.
Multivariatīvā statistika un modelēšana psiholoģijā I
Studiju kursa apraksts
Kursa apraksta statuss:Apstiprināts
Kursa apraksta versija:1.00
Kursa apraksta apstiprināšanas datums:13.01.2022 16:07:29
| Par studiju kursu | |||||||||
| Kursa kods: | VPUPK_331 | LKI līmenis: | 8. līmenis | ||||||
| Kredītpunkti: | 2.00 | ECTS: | 3.00 | ||||||
| Zinātnes nozare: | Psiholoģija | Mērķauditorija: | Psiholoģija | ||||||
| Studiju kursa vadītājs | |||||||||
| Kursa vadītājs: | Jeļena Ļubenko | ||||||||
| Studiju kursa īstenotājs | |||||||||
| Struktūrvienība: | Veselības psiholoģijas un pedagoģijas katedra | ||||||||
| Struktūrvienības vadītājs: | |||||||||
| Kontaktinformācija: | J. Asara iela 5, Rīga, LV-1009, vppk rsu[pnkts]lv | ||||||||
| Studiju kursa plānojums | |||||||||
| Pilns laiks - 1. semestris | |||||||||
| Lekcijas (skaits) | 5 | Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas) | 2 | Kopā lekciju kontaktstundas | 10 | ||||
| Nodarbības (skaits) | 3 | Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas) | 2 | Kopā nodarbību kontaktstundas | 6 | ||||
| Kopā kontaktstundas | 16 | ||||||||
| Studiju kursa apraksts | |||||||||
| Priekšzināšanas: | Maģistra līmeņa pieredze pētniecībā, zināšanas par statistiskas datu apstrādes metodēm. | ||||||||
| Mērķis: | Padziļināt izpratni par datu analīzes statistikas metodēm psiholoģijas pētījumos un pilnveidot prasmes to lietojumam pētījumu rezultātu apstrādei un analīzei, attīstot spēju patstāvīgi pieņemt lēmumus par piemērota instrumentārija izvēli, kā arī dispersiju analīzes, klāsteru un diskriminācijas analīzes metožu lietošanu izvirzīto hipotēžu pārbaudīšanai vai pētījuma jautājumu noskaidrošanai. | ||||||||
| Tēmu saraksts (pilna laika studijas) | |||||||||
| Nr. | Tēma | Īstenošanas forma | Skaits | Norises vieta | |||||
| 1 | Kvantitatīva pētniecības stratēģija psiholoģijas pētījumos. Statistiskā domāšana | Lekcijas | 1.00 | auditorija | |||||
| 2 | Izvēlētā mainīgā mērīšanas instrumenti mūsdienu pētniecības praksē psiholoģijā un to psihometrisko rādītāju analīze | Nodarbības | 1.00 | auditorija | |||||
| 3 | Pamata statistisko metožu pielietojums mūsdienu psiholoģijas pētījumos | Nodarbības | 1.00 | auditorija | |||||
| 4 | Statistiskā spēka analīze, statistiskais nozīmības līmenis un efekta lielums | Lekcijas | 1.00 | auditorija | |||||
| 5 | Dispersiju analīzes metodes | Lekcijas | 2.00 | auditorija | |||||
| Nodarbības | 1.00 | auditorija | |||||||
| 6 | Klāsteru analīze un diskriminantu analīze | Lekcijas | 1.00 | auditorija | |||||
| Vērtēšana | |||||||||
| Patstāvīgais darbs: | 1. patstāvīgi lasīt norādītos avotus; 2. definēt promocijas darba pētāmos mainīgos, atrast un analizēt esošos izpētes instrumentus pēc to psihometriskiem rādītājiem; 3. apkopot un prezentēt informāciju par statistikas metožu lietojumu psiholoģijas pētījumos promocijas darba tēmā. | ||||||||
| Vērtēšanas kritēriji: | • Dalība praktiskajās nodarbībās (10%); • Students argumentēti diskutē par statistikas metožu pielietojumu psiholoģijas pētījumos un to izmantošanas ierobežojumiem (10%); • Darbi ir iesniegti laikā un atbilst prasībām (prezentācija par pētāmā mainīgā izpētes rezultātu analīzi – 40%; prezentācija par statistikas metožu lietojumu – 40%). | ||||||||
| Gala pārbaudījums (pilna laika studijas): | Eksāmens (Mutisks) | ||||||||
| Gala pārbaudījums (nepilna laika studijas): | |||||||||
| Studiju rezultāti | |||||||||
| Zināšanas: | Pēc kursa apguves studējošais spēs lietot korektu matemātiskās statistikas terminoloģiju; izskaidrot atšķirības starp dažādām univariatīvās un multivariatīvās statistikas metodēm; aprakstīt statistisko modelēšanu. | ||||||||
| Prasmes: | Spēs atlasīt kvantitatīvajā stratēģijā veiktus zinātniskos pētījumus, izskaidrot publikācijā atspoguļotos rezultātus, ņemot vērā pētījuma dizaina ierobežojumus; tehniski pārvaldīt dažādu statistikas metožu izpildi; analizēt statistiskos rādītājus; korekti aprakstīt iegūtos rezultātus. | ||||||||
| Kompetences: | Spēs analizēt publicētu pētījumu rezultātus; izmantot atbilstošas kvantitatīvās datu apstrādes metodes, lai risinātu pētījumā formulētos uzdevumus; analizēt iegūtos datu apstrādes rezultātus un formulēt korektus secinājumus, analizēt pētniecisko instrumentu psihometriskos parametrus, spēs izvēlēties promocijas darba pētījuma mērķim atbilstošus instrumentus. | ||||||||
| Bibliogrāfija | |||||||||
| Nr. | Atsauce | ||||||||
| Obligātā literatūra | |||||||||
| 1 | Abbott, M. L. (2016). Using statistics in the social and health sciences with spss and excel. | ||||||||
| 2 | Denis, D. J. (2015). Applied univariate, bivariate and multivariate statistics. | ||||||||
| 3 | Zinātniskās darbības metodoloģija: Starpdisciplināra perspektīva. Rīga: RSU, (2021). | ||||||||
| 4 | Ārvalstu studentiem/For international students | ||||||||
| 5 | Abbott, M. L. (2016). Using statistics in the social and health sciences with spss and excel. | ||||||||
| 6 | Denis, D. J. (2015). Applied univariate, bivariate and multivariate statistics. | ||||||||
| Papildu literatūra | |||||||||
| 1 | The ultimate IBM® SPSS® Statistics guides. | ||||||||
| 2 | Zinātniskie raksti no žurnāliem: The quantitative methods for psychology, Psychological Methods | ||||||||
| 3 | Ārvalstu studentiem/For international students | ||||||||
| 4 | The ultimate IBM® SPSS® Statistics guides. | ||||||||
| Citi informācijas avoti | |||||||||
| 1 | Zinātniskie raksti no Scopus un Web of Science datu bāzēm atbilstoši promocijas darba tēmai. | ||||||||
