Neparametriskās statistikas metodes (SL_128)
Īsumā par studiju kursu
Mērķis
Kursa mērķis ir sniegt studējošajiem padziļinātas zināšanas par matemātiskās statistikas neparametriskajām metodēm. Biostatistikā ir ierasts, ka izlases ir mazas un datu normalitāte ir apšaubāma. Turklāt klasiskajā t-testā un dispersijas analīzē papildus ir nepieciešami homogenitātes nosacījums, kas bieži netiek ievērots. Šajās situācijās bieži izmanto neparametriskas procedūras. Arī klasiskajai lineārajai regresijai ir nepieciešams pieņēmums par normalitāti, un tā aprobežojas tikai ar lineārās atkarības aprakstīšanu. Neparametriski izlīdzināšanas paņēmieni ļauj ļoti vispārīgi novērtēt regresijas funkciju. Atlases atkārtošanas metodes ir populāras, jo īpaši ticamības intervālu noteikšanai. Aprēķiniem un gadījumu izpētei tiks izmantota "Jamovi" un "R” programmatūras pakotne.
Priekšzināšanas
• Pārzina varbūtību teoriju un matemātisko statistiku.
• Nepieciešamas pamatzināšanas "Jamovi" un "R”.
Rezultāti
• izprot neparametriskās statistiskas procedūru jēdzienus un procedūras un spēj tās definēt;
• pārzina un prot "Jamovi" un „R” programmā izvēlēties neparametriskas statistiskas procedūras.
• veic neparametrisku testēšanu "Jamovi" un „R” un interpretē rezultātus;
• prot pielietot atkārtotas izlases veidošanas metodes.
• izprot un atbalsta standarta statistikas metodēs izdarīto pieņēmumu nozīmi;
• spēj pamatoti izvēlēties parametriskas un neparametriskas procedūras praktiskai datu analīzei, parādīt izpratni un ētisko atbildību par zinātnes rezultātu iespējamo ietekmi uz vidi un sabiedrību;
• patstāvīgi izstrādā pareizu statistisko modeli, kritiski interpretē un prezentē iegūtos rezultātus, ja nepiecešams, veic papildu analīzi.
