Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - kvantitativ

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - kvantitativ"

Transkript

1 Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Odin Hjemdal Tlf.: Psykologisk institutt Eksamensdato: Eksamenstid (fra-til): Hjelpemiddelkode/Tillatte hjelpemidler: Kalkulator uten sender og mottaker Annen informasjon: Målform/språk: Bokmål Antall sider: 5 Antall sider vedlegg: Kontrollert av: Dato Sign 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 OPPGAVE 1 a) Forklar kort hva en ANOVA er og hvilke forskningsspørsmål en ANOVA analyse kan besvare. b) Forklar sentrale begrep knyttet til ANOVA, gjerne med bruk av eksempler c) Hvilke forutsetninger bør være oppfylt før du gjør en ANOVA. Hvilke konsekvenser vil brudd på forutsetningene kunne ha? d) En forsker ønsket å undersøke om positiv oppmerksomhet og belønning ville øker forekomsten av rampestreker. Hun bestemte seg for å forsøke positiv oppmerksomhet og belønning som intervensjoner. Før administrasjonen av intervensjonene ble barna delt inn i fire forskjellige grupper med følgende betingelser: Gruppe 1; Både positiv oppmerksomhet og belønning: Gruppe 2; Bare positiv oppmerksomhet: Gruppe 3; Bare belønning: Gruppe 4; Verken positiv oppmerksomhet eller belønning. Et år senere fikk gruppene følgende rangering i forhold til rampestreker 1, 2, 3, 4, 5, hvor 1 er færrest rampestreker og 5 er den høyeste skåren. (Alle data er konstruert). Rapporter og forklar resultatene i tabell 1 og 2 slik du ville gjort en forskningsrapport. Tabell 1 Descriptive Statistics Dependent Variable: RAMPESTREKER POSITIV BELØNNING Mean Std. Deviation N OPPMERK SOMHET Yes Yes 4,17, No 2,75, Total 3,46, No Yes 2,83, No 2,67, Total 2,75, Total Yes 3,50, No 2,71, Total 3,10, Side 2 av 12

3 F-testen viste disse resultatene: Tabell 2 Tests of Between-Subjects Effects Source Type III df Mean F Sig. Sum of Squares Square Corrected Model 18, ,076 32,407,000 Intercept 462, , ,778,000 POSITIV OPPMERK- 6, ,021 32,111,000 SOMHET BELØNNING 7, ,521 40,111,000 POSITIV 4, ,688 25,000,000 OPPMERKSOMHET * BELØNNING Error 8,250 44,188 Total 489, Corrected Total 26, Dependent Variable: RAMPESTREKER a R Squared =,688 (Adjusted R Squared =,667) OPPGAVE 2 a) Hva er hovedformålet med regresjonsanalyse? b) Hvilke forutsetninger bør tilfredsstilles for at man kan gjøre regresjonsanalyser. Navngi og forklar flere forutsetninger. Hva vil konsekvensen være ved å bryte med forutsetningene? c) En forsker har sett på forholdet mellom sorg (som avhengig variabel), kjønn og antall negative livshendelser (som uavhengige variabler). Forskeren benyttet en hierarkisk regresjonsanalyse, der kjønn ble brukt som eneste prediktor for sorg i den første modellen og antall negative livshendelser ble inkludert som prediktor i den andre modellen. Sorg ble målt på en skala fra 0 (lite sorg) til 20 (mye sorg). Kjønn ble skåret slik: 0 = Kvinne, 1= Mann. Antall negative livshendelser ble målt i sum av antall hendelser. Forklar hva tabell 3 og 4 sier om forholdet mellom de tre variablene, og rapporter resultatene slik du ville gjort i en forskningsrapport. (Alle data er konstruerte). Hva viser R 2? Hva er justert R 2 og hva brukes den til? Side 3 av 12

4 Tabell 3 Model Summary R R Square Adjusted Std. Error R Square of the Estimate Statistics Model R Square F df1 df2 Sig. F 1,223,050,040,7391,033 1, ,053 2,704,495,485,5416,445 85, ,000 a Predictors: (Constant), KJØNN b Predictors: (Constant), KJØNN, NEGATIVE LIVSHENDELSER Tabell 4 Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta 1 (Constant) 2,715,117 23,232,000 KJØNN,342,151,183 1,623,053 2 (Constant),183,287,636,526 KJØNN -,0059,119 -,039 -,498,620 NEGATIVE LIVSHEN- DELSER a Dependent Variable: SORG t Sig. 0,82,223,717 9,247,000 OPPGAVE 3 a) Hva er en eksplorerende faktor analyse og hvilke forskningsspørsmål kan man besvare med en eksplorerende faktor analyse? b) Forklar sentrale begrep knyttet til faktoranalyse, gjerne med bruk av eksempler. Hva er de viktigste forskjellene mellom faktor analyse og prinsipal komponents analyse? c) Når du ønsker å trekke faktorer i en eksplorerende faktor analyse, hvordan går du frem for å beslutte hvor mange faktorer som skal trekkes. Forklar ulike kriterier/metoder, og deres fordeler og svakheter. Side 4 av 12

