UTDRAG FRA SENSORVEILEDNINGEN FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2001

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "UTDRAG FRA SENSORVEILEDNINGEN FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2001"

Transkript

1 UTDRAG FRA SENSORVEILEDNINGEN FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2001 Generell informasjon Vi er for tiden inne i en overgangsordning mellom gammelt og nytt pensum i SVSOS107. Denne eksamensoppgaven skal derfor kunne løses både for de som har lagt opp Hellevik (1999) og de som har lagt opp Ringdal (2001). Kandidatene kan derfor velge mellom oppgave 1 som er basert på Ringdal, og oppgave 2 som er basert på Hellevik. Etter som pensum ikke ble registrert ved eksamensoppmeldingen kunne kandidatene fritt velge hvilken av disse oppgavene de ville løse. De som kun har lest Ringdal og likevel valgt oppgave 2 har sannsynligvis fått problemer med å besvare oppgave 2d. Beregninger av prediksjonseffekter og samspill er kun overflatisk behandlet på side 346 i Ringdal sin bok. Oppgave 1 a) Tabell 1 viser et SPSS-utskrift av en t-test for to uavhengige utvalg, og er basert på data fra en spørreundersøkelse blant et tilfeldig utvalg av den voksne norske befolkningen i Avgjør ut fra denne tabellen om vi kan hevde at kvinner og menn hadde ulik gjennomsnittsinntekt i I denne undersøkelsen ble den personlige årsinntekten målt i antall 1000 kroner. MÅL: Test av studentens evne til å trekke ut informasjon fra et utskrift fra SPSS. Dette var i utgangspunktet satt opp som en meget enkel innledningsoppgaven, men på den obligatoriske trøsterunden fikk jeg inntrykk av at mange hadde problemer med å tolke utskriftet fra denne t-testen. T-testen for to uavhengige utvalg står beskrevet på side i Ringdal. SPSS-utskriften blir ikke vist i boka, men alle bør kunne se at den første delen (Group Statistics) viser at menn og kvinner har ulik gjennomsnittsinntekt i utvalget. Videre bør alle som har lest kapittel 18 ha fått med seg at testobservatoren for denne oppgaven er t, og at t-verdien i denne utskriften er statistisk signifikant (Sign. 2-tailed < 0,001). De som har lest godt har kanskje i tillegg fått med seg at det finnes en versjon av t-testen som bygger på at σ (standardavviket for den avhengige variabelen i populasjonen) er ulikt for de to for de to gruppene som sammenlignes. I utskriften viser "Levene's Test for Equality of Variance" at forutsetningen om lik varians i inntekt for de to kjønnene ikke er tilfredsstilt (F=51,148; p < 0,001), og at de derfor bør bruke t-verdien i rekken "Equal variances not assumed" som er på 16,135. De som har fått med seg dette bør absolutt honoreres. b) Beskriv hva regresjonsmodellen i tabell 2 viser. MÅL: Teste studentens evne til å tolke resultatene fra en enkel regresjonsmodell. De ustandardiserte koeffisientene i modellen i tabell 2 kan beskrives omtrent slik: Menn: Menn har, etter kontroll for de andre uavhengige variablene i modellen, i gjennomsnitt kroner mer i årsinntekt enn kvinner. Denne forskjellen er statistisk signifikant både på 5%-nivå og 1%-nivå (p < 0,001). 1

2 Alder: Årsinntekten er, etter kontroll for de andre uavhengige variablene i modellen, gjennomsnittlig kroner høyere for hvert årskull. Denne økningen er i forhold til alder er statistisk signifikant (p < 0,001). Arbeidstid: Den personlige årsinntekten øker i gjennomsnitt med kroner for hver ekstra time informantene jobber i uka. Økningen er statistisk signifikant (p < 0,001). Utdanning: Variablene er delt inn i tre utdanningsgrupper etter utdanningsnivå. Den gjennomsnittlige inntektsøkningen for hvert trinn på denne utdanningsvariabelen er kroner, og den er statistisk signifikant (p < 0,001). c) Sett opp regresjonsligninga fra tabell 2. Prediker årsinntekten til en 40 år gammel mann med universitetsutdanning og en arbeidstid på 40 timer pr uke, og prediker årsinntekten til en 60 år gammel kvinne som kun har grunnskoleutdanning og jobber 10 timer pr uke. MÅL: Teste studentenes evne til å sette opp en regresjonsligning, og bruke denne til å predikere verdier på den avhengige variabelen. Regresjonsligningen kan settes opp på mange måter, og vi bør godkjenne alle de eksemplene jeg har satt opp her: Ŷ i = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2i + β 3 X 3i + β 4 X 4i Ŷ i = β 0 + β 1 MENN + β 2 ALDER + β 3 ARBTID + β 4 UTD INNTEKT = -99, ,440*MENN + 1,926*ALDER + 3,057*ARBTID + 37,287*UTD Predikert årsinntekten til en 40 år gammel mann med universitetsutdanning og en arbeidstid på 40 timer pr uke: Ŷ = -99, ,440*MENN + 1,926*ALDER + 3,057*ARBTID + 37,287*UTD Ŷ = -99, ,440*1 + 1,926*40 + 3,057* ,287*3 = 264,401 Det vil si at regresjonsmodellen predikerer en årsinntekt på korner for en person med disse kjennetegnene. Predikert årsinntekten til en 60 år gammel kvinne som kun har grunnskoleutdanning og jobber 10 timer pr uke Ŷ = -99, ,440*MENN + 1,926*ALDER + 3,057*ARBTID + 37,287*UTD Ŷ = -99, ,440*0 + 1,926*60 + 3,057* ,287*1 = 84,197 Det vil si at regresjonsmodellen predikerer en årsinntekt på korner for en person med disse kjennetegnene. d) I regresjonsmodellen i tabell 3 har vi gjort en del endringer i forhold til regresjonsmodellen i tabell 2. Forklar hvilke endringer som er gjort, og hva du tror vi ville oppnå med disse endringene. 2

