Sensorveiledning til eksamensoppgaven i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
|
|
- Sigbjørn Finstad
- 7 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Institutt for sosiologi og statsvitenskap Sensorveiledning til eksamensoppgaven i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Generell informasjon: I vårsemesteret 2015 har vi hatt følgende bøker på pensum: Skog, Ole-Jørgen (2009). Å forklare sosiale fenomener. En regresjonsbasert tilnærming. Oslo: Gyldendal Akademisk. Christophersen, Knut-Andreas (2013). Introduksjon til statistisk analyse. Regresjonsbaserte metoder og anvendelser. Oslo: Gyldendal Akademisk. Acock, Alan C. (2014). A Gentle Introduction to Stata. Fourth Edition. College Station, Texas: Stata Press. Engelsktalende studenter har blitt anbefalt å bytte ut bøkene til Skog og Christophersen med den tidligere pensumboka «Regression with Graphics» av Larence Hamilton. Jeg har også inntrykk av at mange av studentene har bytte ut Stata-boka til Acock med Stata-boka til Tor Midtbø (Stata. En entusiastisk innføring) som etter min mening er mye bedre, men mindre omfattende, enn Acocks bok. Jeg antar også at mange av studentene har lagt stor vekt på Kristen Ringdals «Enhet og mangfold», som var pensum på bachelorkurset i metode, og at Ringdals beskrivelse av forutsetningene for OLS og logistisk regresjon finnes igjen i besvarelsene. Jeg gjengir derfor hovedinnholdet i alle disse bøkene i sensorveiledningen. De tre eksamensoppgavene skal telle en tredjedel av den samlede karakteren på eksamensbesvarelsen. Oppgave 1 Beskriv de viktigste forutsetningene for OLS-regresjon, og presenter noen metoder som kan brukes for å teste om modellforutsetningene er tilfredsstilt. Veiledning til sensor: De ulike pensumbøkene opererer med litt ulike krav til OLS-modellen. De forutsetningene som trekkes fram i pensumboka til Skog kan oppsummeres slik: at regresjonskurven er en rett linje at restleddet er normalfordelt, homoskedastisk og uavhengig mellom observasjonene at sammenhengen mellom den uavhengige og den avhengige variabelen ikke er spuriøs, som vil si at restleddet i modellen er ukorrelert med de uavhengige variabelen. Merk! Studenter finner sensur i Studentweb. Har du spørsmål om din sensur må du kontakte instituttet ditt. Eksamenskontoret vil ikke kunne svare på slike spørsmål.
2 Kristen Ringdal (2013) formulerer to hovedtyper av forutsetninger for OLS-modellen: 1) At modellen er riktig spesifisert a. Alle relevante x-variabler er tatt med, og irrelevante er eliminert. Alle X-variablene oppfattes som faste, det vil si at de er uten målefeil. b. Sammenhengene mellom X-variablene og Y er lineære. c. Modellen er additiv, det vil si at det ikke er samspill (statistisk interaksjon) mellom X- variablene. 2) Regresjonsmodellen bygger også på fire forutsetninger om residualene og en om sammenhengen mellom X-variablene. a. Residualene har et gjennomsnitt på 0 i populasjonen. b. Residualene har lik varians for alle X-variablene, homoskedastisitet. c. Residualene er ukorrelerte med hverandre og med X-variablene. d. Residualene er normalfordelte. e. X-variablene må ikke være perfekt korrelerte, verken parvis, eller gruppevis. Skog har en grundig drøfting av mulige konsekvenser av brudd på disse forutsetningene, og fremhever at kravet om en godt spesifisert modell, som vil si kravet om at modellen ikke har skjulte spuriøse effekter, er det viktigste, mens kravet om normalfordelt residual er den minst viktige av disse forutsetningene. Stata har flere metoder for å teste om modellen tilfredsstiller forutsetningene til OLS, og Acock presenterer flere av disse. Acock skiller i sine drøftinger dessverre dårlig mellom tekniske forutsetninger og andre modellforbedringer