Pārlekt uz galveno saturu

Statistikas pamati

Studiju kursa apraksts

Kursa apraksta statuss:Apstiprināts
Kursa apraksta versija:7.00
Kursa apraksta apstiprināšanas datums:03.03.2023 08:42:04
Par studiju kursu
Kursa kods:SL_018LKI līmenis:7. līmenis
Kredītpunkti:2.00ECTS:3.00
Zinātnes nozare:Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistikaMērķauditorija:Māszinības
Studiju kursa vadītājs
Kursa vadītājs:Madara Miķelsone
Studiju kursa īstenotājs
Struktūrvienība:Statistikas mācību laboratorija
Struktūrvienības vadītājs:
Kontaktinformācija:Baložu iela 14, A kurpuss, 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:
Kursa apguvei studentiem nepieciešamas priekšzināšanas matemātikā vismaz vidusskolas līmenī un pamatiemaņas darbam ar datoru.
Mērķis:
Sniegt pamatinformāciju par statistisko metožu uzbūvi, pamatdarbu ar IBM SPSS, datu vizualizācijas pamatprincipiem, kā arī atpazīt medicīniskās publikācijās izmantotās statistikas metodes.
Tēmu saraksts (pilna laika studijas)
Nr.TēmaĪstenošanas formaSkaitsNorises vieta
1Ievads studiju kursā. Statistikas nozīme veselības aprūpes speciālistiem. Statistisko metožu izmantošana medicīnas publikācijās.Lekcijas2.00auditorija
2Ievads IBM SPSS datorprogrammā. Datu imports un eksports. Pamatdarbības IBM SPSS vidē.Nodarbības2.00datorklase
3Aprakstošā statistika kvalitatīviem un kvantitatīviem datiem.Lekcijas1.00auditorija
4Kvalitatīvās un kvantitatīvās analīzes metodes no matemātiskās statistikas viedokļa.Lekcijas1.00auditorija
5Datu vizualizācija IBM SPSS programmā.Nodarbības2.00datorklase
6Darbs ar Microsoft Excel piedāvātām iespējām datu apstrādei un vizualizācijai.Nodarbības1.00auditorija
7Ievads datubāzes veidošanas principos interneta aptaujām.Lekcijas1.00auditorija
8Patstāvīgais darbs ar pētījuma datu primāro analīzi un vizualizāciju.Nodarbības1.00datorklase
9Patstāvīgā darba prezentācija.Lekcijas1.00datorklase
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs:
1. Individuālais darbs ar literatūru – sagatavošanās katrai nodarbībai, atbilstoši tematiskajam plānam. 2. Katram studentam tiks sagatavots pētījuma datu fails (vai students var izmantot sava pētījuma datus) ar nodefinētiem pētījuma uzdevumiem – vajadzēs statistiski apstrādāt datus, lai sasniegtu nodefinētos uzdevumus, izmantojot aprakstošās statistikas metodes, t.sk. datu vizualizāciju un prezentēt iegūtos rezultātus pēdējā nodarbībā.
Vērtēšanas kritēriji:
Tiek vērtēta studentu līdzdalība nodarbībās (50%). Par katru kavēto nodarbību – praktisks darba uzdevums. Studiju kursa nobeigumā eksāmens – patstāvīgā darba aizstāvēšana (50%).
Gala pārbaudījums (pilna laika studijas):Eksāmens (Rakstisks)
Gala pārbaudījums (nepilna laika studijas):
Studiju rezultāti
Zināšanas:Pēc sekmīgas studiju kursa prasību izpildes studējošie būs apguvuši zināšanas, kas ļaus: * Korekti vizualizēt statistiskos datus; * Izveidot anketas interneta vidē.
Prasmes:Studiju kursa apguves rezultātā studenti spēs: * parādīt zināšanas, kas nepieciešamas korektai pētījuma datu ievadei MS Excel un IBM SPSS programmās; * apvienot teoriju un metodes, kas nepieciešamas apkopojot un vizualizējot pētījuma rezultātus; * orientēties datubāzes izveides principos; * spēs veikt pētniecisko darbu saistībā ar aprakstošās statistikas pamatmanipulācijām IBM SPSS programmā.
Kompetences:Prasmes identificēt un pielietot praksē svarīgākos pamatstatistikas jēdzienus un terminoloģiju.
Bibliogrāfija
Nr.Atsauce
Obligātā literatūra
1Petrie A. & Sabin C. Medical Statistics at a Glance. 4th edition, 2020.
2Field A. Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics. 4th edition, 2018.