Pārlekt uz galveno saturu

Īsumā par studiju kursu

Kredītpunkti / ECTS:4 / 6
Kursa vadītājs:Māra Grēve
Studiju tips:Pilna laika
Līmenis:2. cikla (Maģistra)
Mērķauditorija:Dzīvās dabas zinātnes
Valoda:Latviešu
Studiju kursa aprakstsPilns apraksts, Pilna laika
Zinātnes nozare:Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika

Mērķis

Iegūt zināšanas un prasmes biomedicīnā izmantotajās statistiskās datu apstrādes metodēs (aprakstošā statistika, slēdzienstatistika atšķirību novērtēšanai un saistību izpētei starp dažādiem mainīgajiem), kas nepieciešamas zinātniski pētnieciskā darba izstrādei maģistra darba līmenī, padziļinātai zinātnisko publikāciju analīzei un korektam kvantitatīvā pētījuma rezultāta pierakstam.

Priekšzināšanas

Vidējās izglītības līmenim atbilstošas zināšanas matemātikā un informātikā. Vēlamas pamatzināšanas statistikā un pētījumu dizainā.

Rezultāti

Zināšanas

Pēc studiju kursa prasību izpildes studējošie būs apguvuši zināšanas, kas ļaus:
* atpazīt statistisko terminoloģiju un izmantotās pamatmetodes dažāda veida publikācijās;
* pārzināt biežāk lietotās MS Excel un IBM SPSS piedāvātās iespējas datu apstrādē;
* pārzināt kritērijus datu apstrādes metožu izmatošanai;
* pareizi interpretēt svarīgākos statistiskos rādītājus.

Prasmes

Studiju kursa apguves rezultātā studenti pratīs:
* ievadīt un rediģēt datus datorprogrammās MS Excel un IBM SPSS;
* korekti sagatavot datus statistiskai apstrādei;
* izvēlēties piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., spēs veikt statistisko hipotēžu pārbaudes;
* statistiski apstrādāt pētījuma datus, izmantojot datorprogrammas MS Excel un IBM SPSS;
* izveidot tabulas un diagrammas MS Excel un IBM SPSS programmās iegūtajiem rezultātiem;
* korekti aprakstīt iegūtos pētījuma rezultātus.

Kompetences

Studiju kursa apguves rezultātā studenti būs spējīgi argumentēti pieņemt lēmumu par statistiskas datu apstrādes metožu izmantošanu pētījuma mērķa sasniegšanai un, izmantojot datorprogrammas MS Excel un IBM SPSS, praktiski pielietot apgūtās statistiskās pamatmetodes pētījumu datu apstrādē.

Plānojums

Kursa plāns patreiz nav pieejams.