Pārlekt uz galveno saturu

Sociālo pētījumu metodes

Studiju kursa apraksts

Kursa apraksta statuss:Apstiprināts
Kursa apraksta versija:4.00
Kursa apraksta apstiprināšanas datums:26.10.2020
Par studiju kursu
Kursa kods:KSK_063LKI līmenis:6. līmenis
Kredītpunkti:2.00ECTS:3.00
Zinātnes nozare:Komunikācijas zinātneMērķauditorija:Komunikācijas zinātne; Informācijas un komunikācijas zinātne
Studiju kursa vadītājs
Kursa vadītājs:Diāna Kalniņa
Studiju kursa īstenotājs
Struktūrvienība:Komunikācijas fakultāte
Struktūrvienības vadītājs:Anda Rožukalne
Kontaktinformācija:Rīga, Dzirciema iela 16, kfkoatrsu[pnkts]lv, +371 67409183
Studiju kursa plānojums
Pilns laiks - 1. semestris
Lekcijas (skaits)4Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā lekciju kontaktstundas8
Nodarbības (skaits)8Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā nodarbību kontaktstundas16
Kopā kontaktstundas24
Nepilns laiks - 1. semestris
Lekcijas (skaits)3Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā lekciju kontaktstundas6
Nodarbības (skaits)5Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā nodarbību kontaktstundas10
Kopā kontaktstundas16
Studiju kursa apraksts
Priekšzināšanas:
Pamatzināšanas darbā ar datoru.
Mērķis:
Iepazīstināt studentus ar sociālo pētījumu procesa loģiku, kvantitatīvo un kvalitatīvo metodoloģiju dizainu un datu vākšanas metodēm. Sniegt iespēju studentiem lasīt un izprast zinātnisko literatūru sociālo pētījumu jomās. Sniegt nepieciešamās pamatzināšanas un prasmes, lai studenti patstāvīgi varētu izstrādāt paši savus pētījumu projektus un kursa darbus: izvēlēties piemērotas pētniecības metodes, veikt datu apstrādi un analīzi.
Tēmu saraksts (pilna laika studijas)
Nr.TēmaĪstenošanas formaSkaitsNorises vieta
1Sociālā pētījuma process, tā loģiskā struktūra. Kvantitatīvā un kvalitatīvā pētījuma stratēģija. Kvantitatīvo pētījumu veidi, metodes. To priekšrocības un ierobežojumi. Primārie, sekundārie un terciārie dati.Lekcijas1.00auditorija
2Ģenerālais kopums, mērķa grupa un izlase. Izlases veidi un izlases veidošanas principi. Pētījumu rezultātu precizitāte un drošticamība.Lekcijas1.00auditorija
3Anketas izveide kvantitatīvo aptauju datu ieguves vajadzībām, jautājumu formulēšanas metodiskie pamatprincipi. Mērskalas.Lekcijas1.00auditorija
4Studentu izstrādāto anketu prezentēšana.Nodarbības1.00auditorija
5Iepazīšanās ar statistisko datu apstrādes programmu IBM SPSS. Pamatdarbības ar datiem IBM SPSS programmā (datu ievade, aprakstīšana, kvalitātes pārbaude). Praktiska datnes izveidošana. Kodēšana, jaunu mainīgo veidošana.Nodarbības2.00datorklase
6Datu analīze kvantitatīvā un kvalitatīvā pētījumā. Kvalitatīvo pētījumu datu apstrādes programma Nvivo. Aprakstošā statistika.Nodarbības1.00datorklase
7Datu ievades matricas sagatavošana IBM Excel, datu ievadīšana. Datu pārnešana no Excel uz SPSS.Nodarbības1.00datorklase
8Kvantitatīvo pētījumu datu analīze IBM SPSS programmā, aprakstošā un secinošā statistika, rezultātu vizualizācija.Nodarbības1.00datorklase
9Publiski pieejamās socioloģisko pētījumu datu bāzes un to izmantošana pētnieciskā darbā. Pētījumu rezultātu publicēšana un prezentēšana.Lekcijas1.00auditorija
10Studentu patstāvīgi veikto pētījumu rezultātu prezentācija.Nodarbības2.00auditorija
Tēmu saraksts (nepilna laika studijas)
Nr.TēmaĪstenošanas formaSkaitsNorises vieta
1Sociālā pētījuma process, tā loģiskā struktūra. Kvantitatīvā un kvalitatīvā pētījuma stratēģija. Kvantitatīvo pētījumu veidi, metodes. To priekšrocības un ierobežojumi. Primārie, sekundārie un terciārie dati.Lekcijas1.00auditorija
2Ģenerālais kopums, mērķa grupa un izlase. Izlases veidi un izlases veidošanas principi. Pētījumu rezultātu precizitāte un drošticamība.Lekcijas1.00auditorija
3Anketas izveide kvantitatīvo aptauju datu ieguves vajadzībām, jautājumu formulēšanas metodiskie pamatprincipi. Mērskalas.Lekcijas1.00auditorija
5Iepazīšanās ar statistisko datu apstrādes programmu IBM SPSS. Pamatdarbības ar datiem IBM SPSS programmā (datu ievade, aprakstīšana, kvalitātes pārbaude). Praktiska datnes izveidošana. Kodēšana, jaunu mainīgo veidošana.Nodarbības1.00datorklase