5 d) En faktoranalyse ble foretatt. Faktorladningene er presentert i tabell 5 under. Hva forteller faktor ladningene oss? Hvor mange faktorer ville du trukket ut av denne faktorløsningen? Begrunn svaret ditt. Tabell 5 Rotated Factor Matrix Factor QSS1,737 QSS3,734,343 QSS 2,710 QSS 4,574,243,345 QSS 5,565 QSS8,817,435 QSS10,755 QSS11,566 -,359,234 QSS6,753 QSS14,715 QSS7,650 Extraction Method: Maximum Likelihood. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. e) Gi en kort forklaring på begrepene faktor ladning, kommunalitet og eigenvalue Side 5 av 12

6 Sensorveiledning PSY3100 OPPGAVE 1 a) Forklar kort hva en ANOVA er og hvilke forskningsspørsmål en ANOVA analyse kan besvare. a. T-tester er nyttige men er begrenset til situasjoner der det bare er to nivåer av uavhengig variabler (f.eks. to eksperiment grupper) b. Normale eksperimenter kan inneholde tre eller flere nivåer av uavhengig variabler. Da må Varians analyse benyttes; Analyses of Variance (or ANOVA) c. ANOVA forteller hvilke uavhengige variabler som har effekt på den avhengige variabelen og om det er en interaksjon d. Oppblåste feil (error) rater ved mange t-tester er relevant at studentene nevner e. Studentene bør oppgi at resultatene baserer seg på f-statistikk b) Forklar sentrale begrep knyttet til ANOVA, gjerne med bruk av eksempler a. Hovedeffekt, enkel effekt, interaksjonseffekt b. Planlagte kontraster og post hoc analyser c. F-verdier og t-tester c) Hvilke forutsetninger bør være oppfylt før du gjør en ANOVA. Hvilke konsekvenser vil brudd på forutsetningene kunne ha? a. Variansen i hver betingelse må være relativ lik b. Observasjonene må være uavhengige c. Den avhengige variabelen må måles på intervall eller ratio nivå d. Det er en robust analyse dersom antall deltakere er lik i hver gruppe. Dersom antallet er ulikt kan ANOVA få problemer e. Store grupper med stor varians sammenliknet med små grupper med lite varians gjør ANOVA for konservativ den identifiserer ikke forskjeller som faktisk finnes f. Store grupper med liten varians som sammenliknes med små grupper med stor varians gjør ANOVA for liberal og den finner forskjeller som ikke eksisterer (Glass, Peckham & Saunders, 1972) Side 6 av 12

7 d) En forsker ønsket å undersøke om positiv oppmerksomhet og belønning ville øker forekomsten av rampestreker. Hun bestemte seg for å forsøke positiv oppmerksomhet og belønning som intervensjoner. Før administrasjonen av intervensjonene ble barna delt inn i fire forskjellige grupper med følgende betingelser: Gruppe 1; Både positiv oppmerksomhet og belønning: Gruppe 2; Bare positiv oppmerksomhet: Gruppe 3; Bare belønning: Gruppe 4; Verken positiv oppmerksomhet eller belønning. Et år senere fikk gruppene følgende rangering i forhold til rampestreker 1, 2, 3, 4, 5, hvor 1 er færrest rampestreker og 5 er den høyeste skåren. (Alle data er konstruert). Rapporter og forklar resultatene i tabell 1 og 2 slik du ville gjort en forskningsrapport. Svar: Det er effekter av økt positiv oppmerksomhet F (1, 44 ) = 32.11, p <.0001 og belønning F (1, 44) = 40.11, p <.0001, samt interaksjonen mellom disse F (1, ) = 25.00, p <.0001 i forhold til rampestreker. Totalt er 69% av variansen i rampestreker forklart. Tabell 1 Descriptive Statistics Dependent Variable: RAMPESTREKER POSITIV BELØNNING Mean Std. Deviation N OPP- MERKSO- MEHT Ja Ja 4,17, Nei 2,75, Total 3,46, Nei Ja 2,83, Nei 2,67, Total 2,75, Total Ja 3,50, Nei 2,71, Total 3,10, Side 7 av 12

