LV EN RU DE FR

Pētījumu metodika un biostatistika

Kursa izstrādātāji

Priekšzināšanas

Biol3014, Augu fizioloģija I

Vete2022, Dzīvnieku fizioloģija

Kursa anotācija

Studenti apgūst eksperimenta plānošanas un eksperimentālo datu apstrādes metodes, kā arī iegūto rezultātu noformēšanu studiju darbos. Metožu apgūšanai pielietos reālos piemērus saistītus ar izmēģinājumiem lauksaimniecībā. Uzdevumu risināšanai izmantos statistisko analīžu datorprogrammas. Iegūtās zināšanas studenti tālāk izmantos kursa darbu un bakalaura darba izstrādē.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Pēc studiju kursa apguves studentam būs:
zināšanas un kritiska izpratne par eksperimenta plānošanas un datu apstrādes metodēm, zināšanas par studiju un bakalaura darba struktūru (izstrādāti praktiskie darbi, sekmīgi uzrakstīti kontroldarbi, sekmīgi nokārtots teorijas eksāmens);
prasmes izvēlēties atbilstoši pētījumam un izvirzītai hipotēzei datu apstrādes metodi; interpretēt iegūtos rezultātus, formulēt secinājumus (izstrādāti praktiskie darbi, sekmīgi uzrakstīti kontroldarbi, sekmīgi izstrādāts mājas darbs);
kompetences sadarbībā ar darba vadītāju veikt bakalaura darba pētījumu; pielietot datu apstrādes metodes, novērtēt iegūtos rezultātus, studiju darbos apkopot iegūtos rezultātus tabulās un attēlos (sekmīgi uzrakstīti kontroldarbi, patstāvīgi izstrādāts un aizstāvēts mājas darbs).

Kursa saturs(kalendārs)

1. Ievads pētījumu metodika. [L- 2h]
2. Zinātnisko pētījumu metodes. [L- 2h/ P – 2h]
3. Eksperimenta modeļu īpatnības lauku un dzīvnieku izmēģinājumos. [L- 2h/ P – 2h]
4. Izmēģinājumu iekārtošana un izpildīšana. Pētījuma līdzekļi. [L- 2h/ P – 2h]
Kontroldarbs nr. 1: Pētījuma metodika un plānošana. [P – 2h]
5. Statistisko rādītāju aprēķins. Statistisko rādītāju rezultātu noformēšana studiju darbos. [L- 2h/ P – 2h]
6. Korelācijas analīze. [L- 2h/ P – 2h]
7. Regresijas analīze. [L- 2h/ P – 2h]
8. Hipotēžu pārbaudes metodes. Zinātniskās un statistiskās hipotēzes izvirzīšana. [L- 2h]
9. t-tests divu saistīto paraugkopu vidējo salīdzināšanai. [L- 2h/ P – 2h]
10. F – tests un t - tests divu nesaistīto paraugkopu salīdzināšanai. [L- 2h/ P – 2h]
11. Viena faktora dispersijas analīze. [L- 2h/ P – 2h]
12. Divu faktoru dispersijas analīze [L- 2h/ P – 2h]
Kontroldarbs nr. 2: Aprakstošā statistika, Dispersijas analīze, korelācijas un regresijas analīze. [P – 2h]
13. Noslēguma darba noformēšana. [L- 1h/ P – 3h]
14. Literatūras apskats un bibliogrāfisku avotu saraksts. [L- 3h/ P – 1h]
15. Pētījuma rezultātu noformēšana un prezentēšana tabulās un attēlos. [L- 1h/ P – 3h]
16. Pētījuma rezultātu interpretācija un diskusija, darba secinājumi. [L- 3h/ P – 1h]
Mājas darba prezentācija.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Eksāmens. Eksāmena uzdevumu veido praktiskais uzdevums par studiju kursā apgūtajām tēmām un teorija par studiju kursā apgūto teorētisko vielu.
Izstrādāti praktiskie darbi. Sekmīgi uzrakstīti divi kontroldarbi. Izstrādāts un aizstāvēts mājas darbs.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Patstāvīgā darba organizācija semestra laikā notiek patstāvīgi studējot literatūru, izmantojot mācībspēka konsultācijas. Izstrādāts un aizstāvēts mājas darbs. Mājas darbā ir jāizvirza pētījuma mērķis un divi uzdevumi, ir jāizmanto divas dažādas statistiskās metodes reālo datu apstrādei. Iegūtos rezultātus noformē tabulās vai attēlos, veic iegūto rezultātu aprakstu. Darba apjoms 2-3 lpp.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Eksāmena vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma: 1.kontroldarbs (20%), 2. kontroldarbs (20%), mājas darbs (20 %) un rakstiskais eksāmens individuālo studiju un pārbaudījumu laikā (40%).
Studenti, kuriem studiju kursa kumulatīvais vērtējums ir mazāks par 4, vai vēlas uzlabot to (ir vismaz 4), sesijas laikā kārto komplekso eksāmenu. Eksāmens iekļauj praktisko daļu (60%) un teoriju (40%).

Obligātā literatūra

1. Marczyk G., DeMatteo D., Festinger D. Essentials of Research Design and Methodology. Hoboken, New Jersey: , John Wiley & Sons, Inc., 2005. 305 p.
2. Mead R., Curnow R.N. and Hasted A.M. Statistical methods in agriculture and experimental biology. 2nd ed. London etc.: Chapman and Hall, 1996. 415 p.
3. Gustavii B. How to write and illustrate scientific papaers. Cambridge: Cambridge University Press, 2008. 168 p.

Papildliteratūra

1. Handbook of data analysis. Edited by M. Hardy, A. Bryman. London ... [etc.]: Sage, 2004. 704 p.
2. Beauchamp T. L. and Frey R.G. The Oxford handbook of animal ethics. Oxford, New York: Oxford University Press, 2011. 982 p.
3. Petersen R. G. Agricultural Field Experiments Designe and Analysis. Oregone State Universit, 1994. 409 p. https://www.taylorfrancis.com/books/9780429078491

Periodika un citi informācijas avoti

1. Animal Frontiers: the review magazine of animal Agriculture. American Society of Animal Science. ISSN: 2160-6064

Piezīmes

Obligātais studiju kurss LF bakalaura studiju programmai "Ilgtspējīgā lauksaimniecība"