Pārlekt uz galveno saturu

Analītiskās statistikas metodes psiholoģijas pētījumos

Studiju kursa apraksts

Kursa apraksta statuss:Apstiprināts
Kursa apraksta versija:9.00
Kursa apraksta apstiprināšanas datums:03.07.2024 15:59:00
Par studiju kursu
Kursa kods:SL_026LKI līmenis:7. līmenis
Kredītpunkti:2.00ECTS:3.00
Zinātnes nozare:Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistikaMērķauditorija:Psiholoģija
Studiju kursa vadītājs
Kursa vadītājs:Diāna Kalniņa
Studiju kursa īstenotājs
Struktūrvienība:Statistikas mācību laboratorija
Struktūrvienības vadītājs:
Kontaktinformācija:Baložu iela 14, A korpuss, Rīga, +371 67060897, statistikaatrsu[pnkts]lv, www.rsu.lv/statlab
Studiju kursa plānojums
Pilns laiks - 1. semestris
Lekcijas (skaits)6Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā lekciju kontaktstundas12
Nodarbības (skaits)6Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā nodarbību kontaktstundas12
Kopā kontaktstundas24
Studiju kursa apraksts
Priekšzināšanas:
Bakalaura līmeņa pieredze pētniecībā, bakalaura līmenim atbilstošas zināšanas par statistiskas datu apstrādes metodēm.
Mērķis:
Apgūt pamatzināšanas par analītiskās statistikas metodēm, attīstīt prasmes pielietot analītiskās statistikas metodes psiholoģijas pētījumā iegūto datu apstrādē un analīzē.
Tēmu saraksts (pilna laika studijas)
Nr.TēmaĪstenošanas formaSkaitsNorises vieta
1Pētījums psiholoģijā. Kvantitatīvs un kvalitatīvs pētījums. Ģenerālā kopa un izlase. Pētījumā pielietojamo statistisko metožu klasifikācija un to pielietošanas shēmas. Datu mērījumu skalas un aprakstošā statistika. Slēdzienstatistika.Lekcijas1.00cits
2Viendimensiju statistika – SPSS izmantošana datu apstrādē un analīzē, rezultātu noformēšana.Nodarbības1.00cits
3Dispersijas analīze (ANOVA, MANOVA, MANCOVA, jaukta dizaina MANOVA).Lekcijas1.00datorklase
4Dispersijas analīze – SPSS izmantošana datu apstrādē un analīzē, rezultātu noformēšana.Nodarbības1.00datorklase
5Regresijas analīze: standarta, secīgā, soļu metode.Lekcijas1.00datorklase
6Regresijas analīze – IBM SPSS izmantošana datu apstrādē un analīzē, rezultātu noformēšana.Nodarbības1.00datorklase
7Ieskats mediācijas un moderācijas analīzē.Lekcijas1.00datorklase
8Testa pantu analīze.Lekcijas1.00datorklase
9Testa pantu analīze – SPSS izmantošana datu apstrādē un analīzē, rezultātu noformēšana.Nodarbības1.00cits
10Komponentanalīze un faktoranalīze. Apstiprinošā un izpētošā faktoranalīze.Nodarbības1.00cits
11Faktoru izdalīšanas metodes. Faktoru rotācijas metodes.Lekcijas1.00cits
12Faktoranalīze – IBM SPSS izmantošana datu apstrādē un analīzē, rezultātu noformēšana.Nodarbības1.00cits
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs:
Patstāvīgi lasīt norādītos literatūras avotus. Patstāvīgi veikt dotos uzdevumus datu apstrādē (studējošajiem doti nosacīta pētījuma sākotnējie dati ar noteiktiem pētījuma ietvaros uzdevumiem Excel dokumentā; studējošie pilda uzdevumus, sniedzot iegūto rezultātu korektu noformējumu un interpretāciju; darbs iesniedzams elektroniskā formā).
Vērtēšanas kritēriji:
(1) Izpildīti mājas darbi par datu apstrādi (iesk.). 1. Ģenerālā kopa un izlase. 2. Aprakstošā statistika. 3. Dispersiju analīze (ANOVA, MANOVA, MANCOVA, jaukta dizaina MANOVA). 4. Regresiju analīze (standarta, secīgā, soļu metode). 5. Testa pantu analīze. 6. Komponentu analīze. Faktoranalīze. (2) Eksāmena darbs – patstāvīgs individuāla uzdevuma risinājums SPSS programmā. Gala vērtējumu veido 3 komponentes: apmeklētība, mājasdarbu vērtējuma vidējā atzīme un eksāmena atzīme (proporcijās 20: 40: 40).