8 F-testen viste disse resultatene: Tabell 2 Tests of Between-Subjects Effects Source Type III df Mean F Sig. Sum of Squares Square Corrected Model 18, ,076 32,407,000 Intercept 462, , ,778,000 POSITIV OPP- 6, ,021 32,111,000 MERKSOMHET BELØNNING 7, ,521 40,111,000 POSITIV 4, ,688 25,000,000 OPPMERKSOM- HET * BELØNNING Error 8,250 44,188 Total 489, Corrected Total 26, Dependent Variable: RAMPESTREKER a R Squared =,688 (Adjusted R Squared =,667) OPPGAVE 2 a) Hva er hovedformålet med regresjonsanalyse? a. Beskriver kausalitet b. Variablene er asymetriske c. Essensen av regresjon d. Predikere et resultat (outcome/avhengig variabel) fra en eller flere prediktorer (uavhengig variabel) b) Hvilke forutsetninger bør tilfredsstilles for at man kan gjøre regresjonsanalyser. Navngi og forklar flere forutsetninger. Hva vil konsekvensen være ved å bryte med forutsetningene? a. For linear regresjon skal den avhengige variabelen være målt på intervall eller ratio nivå b. Uteliggere c. Variance sjekk om prediktorene har varians Side 8 av 12

9 d. Unngå høy multicollinearity det skal ikke være høy korrelasjon mellom to eller flere prediktorer e. Unngå singularity perfekt korrelasjon mellom variabler f. Prediktorer bør ikke være korrelert med tredje variabler fordi da vil modellen være lite pålitelig g. Homoscedasticity at for hver nivå av prediktor variabelen bør variansen være konstant h. Independent error terms for to observasjoner bør error leddet være ukorrelert. Kan sjekkes med Durbin-Watsons test (0-4, 2 skårer indikerer at residualene er ukorrelerte) i. Normal distribuerte errorer antar at residualene i modellen er tilfeldige og at de har en normal distribusjon med gjennomsnitt på 0 Ved brudd på forutsetningen kan man feste mindre lit til resultatene c) En forsker har sett på forholdet mellom sorg (som avhengig variabel), kjønn og antall negative livshendelser (som uavhengige variabler). Forskeren benyttet en hierarkisk regresjonsanalyse, der kjønn ble brukt som eneste prediktor for sorg i den første modellen og antall negative livshendelser ble inkludert som prediktor i den andre modellen. Sorg ble målt på en skala fra 0 (lite sorg) til 20 (mye sorg). Kjønn ble skåret slik: 0 = Kvinne, 1= Mann. Antall negative livshendelser ble målt i sum av antall hendelser. Forklar hva tabell 3 og 4 sier om forholdet mellom de tre variablene, og rapporter resultatene slik du ville gjort i en forskningsrapport. (Alle data er konstruerte). Hva viser R 2? Hva er justert R 2 og hva brukes den til? Svar: a. Kjønn er ikke en signifikant prediktor (F cha (1, 98) = 1.71, p = ns) mens negative livshendelser (F cha (1, 97) = 85.50, p <.0001) er en signifikant prediktor for sorg. b. Studentene bør forholde seg til forklart varians og rapportere R 2. c. Studentene har lært hva Durbin-Watson står for, og kan rapportere dette d. Fra tabell 2 bør studenten rapportere enten ustandardiserte B eller standardiserte beta, sammen med t verdier og tilhørende signifikansnivå e. Studentene har lært hva VIF og Toleranse står for og kan rapportere dette Side 9 av 12

10 Tabell 3 Model Summary R Model R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Statistics R Square F df1 df2 Sig. F 1,223,050,040,7391,033 1, ,053 2,704,495,485,5416,445 85, ,000 a Predictors: (Constant), KJØNN b Predictors: (Constant), KJØNN, NEGATIVE LIVSHENDELSER Tabell 4 Coefficients Unstandardized Coefficients Model B Std. Error Beta 1 (Constant) 2,715,117 23,232,000 KJØNN,342,151,183 1,623,053 2 (Constant),183,287,636,526 KJØNN -,0059,119 -,039 -,498,620 Standardized Coefficients NEGATI- VE LIVS- HENDEL- SER a Dependent Variable: SORG T Sig. 0,82,223,717 9,247,000 OPPGAVE 3 a) Hva er en eksplorerende faktor analyse og hvilke forskningsspørmål kan man besvare med en eksplorerende faktor analyse? a. Forstå strukturen i et sett av variabler b. Lage spørreskjema som måler latente variabler c. Redusere data til et sett med mer håndterlig størrelse, og samtidig bevare så mye av den relevante original informasjonen som mulig d. Kløstere med høyere korrelasjoner kan måle aspekter av samme underliggende dimensjoner, altså identifisere latente variabler Side 10 av 12