3 Forskjellene mellom tabell 2 og tabell 3 er: Utdanningsvariabelen er dummy-kodet. Effekten av utdanning blir målt gjennom to dummyvariabler der den ene måler inntektsforskjellen mellom de med videregående skole i forhold til de med grunnskole og den andre måler forskjellen mellom de med utdanning på universitet- eller høgskolenivå og de som kun har grunnskoleutdanning. Modellen estimerer en kurvelineær sammenheng mellom alder og inntekt. Alderseffekten i den mest avanserte modellen måles både gjennom variablene alder og alder kvadrert. Når vi legger inn et slik andregradsledd (alder*alder) kan modellen fange opp en kurvelineær sammenheng mellom alder og inntekt. Modellen viser her at inntekten øker sterkest med alderen i første del av livssyklusen, men at denne inntektsøkningen avta eller gå ned etter en viss alder. Formen på denne kurven kan ikke leses direkte ut av koeffisientene, men for eksempel fremstilles grafisk hvis vi predikerer årsinntekten for personer med ulik alder. Nedenfor har jeg satt opp en figur med predikerte årsinntekter for hvert alderstrinn for kvinner med grunnskoleutdanning og 10 timers arbeidstid. Predikert inntekt etter alder for kvinner med grunnskole og 10 timers arbeidstid pr uke Inntekt Alder Når vi estimerer alderseffekten ved bruk av både første- og andregradsledd vil nødvendigvis de to aldersvariablene korrelere sterkt. Den sterke korrelasjonen mellom de to uavhengige variablene gjør at de standardiserte koeffisientene blåses opp slik at den ene blir større enn 1,00 og den andre blir så lav som 0,941. Dette er egentlig et brudd med forutsetningen om multikolinaritet i regresjonsanalyse (at det ikke er sterk lineær sammenheng mellom X- variablene), men i denne modellen brytes denne forutsetningen bevisst for å få fram den kurvelineære sammenhengen mellom alder og arbeidstid. På kurset har vi jobbet svært lite med forutsetningene for regresjonsanalyse, og kandidatene bør i belønnes hvis de oppdager de unormale verdiene på disse standardiserte koeffisientene. Modellen har et samspilledd mellom kjønn og arbeidstid. Samspillet viser at menn har større inntektsøkning for hver ekstra arbeidstime enn kvinner. For å beskrive effekten av samspillet mellom kjønn og arbeidstid må dette fortolkes i sammenheng med de to variabelen som inngår i produktleddet. Hos kvinnene øker gjennomsnittsinntekten med (Arbeidstid = 2,153) kroner for hver økte arbeidstime, men 3

4 den for menn øker med (Arbeidstid = 2,153 + Samspill = 661) kroner for hver økte arbeidstime. Oppgave 2 Tabell 4 på neste side gjengir data fra en spørreundersøkelse fra 1993 som var basert på et tilfeldig utvalg av den voksne norske befolkningen. a) Beskriv variablene i tabell 4. MÅL: Test av studentens ferdigheter i å identifisere variabler, og å diskutere hvor mye informasjon de mener det er forsvarlig å trekke ut av verdifordelingen i disse variablene. Uavhengige variabler: Kjønn Utdanning Avhengige variabler: Personlig inntekt Målenivå: Kjønn: Alle bør kunne se at denne variabelen må plasseres på nominalnivå Utdanning: Her vil sannsynligvis noen hevde at utdanning kan plasseres på forholdstallsnivå, men etter som utdanningsvariabelen er gruppert og at gruppene har ulike intervaller bør vi bare gi riktig for de som plasserer variabelen på ordinalnivå. Inntekt: Her vil sannsynligvis mange hevde at inntekt kan plasseres på forholdstallsnivå, men etter som inntektsvariabelen er gruppert og at gruppene har ulike intervaller bør vi bare gi riktig for de som plasserer variabelen på ordinalnivå. b) Forklar kort hva tabell 4 viser. MÅL: Teste studentens ferdigheter i å lese innholdet i en tabell. Her ønsker vi beskrivelser av mønsteret inne i tabellen, og ikke tekniske beskrivelser av hvordan tabellen er satt opp. Alle bør se at inntekten øker med økt utdanning, og at menn har høyere inntekt enn kvinner. c) Beregn korrelasjonen mellom utdanningsnivå og personlig inntekt for menn og for kvinner. Bruk det korrelasjonsmålet du mener passer best, og forklar hva korrelasjonskoeffisientene viser. MÅL: Teste studentenes forståelse av korrelasjonsmål, og hvordan valget av korrelasjonsmål avhenger av variablenes målenivå. Her skal de regne ut en korrelasjonskoeffisient mellom utdanning og inntekt for menn, og en korrelasjonskoeffisient mellom utdanning og inntekt for kvinner. Her bør de som har lest Hellevik velge korrelasjonsmålet gamma, slik at de får utnyttet informasjonen om rangering i variablene utdanning og inntekt. De som har lest Ringdal bør få noe ekstra hvis i stedet argumenterer for å bruke korrelasjonsmålet Kendalls tau-b. I tabell 4 blir kun de relative prosentfordelingene presentert, og studentene må selv beregne de absolutte fordelingene. 4

5 Utgangspunkt for å beregne korrelasjonene mellom alder og yrkesaktivitet for menn: Grunnskole Videregående Høgskole Ingen inntekt Inntekt under Inntekt eller mer Etter som Gamma er et korrelasjonsmål som utnytter informasjonen om rangering, bør det gies et pluss for de studentene som tar hensyn til retningen på rangeringene når de regner forholdet mellom par ordnet likt og par ordnet ulikt. Beregningen av par ordnet likt kan enten starte med kombinasjonen "Ingen inntekt" og "Grunnskole" (n = 23), eller med kombinasjonen "Inntekt eller mer" og "Høgskole" (n = 158). Nedenfor viser jeg kun den første løsningen. Par ordnet likt: P = 23 ( ) + 13 (16+158) + 56 ( ) (158) P = P = = Par ordnet ulike (start nederst til venstre): Q = 88 ( ) (16+5) + 56 (13+5) (5) Q = Q = = Gamma for menn blir da: Gamma m = = 0,475 0, Utgangspunkt for å beregne korrelasjonene mellom alder og yrkesaktivitet for kvinner: Grunnskole Videregående Høgskole Ingen inntekt Inntekt under Inntekt eller mer Par ordnet likt: P = 38 ( ) + 34 (39+114) ( ) (114) P = P = = Par ordnet ulike (start nederst til venstre): P = 40 ( ) (39+8) (34+8) (8) P = P = = Gamma for kvinner blir da: Gamma k = = 0,526 0,

