Eksamensoppgave i SOS1002 Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode Examination paper for SOS1002 Research Methods in the Social Sciences

Transkript

1 Institutt for sosiologi og statsvitenskap Eksamensoppgave i SOS1002 Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode Examination paper for SOS1002 Research Methods in the Social Sciences Faglig kontakt under eksamen/academic contact during examination: Zan Strabac/Brita Bungum Tlf./Phone: Eksamensdato/Examination date: Eksamenstid/Examination time: 5 timer/5 hours Hjelpemiddelkode/Tillatte hjelpemidler/permitted examination support material: Enkel kalkulator: Casio fx-82es plus, Hewlett Packard HP30S, Citizen SR-270X,eller Citizen SR-270X College. Sensurdato/Grades announced on: Målform/spark/Language: Bokmål/Nynorsk/English Antall sider/number of pages: 3 sider Bokmål 3 sider Nynorsk 3 pages English Antall sider vedlegg/number of pages enclosed: 2 sider/2 pages 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 Bokmål Alle de tre oppgavene skal besvares. Den første oppgave teller hver en 20% av den samlede karakteren, de to andre teller 40% hver. Oppgave 1 (teller 20%) Gjør kort rede for seks av de åtte begrepene. Bruk inntil ½ side på hvert begrep. a) Lineær sammenheng b) Cramers V c) Samspill (statistisk interaksjon) d) Måling (i kvantitativ metode) e) Informantsubjektiv f) Transparens g) Dybdeintervju h) Interaktiv observasjonsrolle Side 2 av 12

3 Oppgave 2 (teller 40%) Oppgaven bygger på et spørsmål om opplevelse av egen helse i European Social Survey 2012: «Hvordan er helsen din stort sett? Vil du si at den er... 1 svært god; 2 god; 3 middels; 4 dårlig; 5 svært dårlig» Svarene er altså kodet med tallverdier fra 1 til 5, der høye verdier betyr dårlig helse. Dette spørsmålet ble omkodet ved at svarkategoriene 1 og 2 («svært god» og «god») ble slått sammen i en kategori med verdien 1, mens de resterende tre svarkategorier ble slått sammen i en kategori med verdi 0. Vi fikk dermed en ny, dikotom variabel som vi kaller GOOD_HEALTH og som har verdi «1» for dem som valgte svarkategori 1 eller 2 i den opprinnelige helsevariabelen, og verdi «0» for dem som valgte én av de resterende tre svarkategoriene. a) Det viser seg at 1259 av de 1624 respondenter i utvalget har verdi 1 på GOOD_HEALTH variabelen. Hvis vi trekker tilfeldig ut en person fra vårt utvalg, hvor stor er sannsynlighet for at vedkommende skal ha verdi «1» på GOOD_HEALTH variabelen? I både tabellanalysen og regresjonsanalysen er variabelen Female brukt. Variabelen angir respondentenes kjønn og har verdi 1 for kvinner og verdi 0 for menn. Alder, som opprinnelig var målt i antall år (15 til 95 år) er i krysstabellanalysen delt i tre kategorier: 15 til 30 år; 31 til 55 år; år. På bakgrunn av denne kategoriseringen har man kodet tre dummyvariabler: AGE15_30 (kodet med «1» for respondenter som var mellom 15 og 30 år gamle; kodet med 0 ellers), AGE31_55 (kodet med «1» for respondenter som var mellom 31 og 55 år gamle; kodet med 0 ellers) og AGE56_95 (kodet med «1» for respondenter som var mellom 56 og 95 år gamle; kodet med 0 ellers). I den logistiske regresjonsanalysen er alder inkludert som et sett av to dummy variabler: AGE15_30og AGE56_95. I den logistiske regresjonsmodellen er også mål på utdanning inkludert. Variabelen heter EDUYRS og den måler antall år fullført utdanning. a) I deltabellen for kvinner i Tabell 1 er kjikvadratet 29,1. Tyder dette på at sammenhengen mellom god helse og alder for kvinner er statistisk signifikant? b) Gjennomfør en kjikvadrat-test for å finne ut om sammenhengen mellom god helse og alder for menn er statistisk signifikant. Resten av oppgaven bygger på en logistisk regresjonsmodell presentert i Tabell 2 i vedlegget. (Merknad: Kolonne merket Exp(B) inneholder antilogaritmen av B, altså tilsvarer dette OR (oddsratioet)). c) Tolk effekten av kjønn (koeffisienten av Female) i logit- og oddsratioskalaen. d) Tolk effekten av alder (koeffisienter av alderdummier) i logit- og oddsratioskalaen. e) Tolk effekten av utdanning i oddsratioskalaen. f) Prediker sannsynlighet for at en 40 år gammel mann med 12 år utdanning skal ha verdi 1 på GOOD_HEALTH variabelen. g) Regn ut effekten av kjønn i sannsynlighetsskalaen. Ta utgangspunkt i individer som har 17 år utdanning og er 45 år gamle. h) Regn nå ut effekten av kjønn i sannsynlighetsskalaen ved å ta utgangspunkt i individer som har 9 år utdanning og er 65 år gamle. Kommentér eventuelle forskjeller i effekten av kjønn i g) og h) Side 3 av 12

