Kursa kods LauZ5132

Kredītpunkti 4

Pētījumu metodoloģija

Zinātnes nozareLauksaimniecības zinātne (nav zn)

Kopējais stundu skaits kursā160

Lekciju stundu skaits32

Semināru un praktisko darbu stundu skaits32

Studenta patstāvīgā darba stundu skaits96

Kursa apstiprinājuma datums22.03.2011

Atbildīgā struktūrvienībaAugsnes un augu zinātņu institūts

Kursa izstrādātājs

author viesdoc.

Līga Zariņa

Dr. geol.

Kursa anotācija

Kursa mērķis un uzdevumi:
• Studentu vispārīga sagatavošana statistikā, lai
1. radītu priekšstatu par statistikas metožu lietojumu zinātnē;
2. ļautu radoši pielietot statistiku specialitātē;
3. atvieglotu studijas citās studiju programmai saistošās zinātņu jomās, kurās tiek izmantota statistika;
• sniegt pamatzināšanas, lai metodoloģiski korekti iegūtu, apstrādātu, analizētu un interpretētu datus;

• sniegt pamatprasmes dažādu tipveida statistikas uzdevumu risināšanā, izmantojot programmas MS Excel, SPSS un R.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Akadēmiskās kompetences:
• pamatzināšanas par statistikas teoriju un pielietojumu;
• zināšanas par pētnieciska darba plānošanas, realizācijas un aprobācijas principiem.
Profesionālās kompetences :
• apgūti statistikas un varbūtību teorijas pamatjēdzieni;
• spēj tos interpretēt un risināt tipveida uzdevumus, izmantojot programmas MS Excel, SPSS un R;

• uzlabotas patstāvīgā darba iemaņas citu statistikas metožu apgūšanā.

Kursa saturs(kalendārs)

Galvenās kursa tēmas:
• Datu ieguve un prezentēšana
• Aprakstošā statistika
• Varbūtību teorijas pamati
• Gadījumlieluma sadalījumi
• Pētījumu dizains, izlases metode
• Ticamības intervāls
• Hipotēžu pārbaude – parametriskās metodes
• Hipotēžu pārbaude – neparametriskās metodes
• Korelācijas un lineārā regresija

• Ievads daudzfaktoru regresijas un laikrindu analīzē.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Pārbaudes darbi:
Praktiskie un pārbaudes darbi lekciju laikā.

Patstāvīgais darbs:
Prezentāciju gatavošana par savu pētījumu un izvēlētām kursa tēmām.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Prasības kredītpunktu iegūšanai:
• Jābūt izpildītiem un ieskaitītiem pārbaudes un patstāvīgajiem darbiem;
• Eksāmena laikā tiek pārbaudīta lekciju materiāla izpratne (mutiski).
Gala vērtējumā praktisko un pārbaudes darbu un eksāmena atzīmes īpatsvars attiecīgi ir:
• 60 % (savlaicīgi uzrakstīti un ieskaitīti pārbaudes un patstāvīgie darbi);

• 40 % (eksāmena vērtējums).

Pamatliteratūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā. Risinājumi ar SPSS un Microsoft Excel. Rīga: Datorzinību centrs, 2003. 349 lpp.
2. Lapiņš D. Pētījumu metodoloģija. Lekciju konspekts. Jelgava: LLU, LF, 2010. 80 lpp.

3. Paura L., Arhipova I. Neparametriskās metodes. SPSS datorprogrammas. Jelgava: LLKC, 2002. 148 lpp.

Papildliteratūra

1. Mark L. Berenson, David M. Levine, Kathryn A. Szabat. Basic Business Statistics. Pearson, 2015, 859 p.
2. Field., A., Doscovering Statistics Using SPSS. SAGE Publications, 2005, 779 p.
3. Sahu, P.K. Applied Statistics for Agriculture, Veterinary, Fishery, Dairy and allied Fields. Springer, 2016., 533 p.
4. Hardy M., Bryman A., Handbook of data analysis. SAGE Publications, 2004. 704 p.
5. Goša Z. Statistika. Rīga: LLU, 2003. 334 lpp.
6. Krastiņš O., Ciemiņa I. Statistika. – Rīga, Latvijas Republikas Centrālā statistikas pārvalde, 2003., 267 lpp.

7. Krastiņš O. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika. R.: Zvaigzne,1978.

Periodika un citi informācijas avoti

1. Latvijas Lauksaimniecības universitātes Raksti. Latvijas Lauksaimniecības universitāte. ISSN 1407-4427.

2. Agronomijas Vēstis: zinātnisko rakstu krājums. Latvijas Lauksaimniecības un meža zinātņu akadēmija, Latvijas Lauksaimniecības Universitāte, Lauksaimniecības fakultāte. ISBN 9984555895(5). ISSN 1691-3485.

Piezīmes

Obligātais studiju kurss (A daļa) LF maģistrantūras studiju programmai "Lauksaimniecība"