LV EN RU DE FR

Socioloģisko pētījumu matemātiskās metodes

Kursa izstrādātājs

Kursa anotācija

Studiju kurss iepazīstina ar varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas pamatiem, akcentējot to nozīmi socioloģijas studijās un pielietojumu sociālo pētījumu procesā. Studiju kursā studenti iegūst priekšstatu un izpratni par matemātisko metožu nozīmi precīzu spriedumu un loģisku secinājumu ieguvei sociālo procesu izzināšanas gaitā, kā arī praktiski pielieto metodes hipotēžu pārbaudei pazīmju vidējo vērtību salīdzināšanai un saistības analīzei.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Zināšanas – izpratne par matemātiskās statistikas metožu klasifikāciju un izvēles pamatprincipiem saskaņā ar izvirzītajiem socioloģiska pētījuma uzdevumiem (praktiskie darbi). Prasmes – pielietot matemātiskās statistikas metodes hipotēžu pārbaudei vidējo vērtību salīdzināšanai un pazīmju saistības analīzei profesionālos pētījumos (praktiskie darbi, kontroldarbi). Kompetence – patstāvīgi analizēt matemātisko metožu pielietojuma rezultātus un pielietot tos socioloģisko pētījumu rezultātu skaidrojumos (patstāvīgais darbs).

Kursa saturs(kalendārs)

1 Matemātisko metožu pielietojuma pamatojums sociālajās zinātnēs (2h).
2 Varbūtību teorijas pamati. Gadījuma lielumu aprakstīšana, mērījumu skalas (2h).
3 Gadījuma lielumu sadalījumi. Normālā sadalījuma likums (2h).
4 Ģenerālā kopa un izlases kopa, izlašu pamatveidi. Ģenerālkopas parametru vērtēšana (2h).
5 Statistisko hipotēžu pārbaude. Statistisko testu iedalījums (2h).
6 1.pārbaudes kontroldarbs (2h).
7 Hipotēze par divu sadalījumu atbilstību (2h).
8 Hipotēze par divu atkarīgu izlašu vidējiem - t-tests (2h).
9 Hipotēze par divu atkarīgu izlašu vidējiem - neparametriskās statistiskās metodes (2h).
10 Hipotēze par divu neatkarīgu izlašu vidējiem - t-tests (2h).
11 Hipotēze par divu neatkarīgu izlašu vidējiem - neparametriskās statistiskās metodes (2h).
Nepilna laika tālmācības studijās:
Tiek īstenotas visas tēmas, kas norādītas pilna laika klātienei, bet kontaktstundu skaits ir 1/2 no norādīto stundu skaita.

12 Hipotēzes par relatīvajiem biežumiem (2h).
13 Dispersiju analīze (2h).
14 Hipotēžu pārbaude korelācijas un regresijas analīzē (2h).
15 χ2 kritērijs (2h).
16 2.pārbaudes kontroldarbs (2h).

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Eksāmens.
Eksāmena vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma: 1. kontroldarbs (30 punkti), 2. kontroldarbs (30 punkti), eksāmens (40 punkti). 10 punkti veido eksāmena atzīmes 1 balli. Kontroldarbus var rakstīt tikai norādītā laikā un vienu reizi.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Semestra laikā studentam jāveic patstāvīgs darbs, apgūstot un nostiprinot teorētisko vielu, regulāri izpildot praktiskos darbus, gatavojoties kontroldarbiem un eksāmenam.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Eksāmena vērtējums ir atkarīgs no kontroldarbu kumulatīvā vērtējuma (60%) un eksāmena (40%). Students eksāmenu kārto noteiktajā pārbaudījuma laikā. Vērtējuma labošana notiek atbilstoši LBTU normatīvajam regulējumam.

Obligātā literatūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā un biznesā. Rīga: Datorzinību Centrs, 2006. 364 lpp.
2. Raizs Ļ. Matemātiskās metodes sociālajās zinātnēs. Rīga: RaKa, 2000. 296 lpp.
3. Grīnglazs L., Kopitovs J. Matemātiskā statistika: ar datoru lietojuma paraugiem uzdevumu risināšanai. Rīga: Rīgas Starptautiskās ekonomikas un biznesa administrācijas augstskola, 2003. 310 lpp. 4. Krastiņš O. Ciemiņa I. Statistika. Rīga: LR Centrālā statistikas pārvalde, 2003. 267 lpp
4. Diez D. M. Advanced High School Statistics. OpenIntro 2017. 458 p. Available: https://www.openintro.org/book/ahss/
5. Watkins J.C. An Introduction to the Science of Statistics: From Theory to Implementation Available: https://www.infobooks.org/pdfview/802-an-introduction-to-the-science-of-statistics-from-theory-to-implementation-joseph-c-watkins/
6. Coates G. Inferential Statistics (testing hypotheses). Available: https://www.infobooks.org/pdfview/805-inferential-statistics-testing-hypotheses-geoff-coates/

Papildliteratūra

1. Krastiņš O. Statistika un ekonometrija. Rīga: LR Centrālā statistikas pārvalde, 1998. 436 lpp.
2. Raščevska M. Kristapsone S. Statistika psiholoģijas pētījumos. Rīga: Izglītības soļi, 2000. 356 lpp.
3. Gill J. Essential Mathematics for Political and Social Research (Analytical Methods for Social Research). Cambridge University Press 2006. 448 p
4. Mathematics higher level: statistics : course companion / Josip Harcet ... [et al.]. Oxford : Oxford University Press, 2014. 162 p.
5. Statistics for international social work and other behavioral sciences / Serge C. Lee, Maria C. Silveira Nunes Dinis, Lois Lowe, Kelly Anders. Oxford ; New York : Oxford University Press, 2016. 214 p.
6. Statistics with R : solving problems using real-world data / Jenine K. Harris, Washington University in St. Louis : SAGE, 2021. 733 p.
7. Statistics without maths for psychology / Christine P. Dancey, John Reidy. Harlow, England ;New York : Pearson, 2020.608 p.
8. Statistics for business & economics / David R. Anderson, University of Cincinnati, Dennis J. Sweeney, University of Cincinnati, Thomas A. Williams, Rochester Institute of Technology, Jeffrey D. Camm, Wake Forest University, James J. Cochran, University of Alabama. Boston, MA : Cengage Learning, 2018. 1092 p.
9. Statistics for international social work and other behavioral sciences / Serge C. Lee, Maria C. Silveira Nunes Dinis, Lois Lowe, Kelly Anders. Oxford; New York : Oxford University Press, 2016. 214p.

Periodika un citi informācijas avoti

Centrālās statistikas pārvaldes mājas lapa [tiešsaiste]. Pieejams: https://www.csb.gov.lv
Social Science Statistics [online]. Available: https://www.socscistatistics.com/
Official Statistics Portal [online] Available: https://stat.gov.lv/en

Piezīmes

ESAF akadēmiskās izglītības bakalaura studiju programma „Organizāciju un sabiedrības pārvaldes socioloģija”.