Forelesning 18 SOS1002

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Forelesning 18 SOS1002"

Transkript

1 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 < 0,00 Utdanning (antall år etter grunnskole) 3,66 0,2 0,3 7,37 < 0,00 Alder (antall 0-år) 4,44 0,4 0,8 0,87 < 0,00 Klasse (Dummy-variabler med ufaglærte arbeidere som referansekategori) Øvre serviceklasse 5,59 2,06 0,4 7,55 < 0,00 Nedre serviceklasse 0,47,44 0,6 7,29 < 0,00 Rutinefunksjonærer -,06,29-0,02-0,82 0,4 Faglærte arbeidere -0,2,42-0,00-0,5 0,882 Forfremmet (ja=, nei=0) 7,08 0,88 0, 8,0 < 0,00 Bedriftserfaring (antall 0-år i bedriften),47 0,58 0,04 2,54 0,0 Privat sektor (privat=, offentlig=0) 6,8 0,90 0, 7,60 < 0,00 Konstantledd 57,39 2,05 27,97 < 0,00 N R ,37 2 Hva predikerer den lineære regresjonsmodellen som timelønn for en kvinnelig ufaglærte arbeidere i offentlig sektor med gjennomsnittlig utdanning (2,65), alder (3,94) og yrkeserfaring (0,94), men som ikke har blitt forfremmet? Y kvinne =-4,0 kvinne+3,66 utdanning+4,44 alder +5,59 Kl+0,47 Kl2-,06 Kl3-2 Kl4 +7,08 forfremmet+,47 bedriftserfaring +6,8 privat+57,39 Y kvinne =-4,0 +3,66 2,65+4,44 3,94 +5,59 0+0,47 0-, ,08 0+,47 0,94 +6,8 0+57,39 Y kvinne = 7,86 3

2 Hva predikerer den lineære regresjonsmodellen som timelønn for en mannlig ufaglærte arbeidere i offentlig sektor med gjennomsnittlig utdanning (2,65), alder (3,94) og yrkeserfaring (0,94), men som ikke har blitt forfremmet? Y mann = -4,0 kvinne+3,66 utdanning+4,44 alder +5,59 Kl+0,47 Kl2-,06 Kl3-2 Kl4 +7,08 forfremmet+,47 bedriftserfaring +6,8 privat+57,39 Y mann = -4,0 0+3,66 2,65+4,44 3,94 +5,59 0+0,47 0-, ,08 0+,47 0,94 +6,8 0+57,39 Y mann = 85,96 4 Hva er differansen mellom de to prediksjonene? Y kvinne = 7,86 Y mann = 85,96 Diff. = - 4,0 Men hvorfor blir differansen mellom kvinnen og mannen akkurat det samme som regresjonskoeffisienten for kvinne? Grunnen er at regresjonskoeffisienten for kvinne viser jo nettopp forskjellen mellom kvinner og menn når de andre variablene holdes like! Men slik blir det IKKE når vi bruker logistisk regresjon! 5 Hvordan forklarer vi denne logistiske regresjonsmodellen? Logistisk regresjonsmodell for sannsynligheten for å tjene 83 kroner eller mer pr time ut fra diverse uavhengige variabler. B SEB Oddratio Sig. Kvinner(kvinne=, mann=0) -,34 0,0 0,26 < 0,00 Utdanning (antall år etter grunnskole) 0,30 0,02,35 < 0,00 Alder (antall 0-år) 0,27 0,04,3 < 0,00 Klasse (Dummy-variabler med ufaglærte arbeidere som ref.) Øvre serviceklasse,76 0,25 5,78 < 0,00 Nedre serviceklasse,09 0,5 2,99 < 0,00 Rutinefunksjonærer -0,09 0,3 0,9 0,497 Faglærte arbeidere 0,22 0,3,25 0,093 Forfremmet (ja=, nei=0) 0,82 0,09 2,27 < 0,00 Bedriftserfaring (antall 0-år i bedriften) 0,23 0,06,26 < 0,00 Privat sektor (privat=, offentlig=0) 0,52 0,0,68 < 0,00 Konstantledd -2,42 (N=) (3680) 6 2