som vil kunne forbedre modelltilpasningen uten at de bør inkluderes som forutsetninger. Et eksempel på dette er at han legger for stor vekt på kravet om normalfordelte variabler, og at han overdriver konsekvensene av bruddene knyttet til residualene. Midtbø har den mest oversiktlige gjennomganger av tester knyttet til restleddet (s ) og tester for multikollinearitet og ikke-linearitet (s ). Noen av testene for å identifisere eventuelle brudd på forutsetningene for OLS blir også vist i loggfilen i oppgave 3. Oppgave 2 Beskriv de viktigste forutsetningene for logistisk regresjon, og presenter noen metoder som kan brukes for å teste om modellforutsetningene er tilfredsstilt. Veiledning til sensor: Skog beskriver de viktigste forutsetningene for logistisk regresjon slik: at sammenhengen mellom variablene er S-formet og kan beskrives med den logistiske funksjonen, som vil si en rett linje på logit-skalaen. at de enkelte observasjonene er uavhengige av hverandre, men har ingen forutsetninger knyttet til restleddet. at sammenhengen mellom den uavhengige og den avhengige variabelen ikke er spuriøs. Christophersen beskriver følgende forutsetninger som de viktigste: at observasjonene er uavhengige av hverandre at modellen omfatter alle relevante uavhengige variabler at alle modellvariablene er uten målefeil at modellen er velspesifisert, ingen betydningsfulle observasjoner og ingen sterk tendens til kolinearitet. Side 2 av 13
3 Det vil si at forutsetningene til riktig modellspesifisering blir omtrent de samme som for OLS, men at forutsetningene knyttet til restleddet ikke gjelder for den logistiske regresjonsmodellen. I mine forelesninger i SOS3003 har jeg lagt liten vekt på Stata-testing av forutsetningene til logistiske regresjonsmodeller, og Acock har heller ingen systematisk gjennomgang av slike tester i boka «A Gentle Introduction to Stata». Vi bør likevel forvente at de beste studentene klarer å besvare oppgaven ut fra sin kjennskap til forutsetningene for OLS, og at de klarer å bruke denne kunnskapen når de drøfter modellforutsetninger for logistiske regresjonsmodeller. Oppgave 3 Vedlegg 1 gjengir en loggfil fra statistikkprogrammet Stata, og viser en analyse av data fra det norske utvalget av European Social Survey fra Forklar hva denne loggfilen viser. Veiledning til sensor: I den vedlagte loggfilen viser jeg en stegvis oppbygging av en OLS-modell med en skale for institusjonell tillit som avhengig variabel. Skalaen er konstruert som en enkelt additiv indeks basert på reliabilitetsmålet Chronbachs alpha på 0,857. De tre modellene er estimert med to kontinuerlige uavhengige variablene alder målt i antall år (agea) og utdanningslengde mål i antall år (eduyrs), og de tre kategoriserte uavhengige variablene kjønn (gndr), politisk interesse (polintr), og partipreferanse (prtclano). Modell 1 blir de to kontinuerlige variablene estimert som lineære effekter, mens de tre kategoriserte variablene blir estimert som dymmysett med den første verdien som referansekategori. Beskrivelse av disse to dummysettene bør gis stor effekt på karakteren på delopgaven, og skal avsløre hvor godt studenten har forstått hva som skiller tolkningen av en lineær variabel og en dummykodet variabel. De studentene som argumenterer for at de opprinnelige kategoriene «Not applicable», «Refusale» og «Don t know» burde ha vært fjernet fra datasettet, uten å se at dette fører til store skjevheter i materialet, bør trekkes i karakter. De som i tillegg begrunner dette med at disse svaralternativene opprinnelige er kodet med de ytterliggående verdiene 66, 77 og 88 bør trekkes kraftig fordi de opprinnelige kodene er helt uvesentlige etter at alle gruppene er kodet om til verdiene 0 og 1. Modell 1 har en negativ lineær