4 Oppgave 3 (teller 40%) a. Tenk deg at du arbeider i en forskergruppe. Denne gruppen har fått i oppgave av ledelsen ved NTNU å gjøre en kvalitativ undersøkelse som skal frembringe mer kunnskap om studenters opplevelser av studiekvaliteten ved NTNU. Hvilket metodeopplegg vil du velge for undersøkelsen? Gjør rede for et undersøkelsesopplegg som sier noe om hvilke metodeteknikker du vil anvende og hvorfor du mener dette vil være relevant med tanke på undersøkelsens formål. b. Tjora (2012) presenterer reliabilitet (pålitelighet), validitet (gyldighet) og generaliserbarhet som tre kriterier for kvalitet i forskning. Redegjør for hva som menes med disse tre kriteriene og drøft kort hvordan de kan ha relevans for det undersøkelsesopplegget du foreslår ovenfor i oppgave a. c. I Tjora (2012) presenteres en stegvis-deduktiv induktiv modell (SDI) for kvalitativ forskning. Tenk deg at du skal benytte SDI modellen i analysen av datamaterialet dere har generert gjennom undersøkelsen om hvordan studenter opplever studiekvalitet ved NTNU (oppgave a.). Beskriv hva som er hovedhensikten med SDI modellen og hvordan du med utgangspunkt i denne modellen kan gå frem i analysen av datamateriale? Side 4 av 12

5 Nynorsk: Alle dei tre oppgåvene skal svarast på. Oppgåve 1 (tel 20%) Gjer kort greie for seks av dei åtte omgrepa. Bruk inntil ½ side på kvart omgrep. a) Lineær samanheng b) Cramers V c) Samspell (statistisk interaksjon) d) Måling (i kvantitativ metode) e) Informantsubjektiv f) Transparens g) Dybdeintervju h) Interaktiv observasjonsrolle Side 5 av 12

6 Oppgåve 2 (tel 40%) Oppgåva byggjer på eit spørsmål om opplevingar av eiga helse I European Social Survey 2012: Korleis er helas di stort sett? Vil du seie at den er.. 1- svært god; 2 god; 3 middels; 4 dårleg; 5 svært dårleg» Svara er altså koda med talverdiar frå 1 til 5, der høge verdiar tydar dårelg helse. Dette spørsmålet blei omkoda ved at svarkategoriane 1 og2 («svært god» og «god») blei slått saman til ein kategori med verdien 1, mens dei resterane tre svarkategoriane blei slått saman til ein kategori med verdien 0. Vi fekk dermed ein ny, dikotom variabel som vi kallar GOOD_HEALTH og som har verdi «1» for dei som valte svarkategori 1 eller 2 i den opphavlege helsevariabelen, og verdi «0» for dei som valte ein av dei resterande tre svarkategoriane. a) Det viser seg at 1259 av dei 1624 respondentene i utvalget har verdi 1 på GOOD_HEALTH variabelen. Hvis vi trekker tilfeldig ut en person fra vårt utvalg, kva storleik er sannsynligheta for at vedkommende skal ha verdi «1» på GOOD_HEALTH variabelen? Resten av denne oppgåva baserer seg på tabellane I tabellvedlegget. Der finner du ein krysstabell og ein tabell med resultata frå ein logistisk regresjonsanalyse. I både tabellanalysen og regresjonsanalysen er variabelen Female brukt. Variabelen angir respondentens kjønn og har verdi 1 for kvinner og verdi 0 for menn. Alder, som opphavleg var målt i tal år (15 til 95 år) er i krysstabellanalysen delt i tre kategoriar: 15 til 30 år; 31 til 55 år; år. På bakgrunn av denne kategoriseringa har man koda tre dummyvariablar: AGE15_30 (koda med «1» for respondentar som var mellom 15 og 30 år gamle; koda med 0 elles), AGE31_55 (koda med «1» for respondentar som var mellom 31 og 55 år gamle; koda med 0 elles) og AGE56_95 (koda med «1» for respondentar som var mellom 56 og 95 år gamle; koda med 0 elles). I den logistiske regresjonsanalysen er alder inkludert som et sett av to dummyvariabler: AGE15_30og AGE56_95. I den logistiske regresjonsmodellen er også mål på utdanning inkludert. Variabelen heter EDUYRS og den måler tal år fullført utdanning. a) I deltabellen for kvinner i Tabell 1 er kjikvadratet 29,1. Tyder dette på at samanhengen mellom god helse og alder for kvinner er statistisk signifikant? b) Gjennomfør ein kjikvadrat-test for å finne ut om samanhengen mellom god helse og alder for menn er statistisk signifikant. Resten av oppgåva bygger på en logistisk regresjonsmodell presentert i Tabell 2 i vedlegget. (Merknad: Kolonne merket Exp(B) innehelder antilogaritmen av B, altså tilsvara dette OR (oddsratioet)). c) Tolk effekten av kjønn (koeffisienten av Female) i logit- og oddsratioskalaen. d) Tolk effekten av alder (koeffisientar av alderdummier) i logit- og oddsratioskalaen. e) Tolk effekten av utdanning i oddsratioskalaen. f) Prediker kor truleg det er at ein 40 år gammal mann med 12 år utdanning skal ha verdi 1 på GOOD_HEALTH variabelen. g) Regn ut effekten av kjønn i sannsynsskalaen. Ta utgangspunkt i individa som har 17 år utdanning og er 45 år gamle. h) Regn nå ut effekten av kjønn i sannsynsskalaen ved å ta utgangspunkt i individa som har 9 år utdanning og er 65 år gamle. Kommenter eventuelle forskjellar i effekten av kjønn i g) og h) Side 6 av 12