3 Kan oddratioene gi oss informasjon om sannsynligheter for å tjene 83 kroner eller mer pr time? Oddratio Forskjellene i Sig. prosent (OR-)*00 Kvinner(kvinne=, mann=0) 0, ,000 Utdanning (antall år etter grunnskole), ,000 Alder (antall 0-år),3 3 0,000 Klasse (Ufaglærte arbeidere som ref.) -00 Øvre serviceklasse 5, ,000 Nedre serviceklasse 2, ,000 Rutinefunksjonærer 0,9-9 0,497 Faglærte arbeidere, ,093 Forfremmet (ja=, nei=0) 2, ,000 Bedriftserfaring (antall 0-år i bedriften), ,000 Privat sektor (privat=, offentlig=0), ,000 Konstantledd 0,09 (N=) (3680) Oddsen for å tjene mer enn 83 kroner i timen er 74% lavere for kvinner enn for menn For hvert år økning i utdanning, øker oddsen for å komme i denne høyinntektsgruppen med 35% 7 NB! Odds er ikke det samme som sannsynligheter De fleste er mindre fortrolige med begrepene odds og oddratioer enn med prosenter og prosentdifferanser. Høy utdanning 0 Lav utdanning Odds (Høy/Lav) Byer og tettsteder NB! Odds er ikke det samme som sannsynligheter De fleste er mindre fortrolige med begrepene odds og oddratioer enn med prosenter og prosentdifferanser. Prosentdifferanse Landsbygda Byer og Landsbygda tettsteder Oddratio Høy utdanning Lav utdanning Odds (Høy/Lav),00 0,43 2,33 Det vil si at oddsen for å ha høy utdanning er 33% høyere i byene enn på landsbygda ((2,33-)*00=33) Prosentdifferansen mellom by og land er derimot 20 prosentpoeng Og sannsynlighetene for å ha høy utdanning er 0,5 i byene og 0,3 på landsbygda Det vil si at sannsynligheten for å ha høy utdanning er 20 prosentpoeng høyere i byene enn på landsbygda, ikke 33 prosent høyere. 9 3

4 Omregning til sannsynligheter NB! Dette er en ikke-lineær tolkning Det vil si at effekten i form av sannsynligheter må identifiserer for et gitt sett av verdier på de andre variablene Statistisk P = / (+ e -L ) der e er den naturlige logaritmen 2,78 Fremgangsmåte a) Sett opp hele regresjonsligninga b) Bestem deg for hvilken X-variabel du vil beregne sannsynligheter for c) Sett inn gjennomsnittsverdiene på alle andre kontinuerlige X-variabler og de mest utbredte kombinasjonene på de andre dummykodede X- variablene d) Beregn predikerte logiter (L) for hver verdi på den valgte X- variabelen e) Beregn så sannsynlighetene med formelen: P = + e L 0 Hvor sannsynlig er det at den en kvinnelig ufaglærte arbeidere i offentlig sektor med gjennomsnittlig utdanning (2,65), alder (3,94) og yrkeserfaring (0,94), men som ikke har blitt forfremmet, tjener mer enn 83 kroner i timen? L kvinne =-,338 kvinne+0,300 utdanning+0,269 alder+,755 Kl +,094 Kl2-0,090 Kl3+0,222 Kl4+0,82 forfremmet +0,232 bedriftserfaring+0,57 privat-2,48 L kvinne =-,338 +0,300 2,65+0,269 3,94+, , , , , ,232 0,94+0,57 0-2,48 L kvinne =-,686 = = = 0,57 (,686) + e + e P kvinne L Hvor sannsynlig er det at den en mannlig ufaglærte arbeidere i offentlig sektor med gjennomsnittlig utdanning (2,65), alder (3,94) og yrkeserfaring (0,94), men som ikke har blitt forfremmet, tjener mer enn 83 kroner i timen? L mann = -,338 kvinne+0,300 utdanning+0,269 alder+,755 Kl +,094 Kl2-0,090 Kl3+0,222 Kl4+0,82 forfremmet +0,232 bedriftserfaring+0,57 privat-2,48 L mann = -, ,300 2,65+0,269 3,94+, , , , , ,232 0,94+0,57 0-2,48 L mann = -0,345 = 0, 45 ( 0,345) + e = + e = P mann L 2 4

