| Kursa nosaukums | Anketu datorizēta apstrāde |
| Kursa kods | InfT3001 |
| Zinātnes nozare | Informācijas tehnoloģija (nav zn) |
| Kredītpunkti (ECTS) | 3 |
| Kopējais stundu skaits kursā | 81 |
| Lekciju stundu skaits | 16 |
| Laboratorijas darbu stundu skaits | 16 |
| Studenta patstāvīgā darba stundu skaits | 49 |
| Kursa apstiprinājuma datums | 15/01/2013 |
| Atbildīgā struktūrvienība | Datoru sistēmu un datu zinātnes institūts |
| Kursa izstrādātājs(-i) | |
| Dr. sc.ing., asoc. prof. Laima Bērziņa |
|
| Priekšzināšanas Kursam priekšzināšanas nav nepieciešamas |
|
| Kursa anotācija | |
| Kurss veicina izpratni par pazīstamāko datu apstrādes metožu izmantošanu anketu datu analīzē un sniedz zināšanas par datorprogrammu izmantošanu anketas izveidošanai, aptaujas datu apstrādei un anketēšanas plānošanai. Teorētiskās zināšanas tiek realizētas, strādājot ar MS Excel, profesionālas datu apstrādes programmatūru, kā arī ar brīvas pieejas alternatīvās vidēs. Kursā tiek izskatīta pētījuma loģika un uzsvērta statistikas loma precīzu spriedumu ieguvē, sākot no pētījuma izlases aprēķināšanas līdz pētījuma atskaites noformēšanai. | |
| Kursa rezultāti un to vērtēšana | |
| Pēc kursa studijām studentam būs:
• zināšanas un izpratne par anketu datu analīzes iespējām saskaņā ar izvirzītajiem pētījuma uzdevumiem; • prasmes pielietot galvenās datu apstrādes metodes un atbilstošu programmatūru anketu datu analīzei; • kompetence analizēt, sistematizēt datu apstrādes rezultātus un sagatavot tos pētījuma prezentācijai. |
|
| Kursa saturs(kalendārs) | |
| 1 Pētījuma loģika, aptaujas metode, iegūto datu apstrādes nozīme
2 Anketas plānošana un konstruēšana aptaujas veikšanai 3 Izlases apjoma aprēķināšana un lietotnes izlases apjoma aprēķināšanai 4 Elektroniskā anketa 5 Aptaujas formas internetā 6 Datu bāzes anketas izveides un aptrādes procesā. 1.seminārs 7 Iepazīšanās ar populārākajām lietotnēm anketu apstrādei 8 Ievads datu apstrādē ar brīvas pieejas lietotnēm 9 Datu apstrādes metožu apskats 10 Datu primārā analīze 11 Kontingences analīze 12 Kvalitatīvu pazīmju saistības mēri 13 Citas sarežģītākas metodes datu apstrādei. 2.seminārs 14 Iespējas aptaujas datu prezentēšanai 15 WWW tehnoloģijas aptaujas datu ieguvei. 16 3.seminārs. Diskusijas. Patstāvīgo darbu prezentācijas |
|
| Prasības kredītpunktu iegūšanai | |
| Ieskaites ar atzīmi vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma: prezentēts patstāvīgais darbs anketēšanas rezultātu apstrādē vai nolasīts referāts par anketu apstrādes datorizācijas iespēju izpēti (70%); notikusi aktīva dalība visos semināros (30%). | |
| Obligātā literatūra | |
| 1. Paura L., Arhipova I. Neparametriskas metodes. SPSS datorprogramma. Jelgava: LLKC, 2002. 148 lpp.
2. Raizs Ļ. Matemātiskās metodes sociālajās zinātnēs. Rīga: RaKa, 2000. 296 lpp. 3. Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обpaбoтkи ифopмaции. Мoсkвa–Пeтepбуpг – Kиeв: ДиаСофт, 2002. 601 c. 4. Foddy W. Constructing Questions for Interviews and Questionnaires: Theory and Practice in Social Research. Cambridge: Cambridge University Press, 1993. 227 p. |
|
| Papildliteratūra | |
| 1. Corder G.W., Foreman D. I. Nonparametric Statistics for Non-Statisticians: A Step-by-Step Approach. New York: John Wiley & Sons, Inc., 2009. 420 p.
2. Russell B., Purcell J. Online Research Essentials: Designing and Implementing Research Studies. New York: John Wiley & Sons, Inc., 2009. 344 p. 3. Groves R.M. et al. Survey methodology. New York: Wiley Interscience, 2004. 464 p. |
|
| Piezīmes | |
| Izvēles kurss visu fakultāšu bakalaura pilna un nepilna laika studijās. | |