effekt av alder, som viser at den institusjonelle tilliten svekkes med økende verdi på aldersvariabelen, og en lineær positiv effekt av utdanning, som viser at den institusjonelle tilliten øker med økende utdanningsnivå. Begge disse effektene er statistisk signifikante både på 5% og 1%-nivå. Parameterestimatet for dummyen female viser ingen statistisk signifikant forskjell i institusjonell tillit mellom kvinner og menn. Effektene av de to kategoriserte variablene polintr og prtclano viser at valget av referansegruppe får stor betydning for signifikansverdiene for de enkelte dummyene, selv om den samlede forklaringseffekten av de to dummysettene er uavhengig av hvilken kategori som velges som referanse. Dette har sammenheng med at det i begge disse variabelen er en gruppe som skiller seg klart fra de andre. I modell 1 ser vi at den institusjonelle tilliten for de som er plassert i gruppe 4 (Not at all interested) på variabelen for politisk interesse har mye lavere tillit enn de som er plassert i de andre gruppene, og at den institusjonelle tilliten blant de som sympatiserer med gruppe 8 (FRP) er mye lavere enn i de andre gruppene. I modell 2 har vi valgt å bruke de to gruppene med mest avvikende verdi på de to dummysettene som referansegrupper, og da ser vi at nesten alle dummyene får statistisk signifikante effekter selv om den den samlede forklaringskraften for de to dummysettene er den samme i de to modellene. De studentene som ser dette bør honoreres. De studentene som forklarer dette med at den samlede effekten av de to dummysettene har blitt vesentlig større skal trekkes for dette. I modell 2 har vi i tillegg estimert en kurvelineær alderseffekt, og ut fra koeffisientene kan vi ser at den institusjonelle Side 3 av 13
4 tilliten svekkes med økende alder blant de laveste aldersgruppene, og at den øker med økende alder blant de eldste aldersgruppene. Skog viser på side 285 hvordan vi kan beregne topp- eller bunnpunkt for slike kurver med formelen X * =-b1/(2*b2), og da vil bunnpunktet i dette tilfellet bli 60,86 år. Det vil si at alderseffekten på den institusjonelle tilliten er negativ fram til 60 år, men at det er en svakt med økende alderseffekt blant de over 60. I modell 3 har vi også lagt inn et samspill mellom alder og utdanning som viser at negative alderseffekten på institusjonell tillit er klarere blant de med kort utdanning enn blant de med lang utdanning. Dette mønsteret kommer også tydelig fram i det betingede effektplottet fra modell 3. De studentene som ikke ser den samlede effekten av dette samspillet bør får trekk i karakteren. I Statautskriften har vi også lagt inn en del tester på om modellen tilfredsstiller forutsetningene for OLSregresjon. Histogrammet som viser fordelingen av residualen viser at denne er nær normalfordelt og spredningsdiagrammet med de predikerte verdiene i forhold til residualene viser at det ikke er noe klart heteroskedastisk mønster. I tillegg viser vi spredningsdiagrammer for residualene i forhold til verdiene på de to kontinuerlige uavhengige variablene, og her er det helle ingen tydelige indikasjoner på heteroskedastisitet. Utskriften viser også verdiene for Cooks D, som identifiserer eventuelle betydningsfulle enheter i modellen. Dette målet omtales kort på side 79 i pensumboka til Christophersen som et mål som identifiserer betydningsfulle observasjoner, men det er uklart hvordan verdiene skal tolkes. Christophersen viser en formel som sider at en enhet kan regnes som betydningsfull hvis Cook s D < 4/(n-k-1), og med våre data vil da grenseverdien bli 4/( )=0,0025, mens han i neste setning skriver at i praksis brukes gjerne verdien 0,20 som kriterium. Ut fra resultatet at kommandoen «summarize cook, d» ser vi at det er bare to