7 Oppgåve 3 (tel 40%) a. Tenk deg at du arbeider i ei forskargruppe. Denne gruppa har fått i oppgåve av leiinga ved NTNU å gjere ei kvalitativ undersøking som skal gje meir kunnskap om studentars oppleving av studiekvaliteten ved NTNU. Kva metodeopplegg vil du velja for undersøkinga? Gjer greie for eit undersøkingsopplegg som seier noko om kva metodeteknikkar du vil bruke og kvifor du meiner dette vil være relevant med tanke på undersøkingas føremål. b. Tjora (2012) presenterer reliabilitet (pålitelegheit), validitet (gyldighet) og generaliseringsmoglegheit som tre kriterier for kvalitet i forsking. Gjer greie for kva som meinast med desse tre kriteriene og drøft kort korleis dei kan ha relevans for det undersøkingsopplegget du foreslår ovanfor i oppgåve a. c. Tjora (2012) presenterer ein stegvis-deduktiv induktiv modell (SDI) for kvalitativ forsking. Tenk deg at du skal nytte SDI modellen i analyse av datamaterialet de har generert gjennom undersøkinga om korleis studentar opplever studiekvalitet ved NTNU (oppgåve a.). Grei ut om kva som er hovudføremål med SDI modellen og om korleis du med utgangspunkt i denne modellen kan gå fram i analysa av datamateriale? Side 7 av 12

8 English: All of the three tasks must be answered. The first task counts for 20% of the total grade, while the other two counts for 40% each. Task 1 (counts 20%) Answer six of eight exercises. Each answer should not exceed ½ page. a) Linear relationship b) Cramer s V c) Statistical interaction d) Measurement (in quantitative research methods) e) Informant subjectivity f) Transparency g) In-depth interview h) Interactive observation role Side 8 av 12