11 b) Forklar sentrale begrep knyttet til faktoranalyse, gjerne med bruk av eksempler. Hva er de viktigste forskjellene mellom faktor analyse og prinsipal komponents analyse? a. Prinsipal komponents analyse Undersøke både delt/felles varians og unik varians b. Faktor analyse Maximum likelihood method Principal axis factoring Alpha factoring Forklarer bare felles/delt varians c. Rotasjon øker tolkbarheten av faktoren ved å forenkle strukturen d. Faktorladningen endres, og forklart varians endres, men kommunaliteten endres ikke, det gjøre heller ikke den totalt forklarte variansen e. Ortogonal (aksene har fortsatt 90% vinkel) og man antar at faktorene ikke er korrelerte. Oblik (aksene trenger ikke være 90% vinkel) og faktoren kan korrelere c) Når du ønsker å trekke faktorer i en eksplorerende faktor analyse, hvordan går du frem for å beslutte hvor mange faktorer som skal trekkes. Forklar ulike kriterier/metoder, og deres fordeler og svakheter. a. Kriteriene de kjenner til er Kaisers kriterie og scree plot. Kaisers gir ofte litt mange faktorer, Scree er mer konservativ men baserer seg på subjektiv vurdering b. Antall ledd/items/spørsmål bør være 3 eller 4 c. Sideladningene bør være relativt små. Ingen faste regler her, men studenten har fått anbefalt f.eks..30 d) En faktoranalyse ble foretatt. Faktorladningene er presentert i tabell 5 under. Hva forteller faktor ladningene oss? Hvor mange faktorer ville du trukket ut av denne faktorløsningen? Begrunn svaret ditt. a. Studentene begrunner svarene sine med vekt på faktorladning, sideladninger og antall items, Side 11 av 12

12 Tabell 5 Rotated Factor Matrix Factor QSS1,737 QSS3,734,343 QSS 2,710 QSS 4,574,243,345 QSS 5,565 QSS8,817,435 QSS10,755 QSS11,566 -,359,234 QSS6,753 QSS14,715 QSS7,650 Extraction Method: Maximum Likelihood. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. e) Gi en kort forklaring på begrepene faktor ladning, kommunalitet og eigenvalue En faktor ladning er reelt sett en korrelasjons koeffisient, altså en korrelasjon mellom den manifeste observerte variabelen og den latente variabelen (faktoren). Pilen fra faktoren til variabelen indikere at variansen i faktoren har en effekt på variansen i skåren til den observerte variabelen Faktor ladninger kan også være negative Tolknigen av negative faktorladninger når en faktors verdi øker, reduseres verdien til den observert variabelen Komunalitet er summen av de kvadrerte ladningen til variablene/items/spørsmål og beskriver hvor mye av variansen til det enkelte spørsmål som forklares av faktorene i løsningen Eigenvalue er målet på hvor mye av variansen en enkelt faktor forklarer Side 12 av 12

EKSAMEN I PSY3100 FORSKNINGSMETODE KVANTITATIV HØSTEN 2012

EKSAMEN I PSY3100 FORSKNINGSMETODE KVANTITATIV HØSTEN 2012 NTNU Fakultet for samfunnsvitenskap og teknologiledelse Psykologisk institutt EKSAMEN I PSY3100 FORSKNINGSMETODE KVANTITATIV HØSTEN 2012 DATO: 12.12.12 Studiepoeng: 7,5 Sidetall bokmål 4 Tillatte hjelpemidler:

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: Martin Rasmussen Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 12.12.13 Eksamenstid

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

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

Lineære modeller i praksis

Lineære 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:

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

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

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

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317. Statistikk og kvantitative forskningsmetoder. Psykologisk institutt

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317. Statistikk og kvantitative forskningsmetoder. Psykologisk institutt 1 Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder Faglig kontakt under eksamen: Christian Klöckner Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 29.05.2015 Eksamenstid

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

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

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

Institutt for økonomi og administrasjon

Institutt 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

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

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

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

KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2009 Repeterte målinger

KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2009 Repeterte målinger KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2009 Repeterte målinger Arnt Erik Tjønna og Eirik Skogvoll Institutt for sirkulasjon og bildediagnostikk, Det medisinske fakultet, NTNU Bakgrunn Inaktivitet

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

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

Bakgrunn. KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2008 Repeterte målinger. Overvekt: løp for livet

Bakgrunn. KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2008 Repeterte målinger. Overvekt: løp for livet KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2008 Repeterte målinger Arnt Erik Tjønna og Eirik Skogvoll Institutt for sirkulasjon og bildediagnostikk, Det medisinske fakultet, NTNU Bakgrunn Inaktivitet

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 SOS 00 ANVENDT STATISTISK DATAANALYSE I SAMFUNNSVITENSKAP Faglig kontakt under eksamen:

Detaljer

Klassisk ANOVA/ lineær modell

Klassisk ANOVA/ lineær modell Anvendt medisinsk statistikk, vår 008: - Varianskomponenter - Sammensatt lineær modell med faste og tilfeldige effekter - Evt. faktoriell design Eirik Skogvoll Overlege, Klinikk for anestesi og akuttmedisin