enheter som har verdier over 0,20, og at rundt 5 prosent av enhetene har verdier på over 0, Det er dermed grunn til å tro at det ikke er vesentlige problemer knyttet til betydningsfulle enheter i modell 3. Til slutt i utskriften viser vi en kolinearitetstest basert på variansinflasjonsfaktoren VIF som viser at det er stor korrelasjon mellom alder (agea), alder opphøyd i andre (c.agea#c.agea), og samspillet mellom alder og utdanningslengde (c.agea#c.eduyrs). De flinkeste studentene bør også kunne se at denne multikolineariteten gjør at både koeffisienten og standardfeilen for agea blir mye større i modell 2 og 3 enn i modell 1, og at multikolineariteten sannsynligvis ville ha blitt vesentlig mindre hvis vi hadde sentrert aldersvariabelen med et gjennomsnitt lik 0. Trondheim Arild Blekesaune Side 4 av 13
5 Vedlegg 1. describe time89 kvinne alder utd forfremmet bedriftserfaring privat klasse storage display value variable name type format label variable label time89 double %10.0g Gjennomsnittlig timelønn 1989 kvinne double %10.0g Respondentens kjønn alder double %10.0g Alder i antall år utd double %10.0g År utdanning forfremmet double %11.0g forfremmet Noen gang forfremmet, fra A135 bedriftserfar~g double %10.0g Bedriftserfaring i antall år privat double %12.0g privat Privat eller offentlig sektor klasse89 double %27.0g klasse Goldthorpes klasse * Logaritmisk transformasjon av den den avhengige variabelen. gen lntime=ln(time89). * Univariat presentasjon av variablene i modell 1, 2 og 3. summ lntime kvinne alder utd forfremmet bedriftserfaring privat ib5.klasse89 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max lntime kvinne alder utd forfremmet bedriftser~g privat klasse89 Øvre serv Nedre ser Rutinefunk Faglært arb Side 5 av 13
6 . * Modell 1. reg lntime kvinne alder utd forfremmet bedriftserfaring privat Source SS df MS Number of obs = F( 6, 3673) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = lntime Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] kvinne alder utd forfremmet bedriftserfaring privat _cons Side 6 av 13
7 . * Modell 2: Goldthorp klasse med ufaglært arbeider som refreansekategori.. reg lntime kvinne alder utd forfremmet bedriftserfaring privat c.alder#c.alder ib5.klasse89 Source SS df MS Number of obs = F( 11, 3668) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = lntime Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] kvinne alder utd forfremmet bedriftserfaring privat c.alder#c.alder klasse89 Øvre service Nedre service Rutinefunk Faglært arb _cons testparm c.alder#c.alder ib5.klasse89 ( 1) c.alder#c.alder = 0 ( 2) 1.klasse89 = 0 ( 3) 2.klasse89 = 0 ( 4) 3.klasse89 = 0 ( 5) 4.klasse89 = 0 F( 5, 3668) = Prob > F = Side 7 av 13
8 . * Modell 3. reg lntime kvinne alder utd forfremmet bedriftserfaring privat c.alder#c.alder ib5.klasse89 c.kvinne# > c.utd c.kvinne#c.privat Source SS df MS Number of obs = F( 13, 3666) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = lntime Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] kvinne alder utd forfremmet bedriftserfaring privat c.alder#c.alder klasse89 Øvre service Nedre service Rutinefunk Faglært arb c.kvinne#c.utd c.kvinne#c.privat _cons testparm c.kvinne#c.utd c.kvinne#c.privat ( 1) c.kvinne#c.utd = 0 ( 2) c.kvinne#c.privat = 0 F( 2, 3666) = Prob > F = Side 8 av 13
9 . * Variance Inflatin Factor modell 3. vif Variable VIF 1/VIF kvinne alder utd forfremmet bedriftser~g privat c.alder# c.alder klasse c.kvinne# c.utd c.kvinne# c.privat Mean VIF * Diagnoseplott. rvpplot kvinne, yline(0) // Se Figur 1. rvpplot alder, yline(0) // Se Figur 2. rvpplot utd, yline(0) // Se Figur 3. rvpplot forfremmet, yline(0) // Se Figur 4. rvpplot bedriftserfaring, yline(0) // Se Figur 5. rvpplot privat, yline(0) // Se Figur 6. * Residualplott. predict residual, r. histogram residual // Se Figur 7 (bin=35, start= , width= ). end of do-file Side 9 av 13