6 Løsning med Kendalls tau-b: Disse korrelasjonskoeffisientene er kun beregnet med et statistikkprogram, og jeg viser ikke fremgangsmåten her. Kendalls tau-b for menn = 0,2498 Kendalls tau-b for kvinner = 0,3305 Tolkning: Det er en sterkere positiv gamma mellom utdanning og inntekt for kvinner enn for menn. I tolkningen bør det komme fram at gamma ikke bare måler om det er forskjeller mellom de to kjønnenes inntekt, men at gamme også viser om det foreligger noen bestemte mønster bak denne forskjellen. d) Beregn hvilke effekter kjønn og utdanning har på om folk har hatt inntekt eller ikke i løpet av 1993, og forklar hva disse effektene viser. Regn ut samspillet mellom kjønn og utdanning i forhold til inntekt, og forklar hva dette samspillet viser. MÅL: Teste studentens kjennskap til beregning og tolkning av prediksjonseffekter. For å kunne løse denne oppgaven er det en fordel om studentene slår sammen de to inntektskategoriene for å identifisere andelen som hadde inntekt. Videre vil sannsynligvis de fleste velge å måle utdanningseffekten ved å sammenligne de to ytterverdiene i de tredelte variabelen. Vil vi da få en tabell som ser omtrent slik ut: Menn Kvinner Høgskole Grunnskole Høgskole Grunnskole Ingen inntekt Inntekt Sum (n=) (167) (180) (211) (161) Effekt av kjønn: E k = ½[(97-95)+(87-82)] = ½(2+5) = ½(7) = 3,5 Effekten av kjønn viser at det er en større andel av mennene enn av kvinnene som har inntekt, og at forskjellen etter at vi har kontrollert for utdanningsforskjellen er på 3,5 prosentpoeng. Effekt av utdanning: E u = ½[(97-87)+(95-82)] = ½(10+13) = ½(23) = 11,5 Effekten av utdanning viser at det er en større andel av med universitet- og høgskoleutdanning som har inntekt enn de som har grunnskoleutdanning, og at forskjellen etter at vi har kontrollert for kjønnsforskjellen er på 11,5 prosentpoeng. Samspill mellom utdanning og kjønn: S ku = ½[(97-95)-(87-82)] = ½(2-5) = ½(-3) = -1,5 Det negative samspillet viser en svak tendens til at effekten av utdanning i forhold til inntekt er høyere blant kvinner enn blant menn. e) Kan vi med grunnlag i denne undersøkelsen avvise hypotesen om at menn og kvinner har likt inntektsnivå i populasjonen? 6

7 MÅL: Teste studentens forståelse av hypotesetesting ved hjelp av kjikvadrattesten og statistisk generalisering. Denne oppgaven må løses med kjikvadrattest. Først må det settes opp en ny tabell som viser de absolutte fordelingene (f) for de to kjønnene ved å summere antallet enheter i hver utdanningskategori i tabellen som ble brukt for å løse oppgave 1c, og deretter beregne de forventede fordelingene ved statistisk uavhengighet (f u ) med utgangspunkt i den første tabellen. De to tabellene skal da se omtrent slik ut: f f u Menn Kvinner Totalt Menn Kvinner Totalt Ingen inntekt ,0 59,0 121,0 Inntekt < ,4 278,6 571,0 Inntekt ,7 411,3 843,0 Totalt ,1 748,9 1535,0 Dermed blir kjikvadratet: (41 62,0) (80 59,0) ( ,4) ( ,6) ( ,7) ( ,3) χ = = 147, ,0 59,0 292,4 278,6 431,7 411,3 Kritisk verdi på 5%-nivå og 2 frihetsgrader er 5,99. Kjikvadratet er derfor mye større enn kritisk verdi, og nullhypotesen om likt inntektsnivå for kvinner og menn må forkastes. Oppgave 3 Tenk deg at du skal gjennomføre en kvalitativ studie av et kriminelt belastet ungdomsmiljø, hvor du vil sette søkelyset på hvordan ungdom rekrutteres til kriminelle miljøer. Du er i utgangspunktet åpen for å bruke både intervju og observasjon som metode. MÅL: Teste studentenes kunnskaper om kvalitative metoder. De studentene som skal få god uttelling for denne oppgaven må kunne relatere de ulike spørsmålene til den oppgitte problemstillingen. a) Hvilke svake og sterke sider ser du ved de ulike kvalitative metodene som kan brukes til denne studien? Her må vi forlange at studentene diskuterer metodevalg i forhold til problemstillingen b) Hvordan vil du gå fram for å plukke ut informanter til studien, og hvordan kan du komme i kontakt med det ungdomsmiljøet du ønsker å studere? Her bør vi forvente at de beste studentene klarer å få fram karakteristiske trekke ved utvelging av informanter til kvalitative studier, og at de vet hvordan disse utvalgene skiller seg fra de sannsynlighetsutvalgene vi bruker i kvantitative design. Thagaard trekker fram mange eksempler på hvordan problemene med innpass i lukkede miljøer kan løses i praksis, og temaet er også behandlet på forelesningene. 7

8 c) Hvilke etiske vurderinger blir viktige for denne typen studier? Her må vi forlange at de beste studentene klarer å knytte de estiske vurderingene opp til problemstillingen, og at det ikke blir en generell oppramsing av pensum. d) Hvordan vil du analysere det materialet du samler inn i denne studien? Thagaard skiller mellom analyser av beretninger/historier, personsentrerte analyser og temasentrerte analyser. 8

UTDRAG FRA SENSORVEILEDNINGEN FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 HØSTEN 2001

UTDRAG FRA SENSORVEILEDNINGEN FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 HØSTEN 2001 UTDRAG FRA SENSORVEILEDNINGEN FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 HØSTEN 001 Generell informasjon Da denne eksamensoppgaven ble gitt var SVSOS107 inne i en overgangsordning mellom gammelt og nytt pensum. Denne

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2003

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2003 SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 003 Oppgave 1 Tabell 1 gjengir data fra en spørreundersøkelse blant personer mellom 17 og 66 år i et sannsynlighetsutvalg fra SSB sitt sentrale personregister.

Detaljer

Hvorfor har forskjellen. i t-testen på nå blitt redusert til ?

Hvorfor har forskjellen. i t-testen på nå blitt redusert til ? Forelesning 16 Tolkning av regresjonsmodeller Eksamensoppgave i SVSOS17 18. mai 21 1 Oppgave 1a Tabell 1 viser et SPSS-utskrift av en t-test for to uavhengige utvalg, og er basert på data fra en spørreundersøkelse

Detaljer

Målenivå: Kjønn: Alle bør kunne se at denne variabelen må plasseres på nominalnivå

Målenivå: Kjønn: Alle bør kunne se at denne variabelen må plasseres på nominalnivå Fasit til eksamen 30.november 000 Oppgave 1 a) Beskriv den avhengige og de uavhengige variablene i tabellen, og diskuter hvilket målenivå du vil gi de ulike variablene. MÅL: Test av studentens ferdigheter

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2002

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2002 SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2002 Generell informasjon Dette er den siste eksamensoppgaven under overgangsordningen mellom gammelt og nytt pensum i SVSOS107. Eksamensoppgaven

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 HØSTEN 2002

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 HØSTEN 2002 SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 HØSTEN 2002 Oppgave 1 Tabell 1 gjengir data fra en spørreundersøkelse blant personer mellom 9 og 79 år i et sannsynlighetsutvalg fra SSB sitt sentrale personregister.