5 Hva er differansen mellom de to sannsynlighetene? P kvinner = 0,57 P menn = 0,45 Diff. = - 0,258 Kvinner med de oppsatte kjennetegnene har 26 prosentpoeng lavere sannsynlighet enn menn, med samme kjennetegnene, for å tjene mer enn 83 kroner 3 5

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

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

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

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

Forelesning 13 Regresjonsanalyse

Forelesning 13 Regresjonsanalyse Forelesning 3 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

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 EKSAMENSOPPGAVE I SOS1002 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 26. mai 2011 Eksamenstid: 5

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

Forelesning 14 REGRESJONSANALYSE II. Regresjonsanalyse. Slik settes modellen opp i SPSS

Forelesning 14 REGRESJONSANALYSE II. Regresjonsanalyse. Slik settes modellen opp i SPSS Forelesning 4 REGRESJOSAALYSE II Regresjonsanalyse Saisisk meode for å forklare variansen i en avhengig variabel u fra informasjon fra en eller flere uavhengige variabler. Eksempel: Kjønn Udanning Alder

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

Sensorveiledning til eksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap

Sensorveiledning til eksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Institutt for sosiologi og statsvitenskap Sensorveiledning til eksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Generell informasjon: I høstsemesteret 2014 ble det ikke gitt

Detaljer

Logistisk regresjon 1

Logistisk regresjon 1 Logistisk regresjon Hovedideen: Binær logistisk regresjon håndterer avhengige, dikotome variable Et hovedmål er å predikere sannsynligheter for å ha verdien på avhengig variabel for bestemte (sosiale)

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

regresjonsmodeller multippel logistisk regresjon logistisk regresjon prediksjon vs assosiasjon den logistisk funksjonen (2)

regresjonsmodeller multippel logistisk regresjon logistisk regresjon prediksjon vs assosiasjon den logistisk funksjonen (2) Innføring i medisinsk statistikk del 2 regresjonsmodeller Hvorfor vil man bruke regresjonsmodeller? multippel logistisk regresjon. predikere et utfall (f.eks. sykdom, død, blodtrykk) basert på et sett

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

SOS3003 Eksamensoppgåver

SOS3003 Eksamensoppgåver SOS3003 Eksamensoppgåver Gjennomgang våren 2004 Erling Berge Vår 2004 1 Gjennomgang av Oppgåve 3 gitt hausten 2001 Vår 2004 2 Haust 2001 Oppgåve 3 I tabellvedlegget til oppgåve 3 er det estimert 7 ulike

Detaljer

Logistisk regresjon 2

Logistisk regresjon 2 Logistisk regresjon 2 SPSS Utskrift: Trivariat regresjon a KJONN UTDAAR Constant Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) -,536,3 84,56,000,25,84,08 09,956,000,202 -,469,083 35,7,000,230 a.

Detaljer

Fra krysstabell til regresjon

Fra krysstabell til regresjon Fra krysstabell til regresjon La oss si at vi er interessert i å undersøke i hvilken grad arbeidstid er avhengig av utdanning. Vi har ca. 3200 observasjoner (dvs. arbeidstakere som er spurt). For hver

Detaljer

SOS3003 Eksamensoppgåver

SOS3003 Eksamensoppgåver SOS3003 Eksamensoppgåver Oppgåve 2 gitt våren 2003 Erling Berge Vår 2004 Erling Berge 1 OPPGAVE 2 Logistisk regresjon (teller 50%) Den avhengige variabelen i analysen er innvenn, som fanger opp om en har

Detaljer

UTDRAG FRA SENSORVEILEDNINGEN FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2001

UTDRAG FRA SENSORVEILEDNINGEN FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2001 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

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

SOS3003 Eksamensoppgåver

SOS3003 Eksamensoppgåver SOS3003 Eksamensoppgåver Gjennomgang våren 2004 Erling Berge Gjennomgang av Oppgåve 2 gitt hausten 2003 Haust 2003 Oppgåve 2 Den avhengige variabelen i den logistiske regresjonsanalysen er freegl, som

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

SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat, vår 2003. Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU

SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat, vår 2003. Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat, vår 2003 Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Vår 2004 Erling Berge 2004 1 Forelesing IV Multivariat

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

Høye skårer indikerer høye nivåer av selvkontroll.