10 Figur Respondentens kjønn Figur Alder i antall år Side 10 av 13
11 Figur År utdanning Figur Noen gang forfremmet, fra A135 Side 11 av 13
12 Figur Bedriftserfaring i antall år Figur Privat eller offentlig sektor Side 12 av 13
13 Figur Density Side 13 av 13
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
DetaljerEksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Examination paper for SOS3003 Applied Social Statistics
Institutt for sosiologi og statsvitenskap Eksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Examination paper for SOS3003 Applied Social Statistics Faglig kontakt under eksamen:
DetaljerEksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Institutt for sosiologi og statsvitenskap Eksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Faglig kontakt under eksamen: Johan Fredrik Rye Telefon: 992 73 088 Eksamensdato:
DetaljerEksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Institutt for sosiologi og statsvitenskap Eksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Faglig kontakt under eksamen: Arild Blekesaune Telefon: 911 89 768 Eksamensdato: 10.12.2015
DetaljerSOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse Kravene til innleveringsoppgaven i SOS3003 våren 2016
Institutt for sosiologi og statsvitenskap Sensorveiledning til oppgave og skriftlig eksamen i SOS3003 våren 2016 Karakteren i SOS3003 skal vurderes ut fra en individuelt skrevet oppgave og en seks timers
DetaljerUTSATT SKOLEEKSAMEN I SOS KVANTITATIV METODE. 29. Mars 2017 (4 timer)
Institutt for sosiologi og samfunnsgeografi BOKMÅL UTSATT SKOLEEKSAMEN I SOS4020 - KVANTITATIV METODE 29 Mars 2017 (4 timer) Tillatte hjelpemidler: Alle skriftlige hjelpemidler og kalkulator Sensur for
DetaljerSKOLEEKSAMEN I SOS KVANTITATIV METODE. 27. februar 2017 (4 timer)
Institutt for sosiologi og samfunnsgeografi BOKMÅL SKOLEEKSAMEN I SOS4020 - KVANTITATIV METODE 27. februar 2017 (4 timer) Tillatte hjelpemidler: Alle skriftlige hjelpemidler og kalkulator. Sensur for eksamen
DetaljerEksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ
Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 91838665 Eksamensdato: Eksamenstid (fra-til): Hjelpemiddelkode/Tillatte
DetaljerSOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse Kravene til innleveringsoppgaven i SOS3003 våren 2017
Institutt for sosiologi og statsvitenskap Sensorveiledning til oppgave og skriftlig eksamen i SOS3003 høsten 2017 Karakteren i SOS3003 skal vurderes ut fra en individuelt skrevet oppgave og en seks timers
DetaljerSOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse Kravene til innleveringsoppgaven i SOS3003 våren 2017
Institutt for sosiologi og statsvitenskap Sensorveiledning til oppgave og skriftlig eksamen i SOS3003 våren 2017 Karakteren i SOS3003 skal vurderes ut fra en individuelt skrevet oppgave og en seks timers
DetaljerForelesning 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
DetaljerSENSORVEILEDNING 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
DetaljerEksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ
Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 91838665 Eksamensdato: Eksamenstid (fra-til): Hjelpemiddelkode/Tillatte
DetaljerSOS 301 og SOS31/ SOS311 MULTIVARIAT ANALYSE
1 SOS 301 og SOS31/ SOS311 MULTIVARIAT ANALYSE Eksamensdag: 8 desember 1997 Eksamensstad: Dragvoll, paviljong C, rom 201 Tid til eksamen: 6 timar Vekt: 5 for SOS301 og 4 for SOS31/ SOS311 Talet på sider
DetaljerSENSORVEILEDNING 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
DetaljerSENSORVEILEDNING 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.