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

Eksamen i : STA-1002 Statistikk og. Eksamensdato : 26. september 2011. Sted : Administrasjonsbygget. Tillatte hjelpemidler : - Godkjent kalkulator

Eksamen i : STA-1002 Statistikk og. Eksamensdato : 26. september 2011. Sted : Administrasjonsbygget. Tillatte hjelpemidler : - Godkjent kalkulator Side 1 av 11 sider EKSAMENSOPPGAVE I STA-1002 Eksamen i : STA-1002 Statistikk og sannsynlighet 2 Eksamensdato : 26. september 2011. Tid : 09-13. Sted : Administrasjonsbygget. Tillatte hjelpemidler : -

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

Eksamensoppgave i SØK1004 - Statistikk for økonomer

Eksamensoppgave 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

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: Eva Langvik Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 22.05.2015 Eksamenstid (fra-til): 09:00 13:00

Detaljer

Dataanalyse og statistikk kvantitativ tilnærming

Dataanalyse og statistikk kvantitativ tilnærming Dataanalyse og statistikk kvantitativ tilnærming Ragnvald Sannes, Institutt for ledelse og organisasjon, Handelshøyskolen BI ragnvald.sannes@bi.no Versjon 3.11 26.03.2004 Innhold Innledning...2 Introduksjon

Detaljer

Examination paper for SOS3050 EMPIRICAL RESEARCH METHODS

Examination paper for SOS3050 EMPIRICAL RESEARCH METHODS Department of sociology and political science Examination paper for SOS3050 EMPIRICAL RESEARCH METHODS Academic contact during examination: Sladjana Lazic (450 52 039), Marlen Toch-Marquardt (913 41 940)

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

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk Faglig kontakt under eksamen: Jo Eidsvik og Arild Brandrud Næss Tlf: 90 12 74 72 og 99 53 82 94 Eksamensdato: 9. desember 2013 Eksamenstid

Detaljer

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk Faglig kontakt under eksamen: Håkon Tjelmeland Tlf: 48 22 18 96 Eksamensdato:??. august 2014 Eksamenstid (fra til): 09:00 13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

EKSAMEN I FAG TMA4255 ANVENDT STATISTIKK

EKSAMEN I FAG TMA4255 ANVENDT STATISTIKK Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 5 Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist Tlf. 975 89 418 BOKMÅL EKSAMEN I FAG TMA4255 ANVENDT STATISTIKK Onsdag

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Underveiseksamen i: STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Onsdag 13/10, 2004. Tid for eksamen: Kl. 09.00 11.00. Vedlegg:

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

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 SVSOS 36 REGRESJONSANALYSE Faglig kontakt under eksamen: Kristen Ringdal Tlf.:

Detaljer

SOS3003 Eksamensoppgåver

SOS3003 Eksamensoppgåver SOS3003 Eksamensoppgåver Oppgåve 1 gitt våren 2003 Erling Berge Vår 2004 Erling Berge 1 OPPGAVE 1 Regresjonsanalyse (teller 50%) Euronet/Cranfield undersøkelsen fra 1999 gir interessant informasjon om

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1120 Statistiske metoder og dataanalyse 2. Eksamensdag: Mandag 30. mai 2005. Tid for eksamen: 14.30 17.30. Oppgavesettet er

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: Eva Langvik Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 08.12.2014 Eksamenstid (fra-til): 09:00 13:00

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Onsdag 7. oktober 2009. Tid for eksamen: 15:00 17:00. Oppgavesettet er på

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

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

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

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

HØGSKOLEN I STAVANGER

HØGSKOLEN I STAVANGER EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER VARIGHET: 4 TIMER DATO: 27. FEBRUAR 2004 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 5

Detaljer

Prøveeksamen i STK3100/4100 høsten 2011.

Prøveeksamen i STK3100/4100 høsten 2011. Prøveeksamen i STK3100/4100 høsten 2011. Oppgave 1 (a) Angi tetthet/punktsannsynlighet for eksponensielle klasser med og uten sprednings(dispersjons)ledd. Nevn alle fordelingsklassene du kjenner som kan

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

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

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

Oppgave 1 (25 %) Resultater fra QM: a) Maximin = 0 ved ikke å lansere. b) Maximax = 27000000 for produkt 2.