Høye skårer indikerer høye nivåer av selvkontroll. Psykologisk institutt PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2015 Skriftlig skoleeksamen tirsdag 19. mai, 09:00 (4 timer) Resultater publiseres 10. juni Kalkulator

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

Median: Rangerer fordeling: Antall studenter er oddetall, medianposisjonen er 4, og medianen er 28 timer

Median: Rangerer fordeling: Antall studenter er oddetall, medianposisjonen er 4, og medianen er 28 timer Sensorveiledning Eksamen vår 2015 SOS1002 Oppgave 1 a) Standardavviket. Et mål på spredning for kontinuerlige variabler. Det beregnes som kvadratrot til variansen. b) Minste kvadraters metode (OLS): En

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

Regresjonsmodeller. HEL 8020 Analyse av registerdata i forskning. Tom Wilsgaard

Regresjonsmodeller. HEL 8020 Analyse av registerdata i forskning. Tom Wilsgaard Regresjonsmodeller HEL 8020 Analyse av registerdata i forskning Tom Wilsgaard Intro Mye forskning innen medisin og helsefag dreier seg om å studere assosiasjonen mellom en eller flere eksponeringsvariabler

Detaljer

Akademikere logger ikke av

Akademikere logger ikke av Akademikere logger ikke av De er akademikere eller ledere, er midt i yrkeslivet, bor i større byer og logger ikke av selv om de går hjem. De blir oppringt, sjekker og svarer på e-post eller holder seg

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

Arbeidsnotat nr. 8-2000. Per Arne Tufte

Arbeidsnotat nr. 8-2000. Per Arne Tufte Arbeidsnotat nr. 8-2000 Per Arne Tufte En intuitiv innføring i logistisk regresjon SIFO 2000 Prosjektnotat nr. 8-2000 STATENS INSTITUTT FOR FORBRUKSFORSKNING Sandakerveien 24 C, Bygg B Postboks 4682 Nydalen

Detaljer

SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat 04. Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU

SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat 04. Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat 04 Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Erling Berge 2004 1 Forelesing IV Multivariat regresjon II Hamilton

Detaljer

Konsekvenser av familiepolitikk

Konsekvenser av familiepolitikk Konsekvenser av familiepolitikk Nico Keilman Befolkning og velferd ECON 1730 Høst 2010 Konsekvenser av - barnetrygd - foreldrepermisjon 1. fruktbarhet for - kontantstøtte 2. kvinners yrkesdeltakelse -

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

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: 11.12.2013 Eksamenstid (fra-til):09:00 13:00

Detaljer

Logistisk regresjon: binomisk, multinomisk og rangert. Håvard Hegre

Logistisk regresjon: binomisk, multinomisk og rangert. Håvard Hegre Logistisk regresjon: binomisk, multinomisk og rangert Håvard Hegre 23. september 2011 0: 23. september 2011 ii Innhold Forord v 1 Tabellanalyse 1 1.1 Parametrisk tabellanalyse...........................

Detaljer

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt.

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt. Eksamen i: MET00 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 8. november 2007 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 5 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

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

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

Std. Error. ANOVA b. Sum of Squares df Square F Sig. 54048,151 2 27024,075 327,600,000 263063,943 3189 82,491 317112,094 3191.

Std. Error. ANOVA b. Sum of Squares df Square F Sig. 54048,151 2 27024,075 327,600,000 263063,943 3189 82,491 317112,094 3191. Samspill i regresjon Variables Entered/Removed b Variables Variables Entered Removed Method Kjønn,, Enter hjemmebo ende a a. All requested variables entered. Summary Std. Error Adjusted R of the R R Square

Detaljer

Oppgave 1. Det oppgis at dersom y ij er observasjon nummer j fra laboratorium i så er SSA = (y ij ȳ i ) 2 = 3.6080.