DetaljerForelesning 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
DetaljerSKOLEEKSAMEN 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
DetaljerAppendiks 5 Forutsetninger for lineær regresjonsanalyse
Appendiks 5 Forutsetninger for lineær regresjonsanalyse Det er flere krav til årsaksslutninger i regresjonsanalyse. En naturlig forutsetning er tidsrekkefølge og i andre rekke spiller variabeltype inn.
DetaljerSOS3003 Eksamensoppgåver
SOS3003 Eksamensoppgåver Gjennomgang våren 2004 Erling Berge Gjennomgang av Oppgåve 1 gitt hausten 2003 Haust 2003 Oppgåve 1 Den avhengige variabelen i regresjonsanalysen er en skala (indeks) for tillit
DetaljerECON240 VÅR / 2016 BOKMÅL
ECON240 VÅR / 2016 BOKMÅL UNIVERSITETET I BERGEN EKSAMEN UNDER SAMFUNNSVITENSKAPELIG GRAD [ DATO og KLOKKESLETT FOR EKSAMEN (START OG SLUTT) ] Tillatte hjelpemidler: Matematisk formelsamling av K. Sydsæter,
DetaljerHvorfor 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
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerSENSORVEILEDNING 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
DetaljerSENSORVEILEDNING 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.
DetaljerUTDRAG 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
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerSENSORVEILEDNING 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
DetaljerForelesning 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
DetaljerUTDRAG 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
DetaljerRegresjonsmodeller. 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
DetaljerSKOLEEKSAMEN 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
DetaljerEksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Institutt for sosiologi og statsvitenskap Eksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Faglig kontakt under eksamen: Arild Blekesaune Telefon: 911 89 768 Eksamensdato: 30.05.2017
DetaljerEKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011
EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011 Løsningsforslag Oppgave 1 (Med referanse til Tabell 1) a) De 3 fiskene på 2 år hadde lengder på henholdsvis 48, 46 og 35 cm. Finn de manglende tallene i Tabell 1. Test
DetaljerNTNU 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:
DetaljerNTNU 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:
DetaljerSENSORVEILEDNING 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.
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerEmnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal
EKSAMEN Emnekode: SFB12016 Dato: 06.06.2019 Hjelpemidler: Godkjent kalkulator Emnenavn: Metodekurs II: Samfunnsvitenskapelig metode og anvendt statistikk Eksamenstid: 09.00-13.00 Faglærer: Bjørnar Karlsen
DetaljerEksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ
Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 91838665 Eksamensdato: Eksamenstid (fra-til): Hjelpemiddelkode/Tillatte
DetaljerInstitutt for økonomi og administrasjon
Fakultet for samfunnsfag Institutt for økonomi og administrasjon Statistiske metoder Bokmål Dato: Torsdag 19. desember Tid: 4 timer / kl. 9-13 Antall sider (inkl. forside): 8 Antall oppgaver: 3 Oppsettet
DetaljerSkoleeksamen 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
DetaljerEr 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?
