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:Veselības vadība
Valoda:Angļu, Latviešu
Zinātnes nozare:Ekonomika; Sociālā ekonomika

Mērķis

Datu analīze veselības aprūpē modulis ir sadalīts 3 apakšmoduļos
1. Matemātika un tās pielietojums veselības vadībā
2. Datu apstrāde un datu tipi veselības aprūpē
3. Statistikas un statistikas metožu pielietojums veselības vadībā

Apakšmodulis: “Matemātika un tās pielietojums veselības vadībā”
Šis modulis ir nepieciešams, lai nodrošinātu studentiem pamata teorētiskās zināšanas statistisko datu apstrādē, kas sniedz zināšanas kvantitatīvo metožu priekšrocībās un ierobežojumos.

Apakšmodulis: “Datu apstrāde un datu tipi veselības aprūpē”
Šis modulis iepazīstina studentus ar datu klasifikāciju veselības aprūpē, pieejamos datu avotus un datu sagatavošanu kvantitatīvajai analīzei.

Apakšmodulis: “Statistikas un statistikas metožu pielietojums veselības vadībā”
Šis modulis nodrošina studentiem zināšanas un prasmes visbiežāk lietotajās aprakstošās un slēdzienstatistikas metodēs, regresijā un korelāciju analīzē.

Mācību un mācīšanās aktivitātes visiem 3 apakšmoduļiem ietver prezentācijas, lekcijas, gadījuma izpētes, diskusijas un praktiskos darbus.

Priekšzināšanas

Pamatzināšanas matemātikā un informātikā.

Rezultāti

Zināšanas

Pēc moduļa pabeigšanas studenti:
• Demonstrēs zināšanas un pamatidejas lineārajā algebrā, ieskaitot lineārās sistēmas, neatkarību, matricu teoriju un lineāras transformācijas;
• Pārzinās datu tipus un datu avotus veselības aprūpē;
• Atpazīs terminoloģiju, kas tiek izmantota statistikā un pamata metodes, kas tiek izmantotas publikācijās;
• Pārzinās bieži izmantoto programmu (Excel un SPSS) datu apstrādes rīkus;
• Pārzinās datu apstrādes kritērijus dažādām statistikas metodēm;
• Mācēs korekti interpretēt svarīgākos statistiskos indikatorus.

Prasmes

Pēc moduļa pabeigšanas studenti:
• Spēs pielietot lineāro sistēmu metodes dažādām problēmām;
• Ievadīt un labot datus programmās Exdel un SPSS, identificēt datu tipus un validēt datus;
• Sagatavot datus statistiskajai analīzei;
• Izvēlēties pareizu datu apstrādes metodi, kā arī, spēs veikt hipotēžu testēšanu;
• Analizēt datus ar programmām Excel un SPSS;
• Veidot tabulas un diagrammas programmās MS Excel un IBM SPSS, rezultātu attēlošanai;
• Pareizi veikt secinājumus no iegūtajiem rezultātiem.

Kompetences

Pēc moduļa pabeigšanas studenti:
• Spēs pamatot un veikt lēmumus par statistisko datu tipiem, avotiem un apstrādes metodēm;
• Atpazīs pareizās metodes, lai veiktu aprēķinus problēmām;
• Spēs izmantot pareizās statistiskās metodes, lai sasniegtu pētījuma mērķus, izmantojot programmas Excel un SPSS;
• Praktiski pielietot statistiskās metodes lai veiktu pētījuma datu apstrādi.

Plānojums

Plānošanas periods:2024. gada rudens semestris
Studiju programmaStudiju semestrisProgrammas līmenisStudiju kursa kategorijaDocētājiGrafiks
Veselības vadība, VVMeng3MaģistrsIerobežota izvēleMāra Grēve
Veselības vadība, VVM3MaģistrsIerobežota izvēleMāra Grēve