Oppgave 1. Det oppgis at dersom y ij er observasjon nummer j fra laboratorium i så er SSA = (y ij ȳ i ) 2 = 3.6080. EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 28. FEBRUAR 2005 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV 4 OPPGAVER PÅ

Detaljer

Videregående utdanning for voksne. effekter på arbeid og ledighet

Videregående utdanning for voksne. effekter på arbeid og ledighet Videregående utdanning for voksne effekter på arbeid og ledighet 2 Videregående utdanning for voksne effekter på arbeid og ledighet Forfattere: Magnus Fodstad Larsen, Karl Bekkevold, Sigrid Holm Vox 2013

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

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

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

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 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 TIL EKSAMENSOPPGAVE I SOS1002 SAMFUNNSVITENSKAPELIG FORSKNINGSMETODE Eksamensdato: 5. desember

Detaljer

Statistikk, FO242N, AMMT, HiST 2. årskurs, 30. mai 2007 side 1 ( av 8) LØSNINGSFORSLAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG

Statistikk, FO242N, AMMT, HiST 2. årskurs, 30. mai 2007 side 1 ( av 8) LØSNINGSFORSLAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Statistikk, FO242N, AMMT, HiST 2. årskurs, 30. mai 2007 side 1 ( av 8) LØSNINGSFORSLAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG AVDELING FOR MAT- OG MEDISINSK TEKNOLOGI Matteknologisk utdanning Kandidatnr: Eksamensdato:

Detaljer

Matteknologisk utdanning

Matteknologisk utdanning Statistikk, FO242N, AMMT, HiST 2. årskurs, 30. mai 2007 side 1 ( av 5) HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG AVDELING FOR MAT- OG MEDISINSK TEKNOLOGI Matteknologisk utdanning Kandidatnr: Eksamensdato: 30. mai 2007

Detaljer

Litt enkel matematikk for SOS3003

Litt enkel matematikk for SOS3003 Litt enkel matematikk for SOS3003 Erling Berge 24 Aug 2004 Erling Berge 1 Om matematikk Matematikk er ikkje vanskeleg Det er eit språk for logikken. Det er lett å lære å lese Litt vanskelegare å forstå

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

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 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

OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 6 SIDER MERKNADER: Alle deloppgaver vektlegges likt.

OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 6 SIDER MERKNADER: Alle deloppgaver vektlegges likt. 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 forlag) OPPGAVESETTET

Detaljer

SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat 03. Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU

SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat 03. Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat 03 Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU Haust 2004 Erling Berge 2004 1 Forelesing III Multivariat regresjon

Detaljer

SOS3003 Eksamensoppgåver

SOS3003 Eksamensoppgåver SOS33 Eksamensoppgåver Gjennomgang våren 24 Erling Berge Vår 24 Gjennomgang av Oppgåve 2 gitt hausten 2 Vår 24 2 Haust 2 OPPGÅVE 2I tabellvedlegget til oppgåve 2 er det estimert 6 modellar av eiga inntekt

Detaljer

AFP og tidlig pensjonering

AFP og tidlig pensjonering AFP og tidlig pensjonering Nico Keilman Befolkning og velferd ECON 1730 Høst 2010 Pensum St melding nr 9 (2006-2007) Arbeid, velferd og inkludering: kap. 2 (s. 25-37) + figurene 9.1, 9.2, 9.4-9.6 (finnes

Detaljer

QED 1 7. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode

QED 1 7. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode QED 1 7 Matematikk for grunnskolelærerutdanningen Bind 2 Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode Kapittel 4 Oppgave 1 La være antall øyne på terningen. a) Vi får følgende sannsynlighetsfordeling

Detaljer

HØGSKOLEN I STAVANGER

HØGSKOLEN I STAVANGER EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 25. NOVEMBER 2003 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ

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

EKSAMENSOPPGAVE I IDRSA1004 Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode og analyse

EKSAMENSOPPGAVE I IDRSA1004 Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode og analyse NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I IDRSA1004 Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode og analyse Faglig kontakt under

Detaljer

Skoleeksamen i SOS Kvantitativ metode

Skoleeksamen i SOS Kvantitativ metode Eksamensinformasjon Skoleeksamen i SOS1120 - Kvantitativ metode 2. juni 2016 (4 timer) Informasjonskriv for deg som svarer på vanlig PC og ikke i Inspera: Hjelpemidler Ordbok Alle pensumbøker (inkl. kompendiet