DetaljerNTNU 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
DetaljerEKSAMENSOPPGAVE FOR SOS3003: ANVENDT STATISTISK DATAANALYSE
NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE FOR SOS3003: ANVENDT STATISTISK DATAANALYSE Vår 2012 Faglig kontakt under eksamen:
DetaljerEksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk
Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Faglig kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: 3. juni 2016 Eksamenstid (fra til): 09:00-13:00
DetaljerUNIVERSITETET 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
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerSOS 31 MULTIVARIAT ANALYSE
1 SOS 31 MULTIVARIAT ANALYSE Eksamensdag: Onsdag 22. mai 1996 Eksamensstad: Nidarøhallen, Hall A Tid til eksamen: 6 timar Vekttal: 4 Talet på sider med nynorsk: 18 Sensurdato: 23 juni 1996 Hjelpemiddel
DetaljerEKSAMEN 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
DetaljerEksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - kvantitativ
Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Odin Hjemdal Tlf.: Psykologisk institutt 73 59 19 60 Eksamensdato: 23.5.2013 Eksamenstid (fra-til):
DetaljerEKSAMEN 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
Detaljer2. Forklar med egne ord de viktigste forutsetningene for regresjonen og diskuter om forutsetningene er oppfylt i oppgave 1.
Oppgave 1 (maks 14 poeng): 1. Forklar hvorfor vi bruker et utvalg fra populasjonen (og ikke hele populasjonen) for statistiske tester og hvordan man gjøre det å trekke et utvalg (angi et eksempel). 2.
DetaljerEmnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal
EKSAMEN Emnekode: SFB12016 Dato: 18.12.2018 Hjelpemidler: Godkjent kalkulator Emnenavn: Metodekurs II: Samfunnsvitenskapelig metode og anvendt statistikk Eksamenstid: 09.00-13.00 Faglærer: Bjørnar Karlsen
DetaljerNTNU, 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:
DetaljerEksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode kvantitativ
Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Christian Klöckner Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 8. desember 2016 Eksamenstid: 09:00 13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte
DetaljerEKSAMEN 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
DetaljerEksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk
Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Faglig kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: 30. mai 2014 Eksamenstid (fra til): 09:00-13:00
DetaljerEksamensoppgave i PSY3100 forskningsmetoder kvantitativ
Institutt for psykologi Eksamensoppgave i PSY3100 forskningsmetoder kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Odin Hjemdal Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 15. mai 2017 Eksamenstid: 09:00-13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte
DetaljerNTNU 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
DetaljerForelesning 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?
DetaljerME Vitenskapsteori og kvantitativ metode
KANDIDAT 2581 PRØVE ME-417 1 Vitenskapsteori og kvantitativ metode Emnekode ME-417 Vurderingsform Skriftlig eksamen Starttid 18.05.2018 09:00 Sluttid 18.05.2018 13:00 Sensurfrist 08.06.2018 02:00 PDF opprettet
DetaljerSENSORVEILEDNING 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.
DetaljerNTNU 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
DetaljerNTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap
NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE SOS3003 Faglig kontakt under eksamen: Albert Andrew Simkus Telefon: 99 53 21 74
DetaljerNTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap
NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE SOS 00 ANVENDT STATISTISK DATAANALYSE I SAMFUNNSVITENSKAP Faglig kontakt under eksamen:
DetaljerSOS3003 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
DetaljerNTNU, 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
DetaljerSensorveiledning: 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.