9 Task 2 (counts 40%) This task takes a point of departure in a survey question about health in European Social Survey The question was as following: How is your health in general? Would you say it is... 1 Very good; 2 Good; 3 Fair; 4 Bad; 5 Very bad» In other words, answers were coded with numerical values from 1 to 5, where high values indicated bad health. The health variable is recoded into a variable with two categories. Answer categories 1 and 2 of the original variable ( Very good and Good ) were merged into a category coded by 1, while the other three categories were merged into a category coded by 0. Thereby, we created a new, dichotomous variable that we call GOOD_HEALTH. The GOOD_HEALTH variable has value «1» for the respondents that picked answer category 1 or 2 of the original health variable, and value «0» for the respondents that picked one of the other 3 categories. a) It turns out that 1295 out of the 1624 respondents in our sample has value 1 of the GOOD_HEALTH variable. If we randomly pick one respondent from our sample, how large is the probability that the respondent would have value 1 of the GOOD_HEALTH variable? The rest of this task is based on the tables in the appendix. We have included one contingency table and one table with results of a logistic regression analysis. In both contingency table analysis and regression analysis, we use the variable Female. The variable indicates the gender of respondents, and has value 1 for females and value 0 for males. Age, that was originally measured in number of years (range: 15 years to 95 years) is simplified to three categories: 15 to 30 years; 31 to 55 years; 56 to 95 years. Based on this simplified version of the Age variable, we have coded three dummy variables: AGE15_30 (coded «1» for respondents aged 15 to 30 years; coded 0 otherwise), AGE31_55 (coded «1» for respondents aged 31 to 55 years; coded 0 otherwise) and AGE56_95 (coded «1» for respondents aged 56 to 95 years; coded 0 otherwise). In the logistic regression model, the age is included as a set of two dummy variables: AGE15_30 and AGE56_95. Education is measured in years of education in total (variable EDUYRS). b) In the part-table for females in Table 1 the chi-square is Does this indicate that the relationship between good health and age is statistically significant for females? c) Carry out a chi-square test to find out whether the relationship between good health and age is statistically significant for males. The remaining part of the task is based on a logistic regression model presented in Table 2 in the Appendix. (Remark: The column marked Exp(b) contains exponentiated values of regression coefficients (b s). In other words, the column contains OR s (odds-ratios). d) Interpret the effect of gender (the coefficient of Female) in logit and odds-ratio scales. e) Interpret the effect of age (coefficients of age dummy variables) in logit and odds-ratio scales. f) Interpret the effect of education in odds-ratio scale. g) Predict the probability that a 40 years old male with 12 years of education will have value 1 on the GOOD-HEALTH variable. h) Calculate the effect of gender in the probability scale. Take a starting point in individuals that have 17 years of education and are 45 years old. i) Now, calculate the effect of gender in the probability scale by taking a point of departure in individuals that have 9 years of education and are 65 years old. Comment differences (if any) in the effects of gender in g) and h) Side 9 av 12

10 Task 3 (counts 40%) a. Assume you are working in a research group. This group has been tasked by the management at NTNU to make a qualitative study to generate more knowledge about students' subjective impressions about the quality of studies at NTNU. Which methodological approach will you choose for the research project? Describe a study design that says something about which methodological techniques you will use and why you think this will be relevant in terms of the research purposes. b. Tjora (2012) presents reliability, validity and generalizability as three quality criteria in research. Describe the meaning with these three criteria and briefly discuss how they may be relevant to the investigation approach you suggest above in part a. c. Tjora (2012) presented a stepwise-deductive inductive model (SDI) for qualitative research. Suppose you will use the SDI model in the analysis of the data you have generated through the research on how students experience study at NTNU (task a.). Describe the main purpose of the SDI model and describe how you would analyze your data material with the point of departure in this model. Side 10 av 12

11 Appendix Table 1: Results from the cross-tabulation Count Imm_eco * agecat Age, in 3 categories * female Crosstabulation female,00 No 1,00 Yes agecat Age, in 3 categories Total agecat Age, in 3 categories Total 1,00 2,00 3,00 1,00 2,00 3, , Good_health 1, Total Table 2: Results from the logistic regression analysis Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) female -,251,123 4,180 1,041,778 age15_30,149,175,731 1,393 1,161 age56_95 -,853,140 37,122 1,000,426 eduyrs,052,014 13,614 1,000 1,054 Constant,993,226 19,374 1,000 2,700 Formler som kan komme til nytte: Kritiske verdier for kjikvadrate (critical values, chi-square): Antall Sannsynlighet frihetsgr. 0,99 0,90 0,50 0,20 0,10 0,05 0,02 0,01 0, ,0002 0,02 0,46 1,64 2,71 3,84 5,41 6,64 10,83 df 2 0,02 0,21 1,39 3,22 4,61 5,99 7,82 9,21 13,82 3 0,12 0,58 2,37 4,64 6,25 7,82 9,84 11,34 16,27 4 0,30 1,06 3,36 5,99 7,78 9,49 11,67 13,28 18,47 5 0,55 1,61 4,35 7,29 9,24 11,07 13,39 15,09 20,52 6 0,87 2,20 5,35 8,56 10,65 12,59 15,03 16,81 22,46 Kjikvadratet (chi-square): 2 ( O E) E 2 Side 11 av 12

12 Predikert sannsynlighet (predicted probability): 1 Pˆ ˆ ; der (where) Lˆ b0 b1 X1 b2 X 2... b L nx n 1 e Prosentforskjellen mellom to odds (difference between two odds, percentages): 100(OR-1) Side 12 av 12