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

Enkel Keynes-modell for en lukket økonomi uten offentlig sektor

Enkel Keynes-modell for en lukket økonomi uten offentlig sektor Forelesningsnotat nr 3, januar 2009, Steinar Holden Enkel Keynes-modell for en lukket økonomi uten offentlig sektor Notatet er ment som supplement til forelesninger med sikte på å gi en enkel innføring

Detaljer

Sykefravær, ventetider og helseforsikringer

Sykefravær, ventetider og helseforsikringer Sykefravær, ventetider og helseforsikringer - to prosjekter finansiert av NHOs arbeidsmiljøfond Den norske Forsikringsforening - medlemsmøte Oslo, 25. november 2015 Karin Dyrstad, Karl-Gerhard Hem, Thomas

Detaljer

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

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2013/2015 MASTER I IDRETTSFYSIOTERAPI 2013/2015. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk MASTER I IDRETTSVITENSKAP 013/015 MASTER I IDRETTSFYSIOTERAPI 013/015 Individuell skriftlig eksamen i STA 400- Statistikk Mandag 10. mars 014 kl. 10.00-1.00 Hjelpemidler: kalkulator Eksamensoppgaven består

Detaljer

Notater. Magnar Lillegård. Frafallsanalyse av Levekårsundersøkelsen 2008 2009/62. Notater

Notater. Magnar Lillegård. Frafallsanalyse av Levekårsundersøkelsen 2008 2009/62. Notater 2009/62 Notater Magnar Lillegård Notater Frafallsanalyse av Levekårsundersøkelsen 2008 Avdeling for IT og metode/seksjon for statistiske metoder og standarder Forord Dette metodenotatet er laget i forbindelse

Detaljer

Litt enkel matematikk for SOS3003

Litt enkel matematikk for SOS3003 Litt enkel matematikk for SOS3003 Erling Berge Fall 2009 Erling Berge 1 Om matematikk Matematikk er ikkje vanskeleg Det er eit språk for logikken. Det er lett å lære og å lese Det kan vere litt vanskelegare

Detaljer

RAPPORT 2004:2. Pål Schøne Lønnsforskjeller i offentlig privat sektor

RAPPORT 2004:2. Pål Schøne Lønnsforskjeller i offentlig privat sektor RAPPORT 2004:2 Pål Schøne Lønnsforskjeller i offentlig privat sektor ISF 2004 Rapport 2004:2 Institutt for samfunnsforskning Munthes gate 31 Postboks 3233 Elisenberg 0208 Oslo www.samfunnsforskning.no

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 SOS3003 Våren 2006 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Faglig kontakt

Detaljer

Eksamen er todelt, og har en kvantitativ og en kvalitativ del. Begge skal besvares.

Eksamen er todelt, og har en kvantitativ og en kvalitativ del. Begge skal besvares. Universitetet i Oslo Det juridiske fakultet Institutt for kriminologi og rettssosiologi KRIM4103/RSOS4103 - Metode Skriftlig eksamen høst 2014 Dato: Fredag 28. november kl. 10.00 (4 timer) Eksamen er todelt,

Detaljer

Inferens i regresjon

Inferens i regresjon Strategi som er fulgt hittil: Inferens i regresjon Deskriptiv analyse og dataanalyse først. Analyse av en variabel før studie av samvariasjon. Emne for dette kapittel er inferens når det er en respons

Detaljer

Notat 2006-066. Analyser av behov for barnevernstiltak ved hjelp av data fra Levekårsundersøkelsen

Notat 2006-066. Analyser av behov for barnevernstiltak ved hjelp av data fra Levekårsundersøkelsen Notat 2006-066 Analyser av behov for barnevernstiltak ved hjelp av data fra Levekårsundersøkelsen ECON-notat nr. 2006-066, Prosjekt nr. 45300 RRF/HBE/cjo, EBO, 29. august 2006 Ikke offentlig Analyser av

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

Språk og skrift som er brukt i SOS3003

Språk og skrift som er brukt i SOS3003 Språk og skrift som er brukt i SOS3003 Erling Berge Erling Berge 2010 1 Ei typisk setning i regresjonsspråket: Y i = β 0 + β 1 x 1i + ε i, i=1,...,n Det vi må lære først er rett å slett å lese ei setning