Oppgave 1 (25 %) Resultater fra QM: a) Maximin = 0 ved ikke å lansere. b) Maximax = 27000000 for produkt 2. Oppgave 1 (25 %) Resultater fra QM: a) Maximin = 0 ved ikke å lansere. b) Maximax = 27000000 for produkt 2. c) EMV max = 1000000 * 0.8 + 27000000 * 0.2 = 4600000 for produkt 2. d) 0.2 * 27000000 4600000

Detaljer

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Date: Wednesday 27. November 2013 Time: Kl 09:00 13:00 Place: Åsgårdsv. 9. - All printed and written

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Date: Wednesday 27. November 2013 Time: Kl 09:00 13:00 Place: Åsgårdsv. 9. - All printed and written EXAMINATION PAPER Exam in: STA-3300 Date: Wednesday 27. November 203 Time: Kl 09:00 3:00 Place: Åsgårdsv. 9 Approved aids: - Calculator - All printed and written The exam contains 20 pages included this

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: Bio 2150 Biostatistikk og studiedesign Eksamensdag: 5. desember 2014 Tid for eksamen: 14:30-18:30 (4 timer) Oppgavesettet er

Detaljer

Eksamensoppgave i MA0301 Elementær diskret matematikk løsningsforslag

Eksamensoppgave i MA0301 Elementær diskret matematikk løsningsforslag Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i MA0301 Elementær diskret matematikk løsningsforslag Faglig kontakt under eksamen: Martin Strand Tlf: 970 27 848 Eksamensdato:. august 2014 Eksamenstid (fra

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

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder Institutt for matematiske fag Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder Fagleg kontakt under eksamen: Tlf: Eksamensdato: august 2015 Eksamenstid (frå til): Hjelpemiddelkode/Tillatne hjelpemiddel:

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

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET 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:

Detaljer

Eksamensoppgave i PSYPRO4064 Klinisk psykologi II

Eksamensoppgave i PSYPRO4064 Klinisk psykologi II Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSYPRO4064 Klinisk psykologi II Faglig kontakt under eksamen: Hans Nordahl/Lars Wichstrøm Tlf.: Psykologisk institutt 73 59 19 60 Eksamensdato: 30.05.2014 Eksamenstid

Detaljer

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Date: 25.02.2013 Time: Kl 09:00 13:00 Place: B154, Administrasjonsbygget.

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Date: 25.02.2013 Time: Kl 09:00 13:00 Place: B154, Administrasjonsbygget. FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY EXAMINATION PAPER Exam in: STA-3300 Date: 25.02.203 Time: Kl 09:00 3:00 Place: B54, Administrasjonsbygget. Approved aids: - Calculator - All printed and written The exam

Detaljer

+ S2 Y ) 2. = 6.737 6 (avrundet nedover til nærmeste heltall) n Y 1

+ S2 Y ) 2. = 6.737 6 (avrundet nedover til nærmeste heltall) n Y 1 Løsningsforslag for: MOT10 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 6. november 007 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP0S, Casio FX8 eller TI-0 Tabeller og formler i statistikk (Tapir forlag) MERKNADER:

Detaljer

EKSAMEN I FAG TMA4275 LEVETIDSANALYSE Mandag 27. mai 2013 Tid: 09:00 13:00

EKSAMEN I FAG TMA4275 LEVETIDSANALYSE Mandag 27. mai 2013 Tid: 09:00 13:00 Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 10 Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist 975 89 418 EKSAMEN I FAG TMA4275 LEVETIDSANALYSE Mandag 27. mai 2013

Detaljer

Kort innføring i SPSS

Kort innføring i SPSS Kort innføring i SPSS Oppstart og datasett Gjør følgende for å starte opp SPSS og få fram European Social Survey: Finn Min datamaskin Finn SV-info på Luna Velg ISS Velg SOS1002. Dobbeltklikk deretter på

Detaljer

Eksamensoppgave i PSYPRO4064 Klinisk psykologi II

Eksamensoppgave i PSYPRO4064 Klinisk psykologi II Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSYPRO4064 Klinisk psykologi II Faglig kontakt under eksamen: Hans Nordahl og Katrin G. Brubakk Tlf.: Psykologisk institutt 73 59 19 60 Eksamensdato: 12.12.2014

Detaljer

Eksamensoppgave i SOS1016 Sosiologi og samfunn

Eksamensoppgave i SOS1016 Sosiologi og samfunn Institutt for sosiologi og statsvitenskap Eksamensoppgave i SOS1016 Sosiologi og samfunn Faglig kontakt under eksamen: Ulla Forseth Tlf.: 95821911, 73591792 Eksamensdato: 10.12.2014 Eksamenstid: 5 timer

Detaljer

NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Geografisk institutt

NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Geografisk institutt NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Geografisk institutt BOKMÅL EKSAMEN I GEOG1004 Geografi i praksis- tall kart og bilder Eksamensdato: 20.05.2011 Sidetall bokmål: 2 Eksamenstid: 4 timer Sidetall

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

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: MET040 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 4 november 2008 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 4 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

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

(b) På slutten av dagen legger sekretæren inn all innsamlet informasjon i en ny JMP datafil. Hvor mange rader og søyler(kolonner) har datafila?

