14. DOI: 10.4097/kjae.2016.69.1.8 (Tiešsaistē)
2SPSS for Social Scientists. 2009. Red Globe Press; 9th Edition.
3IBM SPSS for Intermediate Statistics Use and Interpretation. 2015. 5th Edition. By Nancy L. Leech, Karen C. Barrett, George A. Morgan.
4Field, A. 2018. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics. 4th Edition, Sage Publications.
Papildu literatūra
1Laerd Statistics.