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

Innbyggerundersøkelse

Innbyggerundersøkelse Innbyggerundersøkelse Undersøkelse gjennomført for Fredrikstad kommune Opinion AS November 2015 Oppdragsbeskrivelse Prosjektbeskrivelse Oppdragsgiver Fredrikstad kommune Kontaktperson Formål Metode Utvalgsområde/univers

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

Profil Lavpris Supermarked Hypermarked Totalt. Coop Prix 4 4. Coop Extra 13 5. Coop Mega 7 7. Coop Obs 5 13. Rimi 24 24. Ica Supermarked 7 7

Profil Lavpris Supermarked Hypermarked Totalt. Coop Prix 4 4. Coop Extra 13 5. Coop Mega 7 7. Coop Obs 5 13. Rimi 24 24. Ica Supermarked 7 7 Vedlegg 1 - Regresjonsanalyser 1 Innledning og formål (1) Konkurransetilsynet har i forbindelse med Vedtak 2015-24, (heretter "Vedtaket") utført kvantitative analyser på data fra kundeundersøkelsen. I

Detaljer

Eksamensoppgave i ST3001

Eksamensoppgave i ST3001 Det medisinske fakultet Institutt for kreftforskning og molekylær medisin Eksamensoppgave i ST3001 Onsdag 16. desember 2010, kl. 9.00 13:00 ntall studiepoeng: 7.5 Tillatte hjelpemidler: Kalkulator og alle

Detaljer

Statistikk er begripelig

Statistikk er begripelig Statistikk er begripelig men man må begynne med ABC ANOVA ANOVA er brukt til å sammenligne gjennomsnittsverdier Slik er det, selv om det er Analysis of Variance man sier BIVARIAT Bivariat analyse er godt

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

Sosioøkonomiske nabolagstrekk og boligpriser på Haugalandet

Sosioøkonomiske nabolagstrekk og boligpriser på Haugalandet Sosioøkonomiske nabolagstrekk og boligpriser på Haugalandet Bacheloroppgave utført ved Høgskolen Stord/Haugesund Økonomisk- administrativ utdanning Av: Linn Jeanett Økland, kandidat nr. 13 Dette arbeidet

Detaljer

Spørsmål. 21 april Vår Krav til semesteroppgåva

Spørsmål. 21 april Vår Krav til semesteroppgåva Spørsmål 2 april 2004 Vår 2004 Krav til semesteroppgåva Spørsmål:. er det et krav om at vi skal ha en dummykodet variabel med i oppgaven? Svar: Det er eit krav at det skal vere med ein nominalskalavariabel

Detaljer

10.1 Enkel lineær regresjon Multippel regresjon

10.1 Enkel lineær regresjon Multippel regresjon Inferens for regresjon 10.1 Enkel lineær regresjon 11.1-11.2 Multippel regresjon 2012 W.H. Freeman and Company Denne uken: Enkel lineær regresjon Litt repetisjon fra kapittel 2 Statistisk modell for enkel

Detaljer

Kan vi gjøre noe med økende sosiale helseforskjeller?

Kan vi gjøre noe med økende sosiale helseforskjeller? Karl Evang-seminaret 2005 Oslo Kongressenter 19. oktober 2005 Kan vi gjøre noe med økende sosiale helseforskjeller? Steinar Westin Institutt for samfunnsmedisin Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Detaljer

QED 5 10. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode

QED 5 10. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode QED 5 10 Matematikk for grunnskolelærerutdanningen Bind 2 Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode Kapittel 4 Oppgave 1. La x være antall øyne på terningen. a) Vi får følgende sannsynlighetsfordeling

Detaljer

Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap Norges Teknisk Naturvitskapelege Universitet

Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap Norges Teknisk Naturvitskapelege Universitet 1 EKSAMENSOPPGÅVER SVSOS316 Haust 1999 FRAMLEGG TIL LØYSING Institutt for sosiologi og statsvitenskap Norges Teknisk Naturvitskapelege Universitet «Bruksanvisning» Når ein går igang med å løyse oppgåver