Gala pārbaudījums (pilna laika studijas):Eksāmens (Rakstisks)
Gala pārbaudījums (nepilna laika studijas):
Studiju rezultāti
Zināšanas:Studējošie lieto matemātiskās statistikas terminoloģiju; izskaidro atšķirības starp dažādām univariatīvās un multivariatīvās statistikas metodēm; nosauc un raksturo univariatīvās un multivariatīvās statistikas datu apstrādes metodes, kas jāpielieto dažādiem pētījuma dizainiem.
Prasmes:Studējošie tehniski pārvalda dažādu pētniecības statistisko metožu izpildi SPSS datorprogrammā – apstrādā pētījuma datus; analizē statistiskos rādītājus; atbilstoši izvirzītajai hipotēzei/ pētījuma jautājumam, korekti apraksta iegūtos rezultātus.
Kompetences:Studējošie spēj, izmantojot datortehnoloģijas, profesionāli risināt dažādus psiholoģijas pētījumā izvirzītos uzdevumus, pielieto noteiktam pētījuma dizainam atbilstošas datu apstrādes metodes; analizē un interpretē datu apstrādes rezultātus; formulē korektus secinājumus par pētījumā izvirzīto hipotēžu pierādīšanu vai noraidīšanu vai par pētījuma jautājumiem.
Bibliogrāfija
Nr.Atsauce
Obligātā literatūra
1Pētniecība: teorija un prakse (2016). K. Mārtinsones, A. Piperes, D. Kamerādes redakcijā. Rīga: RAKA
2Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics 5th ed. SAGE
3Raščevska M. (2005). Psiholoģisko testu un aptauju konstruēšana un adaptācija. Rīga: Raka.
4Leech, N.L., Barrett, K.C., & Morgan, G.A. (2008). SPSS for intermediate statistics: Use and interpretation. 3rd ed. New York: London: Lawrence Erlbaum Associates.
Papildu literatūra
1Ievads pētniecībā: stratēģijas, dizaini, metodes. (2011). Sastādījusi K. Mārtinsone. Rīga: RAKA.
2Moore D. S. (2003). The basic practice of statistics. New York: W. H. Freeman & Company.
3Raščevska M., Kristapsone S. (2000). Statistika psiholoģijas pētījumos. Rīga: Izglītības soļi.
4Наследов А. Д. (2006). Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. СПб.: Речь.
5Сидоренко Е. (2001). Методы математической обработки в психологии. СПб.: Речь.
6Arhipova, I. Bāliņa, S. (2006). Statistika ekonomikā. Risinājumi ar SPSS un Microsoft Excel. Mācību līdzeklis 2. izdevums. Rīga: Datorzinību Centrs, - 364 lpp.
7Krastiņš O. (2003) Ekonometrija. Rīga: LR CSP.
8Krastiņš O., Ciemiņa I. (2003). Statistika. Rīga: LR CSP.
9Lasmanis, A., Kangro, I. (2004). Faktoru analīze. Rīga: Izglītības soļi.
Citi informācijas avoti
1British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. Available from: http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/(ISSN)2044-8…
2Choosing the Correct Statistical Test in SAS, STATA and SPSS. Available from: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/whatstat/default.htm
3How to choose a statistical test. Available from: http://www.graphpad.com/www/book/choose.htm
4Selecting statistics. Available from: http://www.socialresearchmethods.net/selstat/ssstart.htm
5SPSS tutorials:
6http://hmdc.harvard.edu/projects/SPSS_Tutorial/spsstut.html
7http://www.datastep.com/SPSSTutorial_1.pdf
8http://www.datastep.com/SPSSTutorial_2.pdf
9Statistics tutorials. Available from: www.statsoft.com/textbook/stathome.html
10Metodiskie norādījumi maģistra darbu izstrādei RSU veselības psiholoģijas un supervīzjas studiju programmām. / K. Mārtinsone, V. Perepjolkina, J. Ļevina, J. Ļubenko, J. Koļesņikova, K. Vende, D. Kamerāde, J. I. Mihailovs, S. Silniece, J. Duhovska; V.
11Laerd Statistics: SPSS Statistics Tutorials and Statistical Guides