6Datu analīze kvantitatīvā un kvalitatīvā pētījumā. Kvalitatīvo pētījumu datu apstrādes programma Nvivo. Aprakstošā statistika.Nodarbības1.00datorklase
7Datu ievades matricas sagatavošana IBM Excel, datu ievadīšana. Datu pārnešana no Excel uz SPSS.Nodarbības1.00datorklase
8Kvantitatīvo pētījumu datu analīze IBM SPSS programmā, aprakstošā un secinošā statistika, rezultātu vizualizācija.Nodarbības1.00datorklase
10Studentu patstāvīgi veikto pētījumu rezultātu prezentācija.Nodarbības1.00auditorija
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs:
Studenti darba grupās veic pilna cikla pilotpētījumu, izmantojot kvantitatīvās pētījumu metodes.
Vērtēšanas kritēriji:
Apmeklējums – 20%, patstāvīgais darbs – 80% (30% anketas sagatavošana, 50% rezultātu apkopošana, interpretācija un prezentēšana).
Gala pārbaudījums (pilna laika studijas):Eksāmens
Gala pārbaudījums (nepilna laika studijas):Eksāmens
Studiju rezultāti
Zināšanas:Studenti iegūs zināšanas par pētījumu nozīmi sociālajās zinātnēs; par dažādajām sociālo pētījumu veikšanas stratēģijām, to priekšrocībām un ierobežojumiem. Iegūs izpratni par kvalitatīvi veikta pētījuma kritērijiem.
Prasmes:Studenti iegūs prasmes izvēlēties pētījuma vajadzībām atbilstošo pētniecisko metodi, definēt mērķa grupu un sastādīt izlasi atbilstoši pētījuma uzdevumam. Kursa laikā studenti iemācīsies izveidot aptaujas anketu, formulēt un sastādīt dažādas struktūras jautājumus. Iemācīsies patstāvīgi veikt kvantitatīvo pētījumu datu apstrādi, statistisko rādītāju analīzi un izdarīt korektus secinājumus. Studenti apgūs iemaņas darbā ar statistikas programmu SPSS, iemācīsies novērtēt publiskā telpā pieejamo kvantitatīvo pētījumu rezultātu precizitāti un drošticamību.
Kompetences:Kursa ietvaros studenti gūs priekšstatu par dažādām pētījumu metodoloģijām un to pielietojumu socioloģisko pētījumu veikšanā. Iemācīsies kritiski izvērtēt publiskajā telpā pieejamās informācijas par dažādās aptaujās iegūtajiem datiem drošticamību.
Bibliogrāfija
Nr.Atsauce
Obligātā literatūra
1Pētniecība: Teorija un Prakse / Kristīnes Mārtinsones, Anitas Piperes, Daigas Kamerādes Zinātniskajā Redakcijā. Rīga: RaKa, 2016. Print.
2Methodological Thinking: Basic Principles of Social Research Design / Donileen R. Loseke. Los Angeles: Sage, 2013. Print.
3Statistika: Mācību Grāmāmata Augstskolām / Oļģerts Krastiņš, Inta Ciemiņa; Latvijas Republikas Centrālā Statistikas Pārvalde. Rīga: Latvijas Republikas Centrālā Statistikas Pārvalde, 2003. Print.
4Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics : And Sex and Drugs and Rock'n'roll / Andy Field. 4th ed. Los Angeles [etc.]: Sage, 2013. Print.
5Zinātniskā Rakstīšana un Pētījumu Rezultātu Izplatīšana / Kristīnes Mārtinsones un Anitas Piperes Zinātniskajā Redakcijā; 2018. Print.
Papildu literatūra
1Long, A. (n. d.) Evaluation Tool for Quantitative Research Studies. [pdf]
2University of the West of England (2019) Data Analysis: Critical appraisal.
3Raff, J. (2013) How to read and understand a scientific paper: a guide for non-scientists.
4Vasermanis E., Šķiltere D. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika, 2003, Rīga, LU
5Нименья И.Н. Статистика, 2004, Санкт-Петербург, Издательский дом «Нева»
6The Sage Handbook of Innovation in Social Research Methods / Edited by Malcolm Williams, W. Paul Vogt. 1st ed. Los Angeles: Sage Publications, 2011. Print.
7Real World Research: A Resource for Users of Social Research Methods in Applied Settings / Colin Robson. 3rd ed. Chichester, West Sussex ; Hoboken, N.J.: Wiley-Blackwel, 2011. Print.
8The SAGE Handbook of Social Media Research Methods / Edited by Luke Sloan, Anabel Quan-Haase. 2017. Print.
9Sage Handbook of Mixed Methods in Social & Behavioral Research / Edited by Abbas Tashakkori, Charles Teddlie. 2nd ed. Los Angeles: SAGE Publications, 2010. Print.
10Ruane, Janet M. Introducing Social Research Methods. Wiley-Blackwell, 2016. Web.
Citi informācijas avoti
1Latvijas Statistikas gadagrāmata, 2017. Rīga: Centrālā statistikas pārvalde, 2018.
2Izlases lieluma aprēķināšanas programma
3LR CSP mājas lapa
4Pētījumu un publikāciju datu bāze
5WVS mājas lapa
6EVS mājas lapa
7https://www.rsu.lv/petnieciba
8https://www.rsu.lv/biblioteka
9https://www.openintro.org/stat/textbook.php