Detaljer

Underernæring hos eldre personer

Underernæring hos eldre personer Underernæring hos eldre personer K A R T L E G G I N G A V U N D E R E R N Æ R I N G H O S E L D R E H J E M M E B O E N D E P E R S O N E R M E D D E M E N S S Y K D O M / K O G N I T I V S V I K T F

Detaljer

Privates kjøp av svart arbeid

Privates kjøp av svart arbeid Privates kjøp av svart arbeid En befolkningsundersøkelse gjennomført for Skattedirektoratet i samarbeid med Samarbeidsforum mot svart økonomi Sperrefrist 8. november 2006 Gunhild Rui 02. november 2006

Detaljer

R A P P O R T. 10/90-fordeling. 50/50-fordeling 0 % 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000

R A P P O R T. 10/90-fordeling. 50/50-fordeling 0 % 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 Sentio Research Norge AS Klæbuveien 196 B 737 Trondheim Org.nr. 979 956 61 MVA R A P P O R T Mottaker IKT Norge Dato: 12.12.28 Deres ref: Per Morten Hoff Vår ref: Arve Østgaard Robert Ekle INNLEDNING Undersøkelsen

Detaljer

SØF-rapport nr. 01/13. Kommunal medfinansiering av sykehustjenester: Betydningen av helseforetak, avstand og private avtalespesialister

SØF-rapport nr. 01/13. Kommunal medfinansiering av sykehustjenester: Betydningen av helseforetak, avstand og private avtalespesialister Kommunal medfinansiering av sykehustjenester: Betydningen av helseforetak, avstand og private avtalespesialister av Lars-Erik Borge Ole Henning Nyhus SØF-prosjekt nr. 3050: Forhold som påvirker kommunenes

Detaljer

Logistisk regresjon. Regresjonsmodeller. Prediksjon versus assosiasjon. En epidemiologisk problemstilling. Et multivariabelt problem

Logistisk regresjon. Regresjonsmodeller. Prediksjon versus assosiasjon. En epidemiologisk problemstilling. Et multivariabelt problem Innføring i medisinsk statistikk del 2 Logistisk regresjon Hvorfor brukes logistisk regresjon? Multippel logistisk regresjon (Rosner, 2000; kap. 3.7 og 2006 presentasjon av Tom Ivar Lund Nilsen). Av samme

Detaljer

Utvikling i holdninger til barnevernet 2003-2006. Gjennomført for Barne, - Ungdoms,- og Familiedirektoratet

Utvikling i holdninger til barnevernet 2003-2006. Gjennomført for Barne, - Ungdoms,- og Familiedirektoratet Utvikling i holdninger til barnevernet 03-06 Gjennomført for Barne, - Ungdoms,- og Familiedirektoratet Rapport fra MMI v/wenche Berntsen Mars 06 Bakgrunn, formål og metode Som et ledd i kommunikasjonsstrategien

Detaljer

Detaljerte forklaringer av begreper og metoder.

Detaljerte forklaringer av begreper og metoder. Appendiks til Ingar Holme, Serena Tonstad. Risikofaktorer og dødelighet oppfølging av Oslo-undersøkelsen fra 1972-73. Tidsskr Nor Legeforen 2011; 131: 456 60. Dette appendikset er et tillegg til artikkelen

Detaljer

Regresjon med GeoGebra

Regresjon med GeoGebra Praksis og Teori Askim videregående skole 14.08.14 1 Lærplanmål 2 Punkter og Lister 3 Regresjon 4 Teori 5 Nytt verktøy Læreplanmål i 2P Modellering gjere målingar i praktiske forsøk og formulere matematiske

Detaljer

Er det noen sammenheng mellom stillinger i barnevernet og behandlingstid på undersøkelser?

Er det noen sammenheng mellom stillinger i barnevernet og behandlingstid på undersøkelser? Er det noen sammenheng mellom stillinger i barnevernet og behandlingstid på undersøkelser? LARS HÅKONSEN OG TROND ERIK LUNDER TF-notat nr. 22/2010 ISBN: 978-82-7401-377-3 ISSN: 1891-05 Innledning I dette

Detaljer