Detaljer

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I SVSOS107 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 18. mai 001 Eksamenssted: Idrettsbygget

Detaljer

Eksamensoppgave i samfunnsfaglig forskningsmetode 16. mai 2003

Eksamensoppgave i samfunnsfaglig forskningsmetode 16. mai 2003 Eksamensoppgave i samfunnsfaglig forskningsmetode 16. mai 03 Oppgave 1 1 Tabell 1 gjengir data fra en spørreundersøkelse blant personer mellom 17 og 66 år i et sannsynlighetsutvalg fra SSB sitt sentrale

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR DEN KVANTITATIVE DELEN AV EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 HØSTEN 2006

SENSORVEILEDNING FOR DEN KVANTITATIVE DELEN AV EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 HØSTEN 2006 SENSORVEILEDNING FOR DEN KVANTITATIVE DELEN AV EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 HØSTEN 2006 Oppgave 1 Nedenfor ser du en forenklet tabell basert på informasjon fra den norske delen av European Social Survey

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 VÅREN 2008

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 VÅREN 2008 SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 VÅREN 2008 Alle tre oppgavene skal besvares. De tre besvarte oppgavene teller hver en tredjedel av den samlede karakteren. Oppgave 1 Nedenfor ser du en tabell

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR DEN KVANTITATIVE DELEN AV EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 VÅREN 2007

SENSORVEILEDNING FOR DEN KVANTITATIVE DELEN AV EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 VÅREN 2007 SENSORVEILEDNING FOR DEN KVANTITATIVE DELEN AV EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 VÅREN 2007 Oppgave 1 Nedenfor ser du en forenklet tabell basert på informasjon fra den norske delen av European Social Survey 2004.

Detaljer

Oppgave 1. Besvarelse av oppgave 1c) Mål på statistisk sammenheng mellom variabler i krysstabeller

Oppgave 1. Besvarelse av oppgave 1c) Mål på statistisk sammenheng mellom variabler i krysstabeller Oppgave 1 a) Beskriv den avhengige og de uavhengige variablene i tabellen, og diskuter hvilket målenivå du vil gi de ulike variablene. b) Forklar kort hva tabellen viser. c) Hva er korrelasjonen mellom

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 HØSTEN 2007

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 HØSTEN 2007 SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 HØSTEN 2007 Oppgave 1 Nedenfor ser du en tabell fra den norske delen av European Social Survey 2006. Utvalget skal behandles som et sannsynlighetsutvalg

Detaljer

Forelesning 10 Statistiske mål for bivariat tabellanalyse. Korrelasjonsmål etter målenivå. Cramers V

Forelesning 10 Statistiske mål for bivariat tabellanalyse. Korrelasjonsmål etter målenivå. Cramers V Forelesning 10 Statistiske mål for bivariat tabellanalyse Vi har ulike koeffisienter som viser styrken på den statistiske avhengigheten mellom de to variablene. Valg av koeffisient må vurderes ut fra variablenes

Detaljer

Krysstabellanalyse. SOS1120 Kvantitativ metode. Disposisjon. 1. Beskrivelse av analyseteknikk. Forelesningsnotater 7. forelesning høsten 2005

Krysstabellanalyse. SOS1120 Kvantitativ metode. Disposisjon. 1. Beskrivelse av analyseteknikk. Forelesningsnotater 7. forelesning høsten 2005 SOS1120 Kvantitativ metode Krysstabellanalyse Forelesningsnotater 7. forelesning høsten 2005 Per Arne Tufte Disposisjon 1. Beskrivelse av analyseteknikk 2. Korrelasjonsmål Cramers V Gamma 3. Flerdimensjonale

Detaljer

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 5. MAI 2004 (6 timer)

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 5. MAI 2004 (6 timer) EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 5. MAI 2004 (6 timer) Bruk av ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Utover det er ingen hjelpemidler tillatt. Sensur faller fredag 28. mai kl. 14.00,

Detaljer

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap SENSORVEILEDNING SOS1002 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 29. mai 2009 Eksamenstid: 5 timer

Detaljer

Forelesning 10 Kjikvadrattesten

Forelesning 10 Kjikvadrattesten verdier Forelesning 10 Kjikvadrattesten To typer av statistisk generalisering: Statistisk hypotesetesting Statistiske hypoteser (H 0 og H 1 ) om populasjonen Finner forkastningsområdet for H 0 ut fra en

Detaljer

Oppgaver Oppgavetype Vurdering Status 1 ME-417, forside Flervalg Automatisk poengsum Levert. 2 ME-417, oppgave 1 Skriveoppgave Manuell poengsum Levert

Oppgaver Oppgavetype Vurdering Status 1 ME-417, forside Flervalg Automatisk poengsum Levert. 2 ME-417, oppgave 1 Skriveoppgave Manuell poengsum Levert ME-417 1 Vitenskapsteori og kvantitativ metode Kandidat 3704 Oppgaver Oppgavetype Vurdering Status 1 ME-417, forside Flervalg Automatisk poengsum Levert 2 ME-417, oppgave 1 Skriveoppgave Manuell poengsum

Detaljer

Forelesning 16 Regresjonsanalyse 3. Regresjonsanalyse av timelønn. Modeller med samspill

Forelesning 16 Regresjonsanalyse 3. Regresjonsanalyse av timelønn. Modeller med samspill Forelesning 16 Regresjonsanalyse 3 Modeller med samspill år effekten av en uavhengig variabel er betinget av en annen uavhengig variabel Eksempel: Hvis effekten av utdanning på timelønn er sterkere for

Detaljer

Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo

Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo MINIMANUAL FOR SPSS Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo Denne minimanualen viser hvordan analyser i metodeundervisningen på masternivå (master i sosialt arbeid, master i familiebehandling

Detaljer

Forelesning 13 Analyser av gjennomsnittsverdier. Er inntektsfordelingen for kvinner og menn i EU-undersøkelsen lik?

Forelesning 13 Analyser av gjennomsnittsverdier. Er inntektsfordelingen for kvinner og menn i EU-undersøkelsen lik? 2 verdier Forelesning 13 Analyser av gjennomsnittsverdier Valg av type statistisk generalisering i bivariat analyse er avhengig av hvilke variabler vi har Avhengig variabel kategorivariabel kontinuerlig

Detaljer

SOS1120 Kvantitativ metode. Regresjonsanalyse. Lineær sammenheng II. Lineær sammenheng I. Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005

SOS1120 Kvantitativ metode. Regresjonsanalyse. Lineær sammenheng II. Lineær sammenheng I. Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005 SOS1120 Kvantitativ metode Regresjonsanalyse Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005 Per Arne Tufte Lineær sammenheng I Lineær sammenheng II Ukelønn i kroner 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000

Detaljer

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap SENSORVEILEDNING I SOS1002 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 30. november 2009 Eksamenstid:

Detaljer

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 6. DESEMBER 2007 (4 timer)

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 6. DESEMBER 2007 (4 timer) EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 6. DESEMBER 2007 (4 timer) Bruk av ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Utover det er ingen hjelpemidler tillatt. Sensur faller torsdag 3. Januar

Detaljer

Forelesning 17 Logistisk regresjonsanalyse

Forelesning 17 Logistisk regresjonsanalyse Forelesning 17 Logistisk regresjonsanalyse Logistiske regresjons er den mest brukte regresjonsanalysen når den avhengige variabelen er todelt Metoden kan brukes til å: teste hypoteser om variablers effekt

Detaljer

Univariate tabeller. Statistisk uavhengighet og statistisk avhengighet. Bivariat tabellanalyse. Hvordan bør vi prosentuere denne tabellen?

Univariate tabeller. Statistisk uavhengighet og statistisk avhengighet. Bivariat tabellanalyse. Hvordan bør vi prosentuere denne tabellen? Forelesning 8 Tabellanalyse Tabellanalyse er en godt egnet presentasjonsform hvis: variablene har et fåtall naturlige kategorier For eksempel kjønn, Eu-syn variablene er delt inn i kategorier For eksempel

Detaljer

Sensorveiledning: skoleeksamen i SOS Kvantitativ metode

Sensorveiledning: skoleeksamen i SOS Kvantitativ metode Sensorveiledning: skoleeksamen i SOS1120 - Kvantitativ metode Tirsdag 30. mai 2016 (4 timer) Poenggivning og karakter I del 1 gis det ett poeng for hvert riktige svar. Ubesvart eller feil svar gis 0 poeng.

Detaljer

Definisjoner av begreper Eks.: interesse for politikk

Definisjoner av begreper Eks.: interesse for politikk Måling SOS1120 Kvantitativ metode Forelesningsnotater 5. forelesning høsten 2005 Per Arne Tufte Måling er å knytte teoretiske begreper til empiriske indikatorer Operasjonell definisjon Angir hvordan et

Detaljer

Skoleeksamen i SOS Kvantitativ metode

Skoleeksamen i SOS Kvantitativ metode Skoleeksamen i SOS1120 - Kvantitativ metode Hjelpemidler Ordbok Alle typer kalkulatorer Tirsdag 30. mai 2017 (4 timer) Lærerbok (det er mulig mulig å ha med en annen, tilsvarende pensumbok, som erstatning

Detaljer

Sammenlikninger av gjennomsnitt. SOS1120 Kvantitativ metode. Kan besvare to spørsmål: Sammenlikning av to gjennomsnitt

Sammenlikninger av gjennomsnitt. SOS1120 Kvantitativ metode. Kan besvare to spørsmål: Sammenlikning av to gjennomsnitt SOS1120 Kvantitativ metode Forelesningsnotater 10. forelesning høsten 2005 Per Arne Tufte Sammenlikninger av gjennomsnitt Sammenlikner gjennomsnittet på avhengig variabel for ulike grupper av enheter Kan

Detaljer

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap SENSORVEILEDNING I SOS1002 HØSTEN 2010 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Ansvarlig faglærer:

Detaljer

2. Hva er en sampelfordeling? Nevn tre eksempler på sampelfordelinger.

2. Hva er en sampelfordeling? Nevn tre eksempler på sampelfordelinger. H12 - Semesteroppgave i statistikk - sensurveiledning Del 1 - teori 1. Gjør rede for resonnementet bak ANOVA. Enveis ANOVA tester om det er forskjeller mellom gjennomsnittene i tre eller flere populasjoner.

Detaljer

Oppgaver til Studentveiledning 3 MET 3431 Statistikk

Oppgaver til Studentveiledning 3 MET 3431 Statistikk Oppgaver til Studentveiledning 3 MET 3431 Statistikk 24. april 2012 kl 17.15-20.15 i B2 Handelshøyskolen BI 2 Oppgaver 1. Eksamensoppgaver: Eksamen 01/06/2011: Oppgave 1-7. Eksamensoppgaven fra 06/2011

Detaljer

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I SOS3050 Empirisk forskningsmetode Faglig kontakt under eksamen: Stipendiat Zan

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR SKOLEEKSAMEN I SOS KVANTITATIV METODE. 11. mars 2015 (4 timer)

SENSORVEILEDNING FOR SKOLEEKSAMEN I SOS KVANTITATIV METODE. 11. mars 2015 (4 timer) SENSORVEILEDNING FOR SKOLEEKSAMEN I SOS4020 - KVANTITATIV METODE 11. mars 2015 (4 timer) Tillatte hjelpemidler: Alle skriftlige hjelpemidler og kalkulator. Sensur for eksamen faller 7. april klokken 14.00.

Detaljer

Forelesning 9 Kjikvadrattesten. Kjikvadrattest for bivariate tabeller (klassisk variant) Når kan vi forkaste H 0?

Forelesning 9 Kjikvadrattesten. Kjikvadrattest for bivariate tabeller (klassisk variant) Når kan vi forkaste H 0? Forelesning 9 Kjikvadrattesten Kjikvadrattesten er den mest benyttede metoden for å utføre statistiske generaliseringer fra bivariate tabeller. Kjikvadrattesten brukes til å teste nullhypotesen om at det

Detaljer

Oppgaver Oppgavetype Vurdering Status 1 ME-417, forside Flervalg Automatisk poengsum Levert. 2 ME-417, oppgave 1 Skriveoppgave Manuell poengsum Levert

Oppgaver Oppgavetype Vurdering Status 1 ME-417, forside Flervalg Automatisk poengsum Levert. 2 ME-417, oppgave 1 Skriveoppgave Manuell poengsum Levert ME-417 1 Vitenskapsteori og kvantitativ metode Kandidat 3698 Oppgaver Oppgavetype Vurdering Status 1 ME-417, forside Flervalg Automatisk poengsum Levert 2 ME-417, oppgave 1 Skriveoppgave Manuell poengsum

Detaljer

1. Hvordan operasjonalisere studenttilfredshet? Vis tre eksempler.

1. Hvordan operasjonalisere studenttilfredshet? Vis tre eksempler. Innlevering 2 1. Hvordan operasjonalisere studenttilfredshet? Vis tre eksempler. Operasjonalisering innebærer å gjøre fenomener målbare, ved hjelp av observasjon eller eksperimentering. Skal man operasjonalisere

Detaljer

Sensorveiledning SOS1120 vår

Sensorveiledning SOS1120 vår Sensorveiledning SOS1120 vår 2003 1 Oppgave 1: a) MÅL: Test av evne til å vurdere samsvaret (validiteten) mellom en operasjonell definisjon og en teoretisk variabel. Spørsmålet måler et sentralt aspekt

Detaljer

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I SOS100 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 31. mai 007 Eksamenstid: 5 timer

Detaljer

Løsningsforslag eksamen sos1001 V14

Løsningsforslag eksamen sos1001 V14 Løsningsforslag eksamen sos1001 V14 Oppgave 1 a) Mål som er basert på flere indikatorer (minst to). To hovedtyper er skalaer og indekser. b) Den hyppigst forekommende verdien eller verdiklassen (kategori)

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY1011/PSYPRO4111 Psykologiens metodologi

Eksamensoppgave i PSY1011/PSYPRO4111 Psykologiens metodologi Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY1011/PSYPRO4111 Psykologiens metodologi Faglig kontakt under eksamen: Ingvild Saksvik-Lehouillier Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 30. mai 2016 Eksamenstid (fra-til):

Detaljer

Er det enklere å anslå timelønna hvis vi vet utdanningslengden? Forelesning 14 Regresjonsanalyse

Er det enklere å anslå timelønna hvis vi vet utdanningslengden? Forelesning 14 Regresjonsanalyse Forelesning 4 Regresjonsanalyse To typer bivariat analyse: Bivariat tabellanalyse: Har enhetenes verdi på den uavhengige variabelen en tendens til å gå sammen med bestemte verdier på den avhengige variabelen?

Detaljer

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014 Psykologisk institutt PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014 Skriftlig skoleeksamen fredag 2. mai, 09:00 (4 timer). Kalkulator uten grafisk display og tekstlagringsfunksjon

Detaljer

SKOLEEKSAMEN 29. september 2006 (4 timer)

SKOLEEKSAMEN 29. september 2006 (4 timer) EKSAMEN I SOS400 KVANTITATIV METODE SKOLEEKSAMEN 9. september 006 (4 timer) Ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Ingen andre hjelpemidler er tillatt. Sensuren faller fredag 0. oktober

Detaljer

Høgskoleni østfold EKSAMEN. Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode. Eksamenssettet består av seks ark (inkludert denne forsiden).

Høgskoleni østfold EKSAMEN. Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode. Eksamenssettet består av seks ark (inkludert denne forsiden). Høgskoleni østfold EKSAMEN Emnekode: SFS10207 Emne: Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode Dato: 1.12.14 Eksamenstid: 09.00-13.00 Hjelpemidler: Ingen Faglærer: Henrik Sætra Eksamensoppgaven: Eksamenssettet

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kap. 13: Lineær korrelasjons- og regresjonsanalyse Kap. 13.1-13.3: Lineær korrelasjonsanalyse. Disse avsnitt er ikke pensum,

Detaljer

Sensorveiledning SOS1120 høsten 2004

Sensorveiledning SOS1120 høsten 2004 Sensorveiledning SOS1120 høsten 2004 Oppgave 1: (a) Nominalnivå: verdiene er gjensidig utelukkende, men kan ikke rangeres. Ordinalnivå: gjensidig utelukkende verdier som kan rangeres, men hvor avstanden

Detaljer

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 12 Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist Tlf. 975 89 418 EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK Onsdag

Detaljer

Bruk data fra tabellen over (utvalget) og opplysninger som blir gitt i oppgavene og svar på følgende spørsmål:

Bruk data fra tabellen over (utvalget) og opplysninger som blir gitt i oppgavene og svar på følgende spørsmål: Frafall fra videregende skole (VGS) er et stort problem. Bare ca 70% av elevene som begynner p VGS fullfører og bestr i løpet av 5 r. For noen elever er skolen s lite attraktiv at de velger slutte før

Detaljer

SKOLEEKSAMEN 2. november 2007 (4 timer)

SKOLEEKSAMEN 2. november 2007 (4 timer) EKSAMEN I SOS400 KVANTITATIV METODE SKOLEEKSAMEN. november 007 (4 timer Ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Ingen andre hjelpemidler er tillatt. Sensuren faller fredag 3. november kl.

Detaljer

3. Multidimensjonale tabeller. SOS1120 Kvantitativ metode. Årsaksmodeller. Forelesningsnotater 8. forelesning høsten 2005

3. Multidimensjonale tabeller. SOS1120 Kvantitativ metode. Årsaksmodeller. Forelesningsnotater 8. forelesning høsten 2005 SOS1120 Kvantitativ metode 3. Multidimensjonale tabeller Forelesningsnotater 8. forelesning høsten 2005 Per Arne Tufte Hva skjer når vi inkluderer flere uavhengige variabler i en tabellanalyse? Årsaksmodeller

Detaljer

1 9-3: Sammenligne gjennomsnitt for to uavhengige stikkprøver. 2 9-4: Sammenligne gjennomsnitt for to relaterte stikkprøver

1 9-3: Sammenligne gjennomsnitt for to uavhengige stikkprøver. 2 9-4: Sammenligne gjennomsnitt for to relaterte stikkprøver 1 9-3: Sammenligne gjennomsnitt for to uavhengige stikkprøver 2 9-4: Sammenligne gjennomsnitt for to relaterte stikkprøver 3 Oppvarming til kap 10: Rette linjer Sammenligne to populasjoner Data fra to

Detaljer

Krysstabellanalyse (forts.) SOS1120 Kvantitativ metode. 4. Statistisk generalisering. Forelesningsnotater 9. forelesning høsten 2005.

Krysstabellanalyse (forts.) SOS1120 Kvantitativ metode. 4. Statistisk generalisering. Forelesningsnotater 9. forelesning høsten 2005. SOS112 Kvantitativ metode Krysstabellanalyse (forts.) Forelesningsnotater 9. forelesning høsten 25 4. Statistisk generalisering Per Arne Tufte Eksempel: Hypoteser Eksempel: observerte frekvenser (O) Hvordan

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder Faglig kontakt under eksamen: Eva Langvik Tlf.: Psykologisk institutt 73591960 Eksamensdato: 21.5.2013

Detaljer

Forelesning 7 Statistiske beskrivelser av enkeltvariabler. Mål for sentraltendens

Forelesning 7 Statistiske beskrivelser av enkeltvariabler. Mål for sentraltendens Forelesning 7 Statistiske beskrivelser av enkeltvariabler Statistiske mål for univariate fordelinger: Sentraltendens Verdien for fordelingens tyngdepunkt Spredning Hvor nært opp til tyngdepunktet ligger

Detaljer

Analyse av kontinuerlige data. Intro til hypotesetesting. 21. april 2005. Seksjon for medisinsk statistikk, UIO. Tron Anders Moger

Analyse av kontinuerlige data. Intro til hypotesetesting. 21. april 2005. Seksjon for medisinsk statistikk, UIO. Tron Anders Moger Intro til hypotesetesting Analyse av kontinuerlige data 21. april 2005 Tron Anders Moger Seksjon for medisinsk statistikk, UIO 1 Repetisjon fra i går: Normalfordelingen Variasjon i målinger kan ofte beskrives

Detaljer

EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE (MASTER) 14. MAI 2004 (4 timer)

EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE (MASTER) 14. MAI 2004 (4 timer) EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE (MASTER) 14. MAI 2004 (4 timer) Bruk av ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Utover det er ingen hjelpemidler tillatt. Sensur faller mandag 7. juni

Detaljer

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 5. DESEMBER 2005 (4 timer)

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 5. DESEMBER 2005 (4 timer) EKSAMEN I SOS20 KVANTITATIV METODE 5. DESEMBER 2005 (4 timer) Bruk av ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Utover det er ingen hjelpemidler tillatt. Sensur faller fredag 23. desember

Detaljer

SKOLEEKSAMEN I. SOS1120 Kvantitativ metode. 13. desember 2012 4 timer

SKOLEEKSAMEN I. SOS1120 Kvantitativ metode. 13. desember 2012 4 timer SKOLEEKSAMEN I SOS1120 Kvantitativ metode 13. desember 2012 4 timer Det er lov å bruke ikke-programmerbar kalkulator som hjelpemiddel Sensur for eksamen faller 11.januar kl. 14.00. Sensuren publiseres

Detaljer

EKSAMEN I SOSIOLOGI SOS KVANTITATIV METODE. ORDINÆR SKOLEEKSAMEN 4. april 2011 (4 timer)

EKSAMEN I SOSIOLOGI SOS KVANTITATIV METODE. ORDINÆR SKOLEEKSAMEN 4. april 2011 (4 timer) EKSAMEN I SOSIOLOGI SOS4020 - KVANTITATIV METODE ORDINÆR SKOLEEKSAMEN 4. april 20 (4 timer) Tillatt hjelpemiddel: Ikke-programmerbar kalkulator. Opplysninger bakerst i oppgavesettet Sensur på eksamen faller

Detaljer

Oppgaver til Studentveiledning I MET 3431 Statistikk

Oppgaver til Studentveiledning I MET 3431 Statistikk Oppgaver til Studentveiledning I MET 3431 Statistikk 20. mars 2012 kl 17.15-20.15 i B2 Handelshøyskolen BI 2 Oppgaver 1. Konfidensintervaller Vi ser på inntekten til en tilfeldig valgt person (i tusen

Detaljer

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Fredag 13. mars 2015 kl. 10.00-12.00

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Fredag 13. mars 2015 kl. 10.00-12.00 MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016 Individuell skriftlig eksamen i STA 400- Statistikk Fredag 13. mars 2015 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: kalkulator Eksamensoppgaven består av 10 sider inkludert forsiden

Detaljer

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap SENSORVEILEDNING I SOS1002 VÅREN 2011 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 26. mai 2011 Eksamenstid:

Detaljer

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 23. NOVEMBER 2004 (6 timer)

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 23. NOVEMBER 2004 (6 timer) EKSAMEN I SOS20 KVANTITATIV METODE 23. NOVEMBER 2004 (6 timer) Bruk av ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Utover det er ingen hjelpemidler tillatt. Sensur faller tirsdag 4. desember

Detaljer

STUDIEÅRET 2016/2017. Individuell skriftlig eksamen i STA 200- Statistikk. Torsdag 27. april 2017 kl

STUDIEÅRET 2016/2017. Individuell skriftlig eksamen i STA 200- Statistikk. Torsdag 27. april 2017 kl STUDIEÅRET 2016/2017 Individuell skriftlig eksamen i STA 200- Statistikk Torsdag 27. april 2017 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: Kalkulator og formelsamling som blir delt ut på eksamen Eksamensoppgaven består

Detaljer

Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio)

Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio) Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio) Beskrive fordelinger (sentraltendens, variasjon og form): Observasjon y i Sentraltendens

Detaljer

Gruppe 1 Gruppe 2 Gruppe a) Finn aritmetisk gjennomsnitt, median, modus og standardavvik for gruppe 2.

Gruppe 1 Gruppe 2 Gruppe a) Finn aritmetisk gjennomsnitt, median, modus og standardavvik for gruppe 2. Sensurveiledning Ped 3001 h12 Oppgave 1 Er det sammenheng mellom støtte fra venner og selvaktelse hos ungdom? Dette spørsmålet ønsket en forsker å undersøke. Han samlet data på 9. klassingers opplevde

Detaljer

MEVIT2800. Forelesning, 14/09/07 Audun Beyer

MEVIT2800. Forelesning, 14/09/07 Audun Beyer MEVIT2800 Forelesning, 14/09/07 Audun Beyer Plan for dagen Problemstillinger revisited Enheter Informasjon om enhetene Utvelging av informasjon Variabler/dimensjoner og verdier/kategorier Målenivåer Kilde-

Detaljer

Forelesning 9 Statistiske mål for bivariat tabellanalyse

Forelesning 9 Statistiske mål for bivariat tabellanalyse Forelesning 9 Statistiske mål for bivariat tabellanalyse Vi har ulike koeffisienter som viser styrken på den statistiske avhengigheten mellom de to variablene. Valg av koeffisient må vurderes ut fra variablenes

Detaljer

EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE 20. mars (4 timer)

EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE 20. mars (4 timer) EKSAMEN I SOS400 KVANTITATIV METODE 0. mars 009 (4 timer Tillatte hjelpemidler: Ikke-programmerbar kalkulator Liste med matematiske uttrykk/andeler i fordelinger (bakerst i oppgavesettet Sensur på eksamen

Detaljer

STUDIEÅRET 2014/2015. Individuell skriftlig eksamen i STA 200- Statistikk. Torsdag 16. april 2015 kl. 10.00-12.00

STUDIEÅRET 2014/2015. Individuell skriftlig eksamen i STA 200- Statistikk. Torsdag 16. april 2015 kl. 10.00-12.00 STUDIEÅRET 2014/2015 Individuell skriftlig eksamen i STA 200- Statistikk Torsdag 16. april 2015 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: kalkulator. Formelsamling blir delt ut på eksamen Eksamensoppgaven består av

Detaljer

Effektstørrelse. Tabell 1. Kritiske verdier for Pearson s produkt-moment-korrelasjon med 5% og 1% signifikansnivå. N 5% 1% N 5% 1%

Effektstørrelse. Tabell 1. Kritiske verdier for Pearson s produkt-moment-korrelasjon med 5% og 1% signifikansnivå. N 5% 1% N 5% 1% Thor Arnfinn Kleven Institutt for pedagogikk 19.09.2013 Effektstørrelse Tradisjonelt har signifikanstesting vært fremhevet som den viktigste statistiske analyseformen i pedagogisk og psykologisk forskning.