DetaljerME Vitenskapsteori og kvantitativ metode
KANDIDAT 2586 PRØVE ME-417 1 Vitenskapsteori og kvantitativ metode Emnekode ME-417 Vurderingsform Skriftlig eksamen Starttid 18.05.2018 09:00 Sluttid 18.05.2018 13:00 Sensurfrist 08.06.2018 02:00 PDF opprettet
DetaljerI 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
DetaljerSOS1120 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
DetaljerEksamensoppgave i SØK1004 - Statistikk for økonomer
Institutt for samfunnsøkonomi Eksamensoppgave i SØK1004 - Statistikk for økonomer Faglig kontakt under eksamen: Hildegunn E. Stokke, tlf 73591665 Bjarne Strøm, tlf 73591933 Eksamensdato: 01.12.2014 Eksamenstid
DetaljerMOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. 1) Oppgaver fra boka:
MOT30 Statistiske metoder, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. ) Oppgaver fra boka: Oppgave.5 (.3:5) ) Først om tolking av datautskriften. Sammendrag gir følgende informasjon: Multippel R =R,
DetaljerNTNU, 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
DetaljerEksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk
Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Faglig kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: August 2014 Eksamenstid (fra til): Hjelpemiddelkode/Tillatte
DetaljerEKSAMEN 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
DetaljerEKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 12. DESEMBER 2011 (4 timer)
EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 12. DESEMBER 2011 (4 timer) Bruk av ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Utover det er ingen hjelpemidler tillatt. Sensur faller 12. januar 2012
DetaljerLøsningsforslag eksamen STAT100 Høst 2010
Løsningsforslag eksamen STAT100 Høst 2010 Oppgave 1 a) To-utvalg, parvise data. La Y være tilfeldig variabel som angir antall drepte i periode 1 og tilsvarende X for periode 2. Vi antar parvise avhengigheter
DetaljerSOS 31 MULTIVARIAT ANALYSE
1 SOS 31 MULTIVARIAT ANALYSE Eksamensdag: Tysdag 28 november 1995 Eksamensstad: Dragvoll, paviljong C, rom 102 Tid til eksamen: 6 timar Vekttal: 4 Talet på sider med nynorsk: 7 Sensurdato: 20 desember
DetaljerLineære modeller i praksis
Lineære modeller Regresjonsmodeller med Forskjellige spesialtilfeller Uavhengige variabler Én binær variabel Analysen omtales som Toutvalgs t-test én responsvariabel: Y én eller flere uavhengige variabler:
DetaljerGjør gjerne analysene under her selv, så blir dere mer fortrolige med utskriften fra Spss. Her har jeg sakset og klippet litt.
Gjør gjerne analysene under her selv, så blir dere mer fortrolige med utskriften fra Spss. Her har jeg sakset og klippet litt. Data fra likelonn.sav og vi ser på variablene Salnow, Edlevel og Sex (hvor
DetaljerEksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk
Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Faglig kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: August 2016 Eksamenstid (fra til): Hjelpemiddelkode/Tillatte
DetaljerKapittel 3: Studieopplegg
Oversikt over pensum Kapittel 1: Empirisk fordeling for en variabel o Begrepet fordeling o Mål for senter (gj.snitt, median) + persentiler/kvartiler o Mål for spredning (Standardavvik s, IQR) o Outliere
DetaljerSKOLEEKSAMEN I SOS KVANTITATIV METODE. 29. februar 2016 (4 timer)
SKOLEEKSAMEN I SOS4020 - KVANTITATIV METODE 29. februar 2016 (4 timer) Tillatte hjelpemidler: Alle skriftlige hjelpemidler og kalkulator. Sensur for eksamen faller 21. mars klokken 14.00. Sensuren publiseres
DetaljerNTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap
NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Faglig kontakt under
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerEksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk
Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Faglig kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: 16. mai 2015 Eksamenstid (fra til): 09:00-13:00
DetaljerEKSAMEN 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,
DetaljerLøsningsforslag 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)
DetaljerEksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk
Institutt for matematiske fag Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk Fagleg kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: 3. juni 2016 Eksamenstid (frå til): 09:00-13:00
DetaljerNTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap
NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I SOS3003 Høst 2005 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Faglig kontakt
DetaljerNTNU 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
DetaljerOPPGAVESETTET 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
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Underveiseksamen i: STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Onsdag 28/3, 2007. Tid for eksamen: Kl. 09.00 11.00. Tillatte hjelpemidler:
DetaljerEKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 2. DESEMBER 2010 (4 timer)
EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 2. DESEMBER 2010 (4 timer) Bruk av ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Utover det er ingen hjelpemidler tillatt. Sensur faller 23. desember 2010
DetaljerMASTER 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
DetaljerSOS3003 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
DetaljerPSY2012 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
DetaljerFra 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