(b) På slutten av dagen legger sekretæren inn all innsamlet informasjon i en ny JMP datafil. Hvor mange rader og søyler(kolonner) har datafila? Institutt for samfunnsøkonomi Skriftlig eksamen i: MET 34311 Statistikk Eksamensdato: 01.06.11, kl. 09.00-14.00 Tillatte hjelpemidler: Alle + BI-definert eksamenskalkulator : TEXAS INTRUMENTS BA II Plus

Detaljer

Faktor - en eksamensavis utgitt av ECONnect

Faktor - en eksamensavis utgitt av ECONnect Faktor - en eksamensavis utgitt av ECONnect Eksamensbesvarelse: SØK3001 Økonometri I Eksamen: Våren 2009 Antall sider: 22 SØK3001 - Eksamensbesvarelse Om ECONnect: ECONnect er en frivillig studentorganisasjon

Detaljer

EKSAMENSOPPGAVE I SØK1004 STATISTIKK FOR ØKONOMER STATISTICS FOR ECONOMISTS

EKSAMENSOPPGAVE I SØK1004 STATISTIKK FOR ØKONOMER STATISTICS FOR ECONOMISTS NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for samfunnsøkonomi EKSAMENSOPPGAVE I SØK004 STATISTIKK FOR ØKONOMER STATISTICS FOR ECONOMISTS Faglig kontakt under eksamen: Hildegunn E. Stokke

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Eksamen i STK3100 Innføring i generaliserte lineære modeller Eksamensdag: Mandag 6. desember 2010 Tid for eksamen: 14.30 18.30 Oppgavesettet

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: Bio 2150A Biostatistikk og studiedesign Eksamensdag: 6. desember 2013 Tid for eksamen: 14:30-17:30 (3 timer) Oppgavesettet er

Detaljer

Eksamensoppgave i SØK2900 Empirisk metode

Eksamensoppgave i SØK2900 Empirisk metode Institutt for samfunnsøkonomi Eksamensoppgave i SØK2900 Empirisk metode Faglig kontakt under eksamen: Bjarne Strøm Tlf.: 73 59 19 33 Eksamensdato: 4. juni 2014 Eksamenstid: 4 timer Sensurdato: 26. juni

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

Faktor - en eksamensavis utgitt av ECONnect

Faktor - en eksamensavis utgitt av ECONnect Faktor - en eksamensavis utgitt av ECONnect Løsningsforslag: SØK1004 Statistikk for økonomer Eksamen: Våren 009 Antall sider: 16 SØK1004 - Løsningsforslag Om ECONnect: ECONnect er en frivillig studentorganisasjon

Detaljer

år i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 alder x i 37 38 39 40 41 42 43 44 45 tid y i 45.54 41.38 42.50 38.80 41.26 37.20 38.19 38.05 37.45 i=1 (x i x) 2 = 60, 9

år i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 alder x i 37 38 39 40 41 42 43 44 45 tid y i 45.54 41.38 42.50 38.80 41.26 37.20 38.19 38.05 37.45 i=1 (x i x) 2 = 60, 9 TMA424 Statistikk Vår 214 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 11, blokk II Oppgave 1 Matlabkoden linearreg.m, tilgjengelig fra emnets hjemmeside, utfører

Detaljer

H 12 Eksamen PED 3008 Vitenskapsteori og forskningsmetode

H 12 Eksamen PED 3008 Vitenskapsteori og forskningsmetode H 12 Eksamen PED 3008 Vitenskapsteori og forskningsmetode Innlevering Eksamensbesvarelsen i PED3008 består av en individuell semesteroppgave i vitenskapsteori og forskningsmetode (teller 2/3 av endelig

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

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

Eksamensoppgave i PSY1015/PSYPRO4115 Utviklingspsykologi I

Eksamensoppgave i PSY1015/PSYPRO4115 Utviklingspsykologi I Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY1015/PSYPRO4115 Utviklingspsykologi I Faglig kontakt under eksamen: Kristine Rensvik Viddal Tlf.: Psykologisk institutt 73591960 Eksamensdato: 23. mai Eksamenstid

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

Eksamensoppgave i PSY2018/PSYPRO4318 Kvalitative forskningsmetoder

Eksamensoppgave i PSY2018/PSYPRO4318 Kvalitative forskningsmetoder Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY2018/PSYPRO4318 Kvalitative forskningsmetoder Faglig kontakt under eksamen: Eva Langvik Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 04.06.2015 Eksamenstid (fra-til): 09:00

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY2010 Arbeids- og organisasjonspsykologi

Eksamensoppgave i PSY2010 Arbeids- og organisasjonspsykologi Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY2010 Arbeids- og organisasjonspsykologi Faglig kontakt under eksamen: Fay Giæver Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 03.12.2014 Eksamenstid (fra-til): 09:00 15:00