Detaljer

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2013/2015 MASTER I IDRETTSFYSIOTERAPI 2013/2015. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2013/2015 MASTER I IDRETTSFYSIOTERAPI 2013/2015. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk MSTR I IRTTSVITNSKP 013/015 MSTR I IRTTSFYSIOTRPI 013/015 Utsatt individuell skriftlig eksamen i ST 400- Statistikk Mandag 5. august 014 kl. 10.00-1.00 Hjelpemidler: kalkulator ksamensoppgaven består av

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK 1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Torsdag 1. juni 2006. Tid for eksamen: 09.00 12.00. Oppgavesettet er på

Detaljer

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I SOS100 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 1. juni 006 Eksamenstid: 4 timer

Detaljer

Eksamensoppgave i ST3001

Eksamensoppgave i ST3001 Det medisinske fakultet Institutt for kreftforskning og molekylær medisin Eksamensoppgave i ST3001 fredag 25. mai 2012, kl. 9.00 13:00 Antall studiepoeng: 7.5 Tillatte hjelpemidler: Kalkulator og alle

Detaljer

SENSORVEILEDNING I SOS1002 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE

SENSORVEILEDNING I SOS1002 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap SENSORVEILEDNING I SOS1002 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 30. mai 2012 Eksamenstid: 5

Detaljer

Oppgaver til Studentveiledning 4 MET 3431 Statistikk

Oppgaver til Studentveiledning 4 MET 3431 Statistikk Oppgaver til Studentveiledning 4 MET 3431 Statistikk 8. mai 2012 kl 17.15-20.15 i B2 Handelshøyskolen BI 2 Oppgaver 1. Eksamensoppgaver: Eksamen 22/11/2011: Oppgave 1-7. Eksamensoppgaven fra 11/2011 er

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 13: Lineær regresjon og korrelasjon

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 13: Lineær regresjon og korrelasjon ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 13: Lineær regresjon og korrelasjon Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag http://wiki.math.ntnu.no/st0202/2012h/start 2 Kap. 13: Lineær korrelasjons-

Detaljer

Oppgave 1. . Vi baserer oss på at p 47 1 og p 2 er tilnærmet normalfordelte (brukbar tilnærming). Vi har tilnærmet at (n 1 = n 2 = 47)

Oppgave 1. . Vi baserer oss på at p 47 1 og p 2 er tilnærmet normalfordelte (brukbar tilnærming). Vi har tilnærmet at (n 1 = n 2 = 47) MOT310 tatistiske metoder 1 Løsningsforslag til eksamen vår 006, s. 1 Oppgave 1 a) En tilfeldig utvalgt besvarelse får F av sensor 1 med sannsynlighet p 1 ; resultatene for ulike besvarelser er uavhengige.

Detaljer

1 10-2: Korrelasjon. 2 10-3: Regresjon

1 10-2: Korrelasjon. 2 10-3: Regresjon 1 10-2: Korrelasjon 2 10-3: Regresjon Example Krysser y-aksen i 1: b 0 = 1 Stiger med 2 hver gang x øker med 1: b 1 = 2 Formelen til linja er derfor y = 1 + 2x Eksempel Example Vi lar fem personer se en

Detaljer

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE IDRSA004 Faglig kontakt under eksamen: Arve Hjelseth (7359562) Eksamensdato: 0.2.08

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY1011/PSYPRO4111 Psykologiens metodologi

Eksamensoppgave i PSY1011/PSYPRO4111 Psykologiens metodologi Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY1011/PSYPRO4111 Psykologiens metodologi Faglig kontakt under eksamen: Ingvild Saksvik-Lehouillier Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato:15. desember 2016 Eksamenstid:

Detaljer

I enkel lineær regresjon beskrev linja. μ y = β 0 + β 1 x

I enkel lineær regresjon beskrev linja. μ y = β 0 + β 1 x Multiple regresjon Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable.det er fortsatt en responsvariabel. Måten dette gjøre på er nokså naturlig. Prediktoren

Detaljer

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap SENSORVEILEDNING I SOS1002 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 28. mai 2010 Eksamenstid: 5

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 10.12.2014 Eksamenstid (fra-til): 09:00 13:00

Detaljer

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE HØST 2010 I SOS1002 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Faglig kontakt under

Detaljer

Forelesning 18 SOS1002

Forelesning 18 SOS1002 Forelesning 8 SOS002 Bruk av regresjonsmodeller til å predikere verdier? Hvordan kan vi predikere timelønn ut fra denne lineære regresjonsmodellen? B SEB Beta t Sig. t Kvinner(kvinne=, mann=0) -4,0 0,96-0,23-4,66

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i: UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet STK1110 FASIT. Eksamensdag: Tirsdag 11. desember 2012. Tid for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet er på 5 sider. Vedlegg: Tillatte

Detaljer

Kort overblikk over kurset sålangt

Kort overblikk over kurset sålangt Kort overblikk over kurset sålangt Kapittel 1: Deskriptiv statististikk for en variabel Kapittel 2: Deskriptiv statistikk for samvariasjon mellom to variable (regresjon) Kapittel 3: Metoder for å innhente

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 23.05.2014 Eksamenstid (fra-til): 09:00 13:00

Detaljer

EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE 8. april (4 timer)

EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE 8. april (4 timer) EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE 8. april 200 (4 timer) Tillatte hjelpemidler: Ikke-programmerbar kalkulator Liste med matematiske uttrykk/andeler i fordelinger (bakerst i oppgavesettet) Sensur på

Detaljer

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert = 2.16 0

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert = 2.16 0 Løsningsforslag til eksamen i MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 08. mai 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk (Tapir

Detaljer

Obligatorisk oppgave 2

Obligatorisk oppgave 2 Obligatorisk oppgave 2 Oppgave 1 Denne oppgaven er en analyse av resultatene på midtveiseksamen H2017. Les først inn resultatene fra midtveiseksamen i RStudio ved følgende kommando: resultater

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode Kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode Kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 73 59 1960 Eksamensdato: 23.05.2016 Eksamenstid (fra-til): 09:00-13:00

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY1011/4111 Psykologiens metodologi

Eksamensoppgave i PSY1011/4111 Psykologiens metodologi Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY1011/4111 Psykologiens metodologi Faglig kontakt under eksamen: Eva Langvik Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 11. desember 2015 Eksamenstid (fra-til): 09:00-13:00

Detaljer

9. Metode statistikk og analyse

9. Metode statistikk og analyse 9. Metode statistikk og analyse MEVIT 1310 Mediebruk, makt og samfunn 4. april 2005 Tanja Storsul Disposisjon Datamatrisa Skalanivå Prosentdifferanser/prediksjonseffekter Univariat analyse Bivariat analyse

Detaljer

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Mandag 24. august 2015 kl. 10.00-12.

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Mandag 24. august 2015 kl. 10.00-12. MASTR I IDRTTSVITNSKAP 2014/2016 Utsatt individuell skriftlig eksamen i STA 400- Statistikk Mandag 24. august 2015 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: kalkulator ksamensoppgaven består av 10 sider inkludert

Detaljer