Õppeaine kood

IFI7071.DT

vana ainekood

IFI7071

Õppeaine nimetus eesti k

Mitmemõõtmeline statistika

Õppeaine nimetus inglise k

Multivariate Statistics

Õppeaine maht EAP

6.0

Kontrollivorm

eksam

2025/2026 sügissemestri õppejõud

Kaja Mädamürk (õpetamise keel: eesti keel)

2025/2026 kevadsemestri õppejõud

Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.

Õppeaine eesmärgid

Luua võimalused andmeanalüüsialaste täiendavate teadmiste omandamiseks neile, kes oma erialast või huvist ja suundumusest tingituna vajavad oskust tõlgendada mitmemõõtmelisi erinevusi ja seoseid kirjeldavaid mudeleid ning lihtsamaid mitmemõõtmelisi mudeleid ka ise vastava tarkvara abil koostada.

Õppeaine sisu lühikirjeldus

Ülevaade tuntumatest sotsiaal- ja kasvatusteadustes kasutatavatest mitmemõõtmelise statistika meetoditest: mitmefaktoriline ja mitmemõõtmeline dispersioonanalüüs, lineaarne ja logistiline regressioonanalüüs, klasteranalüüs, faktoranalüüs, mitmemõõtmeline skaleerimine.

Lähtudes konkreetsetest andmetest ning uurimistöös kerkivatest probleemidest antakse ülevaade nimetatud statistiliste meetodite teoreetilisest baasist, rakendamise tingimustest ning meetodite rakendamisel saadavate tulemuste interpreteerimisest. Kursus sisaldab praktiliste andmeanalüüsi ülesannete lahendamist.

Kursuse läbimiseks tuleb osaleda seminari tüüpi praktikumides, kus üliõpilastelt eeldatakse aktiivset kaasamõtlemist ja –töötamist. Lisaks tuleb igal üliõpilasel teha 7 praktilist rühmatööd, mis koosnevad õppejõu poolt ette antud praktilistest andmeanalüüsi ülesannetest. Hinde saamiseks tuleb sooritada kirjalik test.

Õppeaine õpiväljundid

Õppeaine edukal läbimisel üliõpilane:
- omab kogemust andmetest lähtuvate ning mitmemõõtmeliste statistiliste mudelite koostamist eeldavate küsimuste püstitamiseks;
- mõistab käsitletud mitmemõõtmelise statistika meetodite olemust, teab nende rakendamise tingimusi ning oskab analüüsi tulemusi korrektselt tõlgendada;
- oskab valida vastavalt andmete tüübile ning andmete kohta esitatud küsimuse sisule sobivad analüüsi meetodid (käsitletud meetodite piires);
- oskab juhendmaterjali abiga kasutada vastavat tarkvara lihtsamate mitmemõõtmeliste mudelite koostamiseks (käsitletud meetodite piires).

Õppejõud

Kairi Osula

Aine on eelduseks

Õppekavaversioonid, millesse aine kuulub

Matemaatika, majandusmatemaatika ja andmeanalüüs (MLMB/25.DT)
Muutuste sotsiaalpsühholoogia: sotsiaalsete transformatsioonide mõistmine ja juhtimine (PSMSM/25.LT)
Psühholoogia (PSPSM/25.LT)
Matemaatika, majandusmatemaatika ja andmeanalüüs (MLMB/24.DT)
Heaolu ja tervisekäitumine (TSTM/24.LT)
Psühholoogia (PSPSM/24.LT)
Matemaatika, majandusmatemaatika ja andmeanalüüs (MLMB/23.DT)
Psühholoogia (PSPSM/23.LT)
Heaolu ja tervisekäitumine (TSTM/23.LT)
Matemaatika, majandusmatemaatika ja andmeanalüüs (MLMB/22.DT)
Heaolu ja tervisekäitumine (TSTM/22.LT)
Matemaatika, majandusmatemaatika ja andmeanalüüs (MLMB/21.DT)
Psühholoogia (PSPSM/22.LT)
Psühholoogia (PSPSM/21.LT)
Matemaatika, majandusmatemaatika ja andmeanalüüs (MLMB/20.DT)
Heaolu ja tervisekäitumine (TSTM/21.LT)
Matemaatika, majandusmatemaatika ja andmeanalüüs (MLMB/19.DT)
Psühholoogia (PSPSM/20.LT)
Heaolu ja tervisekäitumine (TSTM/20.LT)
Psühholoogia (PSPSM/19.LT)
Matemaatika, majandusmatemaatika ja andmeanalüüs (MLMB/18.DT)
Psühholoogia (PSPSM/18.LT)
Psühholoogia (PSPSM/17.LT)
Psühholoogia (PSPSM/16.LT)
Psühholoogia (PSPSM/15.LT)
Psühholoogia (PSPSM/14.LT)
Psühholoogia (PSPSM/13.LT)
Psühholoogia (PSPSM/12-3.LT)
Psühholoogia (PSPSM/12-2.LT)
Psühholoogia (PSPSM/12.LT)