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

b) i) Finn sannsynligheten for at nøyaktig 2 av 120 slike firmaer går konkurs.

b) i) Finn sannsynligheten for at nøyaktig 2 av 120 slike firmaer går konkurs. Eksamen i: MET 040 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 31 Mai 2007 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 4 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

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: MET040 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 4. juni 2008 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 5 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

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

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Underveiseksamen i: STK1000. Eksamensdag: Onsdag 17/3, 2004. Tid for eksamen: Kl. 09.00 12.00. Tillatte hjelpemidler: Lærebok: Moore & McCabe

Detaljer

Eksamensoppgave i SØK1011 Markeder og markedssvikt

Eksamensoppgave i SØK1011 Markeder og markedssvikt Institutt for samfunnsøkonomi Eksamensoppgave i SØK1011 Markeder og markedssvikt Faglig kontakt under eksamen: Bjarne Strøm Tlf.: 73 59 19 33 Eksamensdato: 24.05.2013 Eksamenstid (fra-til): 09.00 14.00

Detaljer

EN PROFIL AV SPANSKLÆRERE I NORSK SKOLE: HVA MENER ELEVENE? HVORDAN PÅVIRKER LÆREREN ELEVENES MOTIVASJON?

EN PROFIL AV SPANSKLÆRERE I NORSK SKOLE: HVA MENER ELEVENE? HVORDAN PÅVIRKER LÆREREN ELEVENES MOTIVASJON? EN PROFIL AV SPANSKLÆRERE I NORSK SKOLE: HVA MENER ELEVENE? HVORDAN PÅVIRKER LÆREREN ELEVENES MOTIVASJON? Debora Carrai Høgskolen i Østfold ILS, Universitetet i Oslo Hva er elevenes mening om lærerens

Detaljer

Eksamen i. MAT110 Statistikk 1

Eksamen i. MAT110 Statistikk 1 Avdeling for logistikk Eksamen i MAT110 Statistikk 1 Eksamensdag : Torsdag 28. mai 2015 Tid : 09:00 13:00 (4 timer) Faglærer/telefonnummer : Molde: Per Kristian Rekdal / 924 97 051 Kristiansund: Terje

Detaljer

Eksamensoppgave i TIØ4120 Operasjonsanalyse, gk.

Eksamensoppgave i TIØ4120 Operasjonsanalyse, gk. Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse Eksamensoppgave i TIØ4120 Operasjonsanalyse, gk. Faglig kontakt under eksamen: Anders Gullhav Tlf.: 90 92 71 00 Eksamensdato: 05.08.2013 Eksamenstid

Detaljer

EKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK

EKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 5 Faglig kontakt under eksamen: John Tyssedal 41 64 53 76 EKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK Lørdag 10. august

Detaljer

Appendiks 5 Forutsetninger for lineær regresjonsanalyse

Appendiks 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.

Detaljer

Eksamensoppgave i SØK2008 Offentlig økonomi

Eksamensoppgave i SØK2008 Offentlig økonomi Institutt for samfunnsøkonomi Eksamensoppgave i SØK2008 Offentlig økonomi Faglig kontakt under eksamen: Fredrik Carlsen Tlf.: 73 59 19 31 Eksamensdato: 17. desember 2013 Eksamenstid (fra-til): 4 timer

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

Eksamensoppgave i SØK3006 Valuta, olje og makroøkonomisk politikk

Eksamensoppgave i SØK3006 Valuta, olje og makroøkonomisk politikk Institutt for samfunnsøkonomi Eksamensoppgave i SØK3006 Valuta, olje og makroøkonomisk politikk Faglig kontakt under eksamen: Ragnar Torvik Tlf.: 73 59 14 20 Eksamensdato: 8. desember 2015 Eksamenstid

Detaljer

STUDIEÅRET 2013/2014. Individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Fredag 25. april 2014 kl. 10.00-12.00.

STUDIEÅRET 2013/2014. Individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Fredag 25. april 2014 kl. 10.00-12.00. STUDIEÅRET 2013/2014 Individuell skriftlig eksamen i VTM 200- Vitenskapsteori og metode Fredag 25. april 2014 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: ingen Eksamensoppgaven består av 5 sider inkludert forsiden Sensurfrist:

Detaljer

Eksamensoppgave i KJ2050, Analytisk kjemi, grunnkurs

Eksamensoppgave i KJ2050, Analytisk kjemi, grunnkurs Institutt for kjemi Eksamensoppgave i KJ2050, Analytisk kjemi, grunnkurs Faglig kontakt under eksamen: Øyvind Mikkelsen Tlf.: 92899450 Eksamensdato: 18.12.13 Eksamenstid (fra-til): 09:00 13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer