Eksperimentelle design

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Eksperimentelle design"

Transkript

1 Eksperimentelle design Frode Svartdal UiTø April 2015 Frode Svartdal

2 Eksperimentelle design Design = plan for en undersøkelse, her eksperiment Eksperimenter har som hensikt å dokumentere at variabler har kausal effekt på andre variabler The experiment is a matter of logic, not of location.

3 Eksperimentet Kjennetegn: Manipulasjon av uavhengige variabler Måling av effekt av denne manipulasjonen på avhengige variabler Kontroll for at andre forhold ikke påvirker den avhengige variabel Confounding variabler Annet

4 Eksperimentet: Sentrale begreper Manipulasjon av UV, måling av AV Kontroll, randomisering Indre validitet, confounding Signifikans, effektstørrelse Type I og Type II feil i statistiske slutninger Power

5 Eksperimentet: Design Mellomgruppe-design: Ulike grupper av eltakere inngår i hver betingelse Flere varianter! Innen-gruppe: Samme gruppe eksponeres for ulike betingelser i eksperimentet Mixed design: Mellomgruppe + innengruppe Kvasi-eskperimentelt design: Ligner på eksperiment (manipulasjon), men NOE mangler N=1: En deltaker undersøkes om gangen

6 Eksperimentelle design Samme problemstilling kan undersøkes på ulike måter (ulike design) Design som velges avhenger av mange faktorer (praktisk, teoretisk, ) Hovedhensikt: Trekke slutning om kausal variabel på en mest mulig sikker måte (dvs. ingen confounding variabler truer vår konklusjon)

7 Indre validitet og confounding Kan vi påvise kausalitet, dvs. at en variabel påvirker en annen? Et eksperiment er indre valid når slik kausalitet påvises Eksperimenter kontrollerer for mulig effekt av tredje-variabler, og kan derfor ivareta kravet om indre validitet Confounding foreligger når man er i tvil om eksperimentet faktisk kontrollerer for en gitt tredjevariabel

8 Eksperimentelle design MANIPULASJON OG KONTROLL Arrangere ulike nivåer av uavhengig variabel Gjøre dette i en kontekst hvor andre forhold ikke varierer systematisk

9 Variasjon i data Prinsipielt sett tre kilder: 1. Tilfeldig variasjon variasjon som ikke kan tilskrives noen manipulert faktor Eks.: Variasjon mellom individer gir forskjeller i prestasjon 2. Systematisk variasjon som kan tilskrives en manipulert faktor Eks.: Variasjon i prestasjon som følge av høy vs. lav motivasjon 3. Systematisk variasjon som kan tilskrives confounding (forstyrrende) variabler Eks.: Variasjon i prestasjon som følge av testing om morgen vs. ettermiddag (men tidspunkt er ikke med i designet)

10 Design med uavhengige grupper

11 Uavhengige grupper Deltakere fordeles tilfeldig til to eller flere grupper (randomisering) Manipulasjonen(e) innføres på gruppenivå Effekt måles ved å sammenligne grupper

12 Uavhengige grupper Når foretrekkes design med uavhengige grupper? Ofte! Når vi har lett tilgang på deltakere Når vi antar at deltakerne ikke er veldig forskjellige på relevante variabler Kan løses ved matching Når det er en fordel eller et krav at forsøkspersonen er naiv for betingelsene i eksperimentet

13 Randomisering Populasjon utvalg Ikke alltid tilfredsstilt i eksperimentell forskning: Vi bruker folk som er lett tilgjengelige (eks. studenter) Kreves i undersøkelser der utvalget skal være representativt for populasjonen Randomisert fordeling betingelser Ufravikelig krav i eksperimenter. Forskjeller mellom deltakere blir ikke borte, men de utvannes på gruppenivå

14 Matching Mål: Aggresjon Vi vet at det er stor variasjon i aggresjon mellom folk Vi rangerer deltakere i kategorier (lav, middels, høy) jfr. presjekk To med høy i et par Tilfeldig fordeling til betingelsene Sikrer rimelig like grupper på relevant variabel, men samtidig randomisering

15 Kjennetegn ved gruppedesign Uavhengige grupper Mellomgruppe-design Unike personer i hver betingelse Enkel randomisering vanligst Matchet randomisering hvis det er store forskjeller mellom deltakerne

16 Post-test design R E K Manipulasjon X Test Enkelt, rimelig, godt!

17 Post-test design Problemstilling: Kan subliminale stimuli påvirke humøret vårt? Manipulasjon: Stimuli som ikke registreres bevisst (presentert < 50 ms) Manipulasjon Test E kreft, kakerlakk, K tre, skrivebord, Humør negativt Humør nøytralt Jfr. Chartrand & Bargh (2000); S & P, s. 185

18 Data-analyse Deltakere (24) Betingelser (negativ og nøytral) Humør

19 VURD Data-analyse t (22) = -2,92, p = 0, Box & Whisker Plot: VURD Snitt nøytr: 27,7 Snitt neg: 16, NEG MANIP NOYT Mean Mean±SE Mean±1,96*SE

20 Data-analyse t-test Variasjon som tilskrives betingelsene i eksperimentet systematisk variasjon i data usystematisk variasjon i data Variasjon som ikke tilskrives betingelsene i eksperimentet

21 Pre-test post-test R E K Pretest Manipulasjon X Test + Sjekk av gruppene før manipulasjon + Info om grunner til mortalitet - Pretest kan gi info om hypotese, manipulasjon

22 Pre-test post-test Problemstilling: Virker hypnose av røykere på røykekutt? Manipulasjon: Posthypnotisk suggesjon: Du klarer å slutte å røyke vs. nøytral Pretest Manipulasjon Test E Sjekk Du klarer å slutte å røyke Røyking? K Sjekk Du er en god sjåfør Røyking? Mål på variabler av betydning for røykekutt. Hvilke?

23 Aktivering Faktorielle design To eller flere variabler (faktorer) manipuleres i samme design Oppgavetype Enkel Vanskelig Høy Gr. 1 Gr. 2 Lav Gr. 3 Gr. 4 Merk: Uavgengige grupper i hver betingelse Hver gruppe får en unik kombinasjon av faktorene Deltakerne fordeles tilfeldig til betingelsene

24 Faktorielle design Unike individer i hver betingelse: Randomisering Hver gruppe får en unik kombinasjon av de to faktorene Gruppe 1: Høy aktivering + enkel oppgave Gruppe 2: Høy aktivering + vanskelig oppgave Gruppe 3: Lav aktivering + enkel oppgave Gruppe 4: Høy aktivering + vanskelig oppgave

25 Faktorielle design Hovedeffekter Hva betyr hver av de to faktorene hver for seg? Aktivering? Oppgavetype? Interaksjonseffekt Hvordan samspiller de? Effekten av en variabel påvirkes av nivåer på en annen variabel Virker aktivering forskjellig, avhengig av om oppgaven er vanskelig eller lett?

26 Faktorielle design Hovedeffekt av aktivering (30+16)/2 = Lett Vanskelig (14+22)/2 =18 0 Høy akt. Lav akt.

27 Faktorielle design Hovedeffekt av oppgavetype 30 (30+14)/2 = Lett Vanskelig 5 0 Høy akt. Lav akt. (16+22)/2 = 19

28 Faktorielle design Effekt av aktivering avhenger av oppgave: Interaksjonseffekt aktivering og oppgavetype Lett Vanskelig 5 0 Høy akt. Lav akt.

29 Faktorielle design To eller flere uavhengige variabler Aktivering, oppgavetype, kjønn, alder, Enkleste form: 2 X 2 design (Aktivering x oppgavetype) Komplekse former: Flere faktorer, flere nivåer på hver faktor Egentlig det samme som å kjøre separate eksperimenter med en uavhengig variabel i hvert, bortsett fra Fordel?

30 Faktorielle design Antall faktorer (variabler) = mulige hovedeffekter Kjønn mulig hovedeffekt Motivasjon mulig hovedeffekt Hver faktor kan inngå i interaksjon med de andre faktorene Kjønn * motivasjon

31 Faktorielle design Faktorer: Kjønn (SEX); motivasjon (MOT) Avhengig mål: Prestasjon (PREST) Datafilen er organisert slik; det er 12 deltakere i dette eksemplet

32 Statistisk analyse Prediktorvariabler Avhengig variabel

33 Statistisk analyse F = Signal: Variasjon Mellom gruppene Støy: Variasjon mellom individene

34 PREST Faktorielle design Ingen hovedeffekt av kjønn 36 Current effect: F(1, 8)=,49370, p=, K SEX M

35 PREST Faktorielle design Signifikant effekt av motivasjon 50 Current effect: F(1, 8)=31,597, p=, L MOT H

36 PREST Faktorielle design Ikke signifikant interaksjon SEX * MOT 50 SEX*MOT Current effect: F(1, 8)=1,2191, p=, K NB!!! Lav power!!!!!!!!!! SEX M MOT L MOT H

37 Within-subjects (innen-gruppe) E Pretest Manip. Test Test Test

38 Within-subjects (innen-gruppe) Effekt av manipulasjon: Skoleklasse sosial ferdighetstrening sjekk etter 1, 2, 3, mnd Nivå etter 40 Nivå før Pretest MANIP test2 test3 test4 test5

39 Repeterte målinger Innen-gruppe-design ( within groups ) Samme deltakere i alle betingelsene Fordeler: Trenger færre forsøkspersoner Mindre variasjon som skyldes variasjon mellom personer, dvs. lettere å oppdage eksperimentell effekt Ulemper Order-effects: Rekkkefølgen på betingelsene kan ha betydning Løsning: Motbalansering Carry-over-effekter: Effekt av en betingelse kan påvirke neste betingelse Løsning: Øke tid mellom betingelsene

40 Motbalansering Problemstilling: Har mørketiden en negativ effekt på kognisjon? Mål: Ulike kognitive oppgaver Testtidspunkt: Sommer og vinter 100 deltakere Testing Problem: Har rekkefølge på testtidspunktene en effekt? Løsning: Gruppe 1 (50): Sommer vinter Gruppe 2 (50): Vinter sommer Data Sommer = data fra 1. gangs testing i Gruppe 1 og 2. gangs testing i Gruppe 2 Vinter = data fra 2. gangs testing i Gruppe 1 og 1. gangs testing i Gruppe 2

41 Mixed design Dvs: Både manipulasjon mellom grupper og innen hver gruppe E Pretest Manip. Test Test Test K Pretest Test Test Test

42 Mixed design Tolman & Honzik, 1930: Rotter (tre grupper), læring i labyrint, 17 dager, en test per dag E 1 Test B Test B Test B Test B Test B Test B 17 E 2 Test Test Test Test B 11 Test B Test B Test B 17 K Test Test Test... Test 17

43 Tolman & Honzik, 1930 Bel. fra dag 11 Kontroll Bel. hele tiden

44 Kvasi-eksperimentelle design Ikke randomisering Skoleklasse A vs. skoleklasse B Prøveordning i Tromsø vs. Harstad Ikke kontrollgruppe Dvs. randomisering mangler Comparison group

45 Kvasi-eksperimentelle design Problemstilling: Virker tiltak X fartsdempende på en bestemt veistrekning? Tiltak (manipulasjon): Nytt skilt Fart Tiltak

46 Kvasi-eksperimentelle design Hva kan vi gjøre for å sannsynliggjøre at det er TILTAK som gir observert effekt? Tidspunkt for tiltak Sammenligning med tilsvarende situasjoner

47 Kvasi-eksperimentelle design Viktige sjekkpunkter: 1. Endring i gjennomsnitt Snitt før vs. snitt etter tiltak: 55 vs Endring i nivå Nivå dagen før tiltak vs. nivå dagen etter osv. 3. Endring i tendens Synkende, stigende, 4. Latenstid for endring Hvor kjapt ses en evt. endring etter tiltaket?

48 Design med enkeltindivider

49 N=1-design A B A B A = observasjonsfase, B = tiltaksfase Multiple baseline To uavhengige atferdsformer behandles på ulike tidspunkter Changing criterion Krav til målatferd skjerpes gradvis Individet er sin egen kontroll

50 ABA Barnehage; Anne (4) leker for lite med andre barn A (observasjonsfase) Anne leker mye alene voksne kommer til (forsterker denne atferden) Anne leker lite med de andre barna B (tiltaksfase) Anne leker alene ignoreres Anne leker med andre barn forsterkes A (ny observasjonsfase) Anne leker mindre alene, mer med de andre barna

51 N=1 Kontroll for effekt? Tid; personene egen atferd under ulike betingelser Eksperiment Ja! Fordi vi har manipulasjon + kontroll

52 Multiple baseline Målatferd Verbal aggresjon Fysisk aggresjon Begge observeres Målatferd 1 utsettes for tiltak Målatferd 2 utsettes for tiltak Differensiell effekt = dokumentasjon av eksperimentell kontroll

53 Multiple baseline Verbal Fysisk 5 0 t1 t2 t3 t4 t5 t6 Tiltak verbal Tiltak fysisk

54 Changing criterion t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t1 Kaffekopper

55 Problemer med tolkning Historie: Mye skjer mellom de to testtidspunktene i tilllegg til manipulasjonen Modning: Folk endres over tid Testing: Testing ved T1 endrer testsituasjonen ved T2 Instrumentering: Målemetoden(e) kan endres Statistisk regresjon Mortalitet: Frafall fra undersøkelsen Utvanning mellom betingelsene

Hypotesetesting: Prinsipper. Frode Svartdal UiTø Januar 2014 Frode Svartdal

Hypotesetesting: Prinsipper. Frode Svartdal UiTø Januar 2014 Frode Svartdal Hypotesetesting: Prinsipper Frode Svartdal UiTø Januar 2014 Frode Svartdal Alt dette er mat for hypotesetesting! Utgangspunkt En antakelse begrunnet i teori Dissonansteori: Hvis, så. En vanlig oppfatning

Detaljer

Oppsummering & spørsmål 20. april Frode Svartdal

Oppsummering & spørsmål 20. april Frode Svartdal Oppsummering & spørsmål 20. april 2016 Frode Svartdal Nullhypotese og sånt 119 deltakere Folk som svarer på en test for prokrastinering 40 Histogram of IPS 35 30 25 No of obs 20 15 10 5 0 0.5 1.0 1.5 2.0

Detaljer

Innhold. Del 1 Grunnleggende begreper og prinsipper... 39

Innhold. Del 1 Grunnleggende begreper og prinsipper... 39 Innhold Kapittel 1 Vitenskap: grunnleggende antakelser... 13 Hva er vitenskap?... 14 Psykologi som vitenskap: tre tradisjoner... 17 Forutsetninger vitenskap bygger på... 21 Siktemål med forsk ning... 22

Detaljer

Kapittel 1 Vitenskap: grunnleggende antakelser

Kapittel 1 Vitenskap: grunnleggende antakelser Innholdsfortegnelse Kapittel 1 Vitenskap: grunnleggende antakelser... 13 Hva er vitenskap?... 14 Psykologi som vitenskap: tre tradisjoner... 17 Forutsetninger vitenskap bygger på... 21 Siktemål med forskning...

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

STUDIEÅRET 2012/2013. Utsatt individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Tirsdag 27. august 2013 kl

STUDIEÅRET 2012/2013. Utsatt individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Tirsdag 27. august 2013 kl STUDIEÅRET 2012/2013 Utsatt individuell skriftlig eksamen i VTM 200- Vitenskapsteori og metode Tirsdag 27. august 2013 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: ingen Eksamensoppgaven består av 5 sider inkludert forsiden

Detaljer

FORSKNINGSMETODE NOEN GRUNNLEGGENDE KONSEPTER

FORSKNINGSMETODE NOEN GRUNNLEGGENDE KONSEPTER INF1500 H 2015 Magnus Li NOEN GRUNNLEGGENDE KONSEPTER VITENSKAPELIG METODE Hva? - Som vi har sett har mennesket en persepsjon som er gjennstand for subjektivitet og snarveier. For å kunne finne ut hva

Detaljer

Statistikk & dataanalyse: Et eksempel. Frode Svartdal UiT mars 2015

Statistikk & dataanalyse: Et eksempel. Frode Svartdal UiT mars 2015 Statistikk & dataanalyse: Et eksempel Frode Svartdal UiT mars 2015 Eksempel UTGANGSPUNKT Vi antar at den som prokrastinerer (utsetter ting) drøyer med alt mulig som skal gjøres, eksempelvis Venter med

Detaljer

Statistikk & dataanalyse: Et eksempel. Frode Svartdal UiT april 2016

Statistikk & dataanalyse: Et eksempel. Frode Svartdal UiT april 2016 Statistikk & dataanalyse: Et eksempel Frode Svartdal UiT april 2016 Eksempel UTGANGSPUNKT Vi antar at den som prokrastinerer (utsetter ting) drøyer med alt mulig som skal gjøres, eksempelvis Venter med

Detaljer

Repeated Measures Anova.

Repeated Measures Anova. Repeated Measures Anova. Vi bruker oppgave-5 som eksempel. I en evalueringsstudie av en terapeutisk intervensjon valgte man et pre-post med kontrollgruppe design. Alle personer ble undersøkt tre ganger

Detaljer

Forskningsmetoder. Måling, målefeil. Frode Svartdal. UiTø V-2011. Frode Svartdal 26.01.2011 FRODE SVARTDAL 1

Forskningsmetoder. Måling, målefeil. Frode Svartdal. UiTø V-2011. Frode Svartdal 26.01.2011 FRODE SVARTDAL 1 Forskningsmetoder Måling, målefeil Frode Svartdal UiTø V-2011 Frode Svartdal 26.01.2011 FRODE SVARTDAL 1 Variabler Variabel noe (av psykologisk interesse) som varierer Motsatt: Konstant Eksempler: Kjønn,

Detaljer

Oppgåver Oppgåvetype Vurdering Status. 1 DEL 1 Vitenskapsteori Skriveoppgave Manuell poengsum Levert

Oppgåver Oppgåvetype Vurdering Status. 1 DEL 1 Vitenskapsteori Skriveoppgave Manuell poengsum Levert PSYK113 0 Innføring i metode Kandidat 142 Oppgåver Oppgåvetype Vurdering Status Praktisk informasjon Dokument Ikke vurdert Levert 1 DEL 1 Vitenskapsteori Skriveoppgave Manuell poengsum Levert 2 DEL 2 Metode

Detaljer

Forskningsmetoder. Data: Måling og målefeil. Frode Svartdal. UiTø 16.01.2014 FRODE SVARTDAL 1 V-2014. Frode Svartdal

Forskningsmetoder. Data: Måling og målefeil. Frode Svartdal. UiTø 16.01.2014 FRODE SVARTDAL 1 V-2014. Frode Svartdal Forskningsmetoder Data: Måling og målefeil Frode Svartdal UiTø V-2014 Frode Svartdal 16.01.2014 FRODE SVARTDAL 1 Variabler Variabel noe (av psykologisk interesse) som varierer Motsatt: Konstant Eksempler:

Detaljer

STUDIEÅRET 2014/2015. Utsatt individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Tirsdag 25. august 2015 kl. 10.00-12.00.

STUDIEÅRET 2014/2015. Utsatt individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Tirsdag 25. august 2015 kl. 10.00-12.00. STUDIEÅRET 2014/2015 Utsatt individuell skriftlig eksamen i VTM 200- Vitenskapsteori og metode Tirsdag 25. august 2015 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: ingen Eksamensoppgaven består av 5 sider inkludert forsiden

Detaljer

STUDIEÅRET 2012/2013. Individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Onsdag 24. april 2013 kl

STUDIEÅRET 2012/2013. Individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Onsdag 24. april 2013 kl STUDIEÅRET 2012/2013 Individuell skriftlig eksamen i VTM 200- Vitenskapsteori og metode Onsdag 24. april 2013 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: ingen Eksamensoppgaven består av 5 sider inkludert forsiden Sensurfrist:

Detaljer

Slutninger fra data FRODE SVARTDAL UIT 2015

Slutninger fra data FRODE SVARTDAL UIT 2015 Slutninger fra data FRODE SVARTDAL UIT 2015 Tre viktige sider 1) Verifikasjon Hvordan man sikrer seg at funn er holdbare 2) Generalisering I hvilken grad gjelder et funn ut over den situasjon der funnet

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

STUDIEÅRET 2014/2015. Individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Mandag 13. april 2015 kl. 10.00-12.00.

STUDIEÅRET 2014/2015. Individuell skriftlig eksamen. VTM 200- Vitenskapsteori og metode. Mandag 13. april 2015 kl. 10.00-12.00. STUDIEÅRET 2014/2015 Individuell skriftlig eksamen i VTM 200- Vitenskapsteori og metode Mandag 13. april 2015 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: ingen Eksamensoppgaven består av 5 sider inkludert forsiden Sensurfrist:

Detaljer

Oppgåver Oppgåvetype Vurdering Status. 1 DEL 1 Vitenskapsteori Skriveoppgave Manuell poengsum Levert

Oppgåver Oppgåvetype Vurdering Status. 1 DEL 1 Vitenskapsteori Skriveoppgave Manuell poengsum Levert PSYK113 0 Innføring i metode Kandidat 120 Oppgåver Oppgåvetype Vurdering Status Praktisk informasjon Dokument Ikke vurdert Levert 1 DEL 1 Vitenskapsteori Skriveoppgave Manuell poengsum Levert 2 DEL 2 Metode

Detaljer

Oppgåver Oppgåvetype Vurdering Status. 1 DEL 1 Vitenskapsteori Skriveoppgave Manuell poengsum Levert

Oppgåver Oppgåvetype Vurdering Status. 1 DEL 1 Vitenskapsteori Skriveoppgave Manuell poengsum Levert PSYK113 0 Innføring i metode Kandidat 123 Oppgåver Oppgåvetype Vurdering Status Praktisk informasjon Dokument Ikke vurdert Levert 1 DEL 1 Vitenskapsteori Skriveoppgave Manuell poengsum Levert 2 DEL 2 Metode

Detaljer

Epidemiologi - en oppfriskning. Epidemiologi. Viktige begreper 12.04.2015. Deskriptiv beskrivende. Analytisk årsaksforklarende. Ikke skarpt skille

Epidemiologi - en oppfriskning. Epidemiologi. Viktige begreper 12.04.2015. Deskriptiv beskrivende. Analytisk årsaksforklarende. Ikke skarpt skille Epidemiologi - en oppfriskning Epidemiologi Deskriptiv beskrivende Hyppighet og fordeling av sykdom Analytisk årsaksforklarende Fra assosiasjon til kausal sammenheng Ikke skarpt skille Viktige begreper

Detaljer

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

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

Detaljer

Pilot folkehelseundersøkelser i fylkene statistiske utfordringer. Rune Johansen, Nasjonalt folkehelseinstitutt Kristiansand 4.

Pilot folkehelseundersøkelser i fylkene statistiske utfordringer. Rune Johansen, Nasjonalt folkehelseinstitutt Kristiansand 4. Pilot folkehelseundersøkelser i fylkene statistiske utfordringer Rune Johansen, Nasjonalt folkehelseinstitutt Kristiansand 4. september 2014 Rune Johansen, forsker, Nasjonalt folkehelseinstitutt, divisjon

Detaljer

Kausalanalyse og seleksjonsproblem

Kausalanalyse og seleksjonsproblem ERLING BERGE SOS316 REGESJONSANALYSE Kausalanalyse og seleksjonsproblem Institutt for sosiologi og statsvitenskap, NTNU, Trondheim Erling Berge 2001 Litteratur Breen, Richard 1996 Regression Models. Censored,

Detaljer

Forskningsmetoder i menneske-maskin interaksjon

Forskningsmetoder i menneske-maskin interaksjon Forskningsmetoder i menneske-maskin interaksjon Kapittel 2- Eksperimentell forskning Oversikt Typer atferdsforskning Forskningshypoteser Grunnleggende om eksperimentell forskning Signifikanstesting Begrensninger

Detaljer

Epidemiologi - en oppfriskning. En kort framstilling. Er det behov for kunnskaper om epidemiologi?

Epidemiologi - en oppfriskning. En kort framstilling. Er det behov for kunnskaper om epidemiologi? Epidemiologi - en oppfriskning En kort framstilling Dere kan finne en kort gjennomgang av epidemiologifaget i et kapittel som jeg skrev i en bok. Jacobsen BK. Epidemiologi. I: Kvantitativ forskningsmetodologi

Detaljer

6.2 Signifikanstester

6.2 Signifikanstester 6.2 Signifikanstester Konfidensintervaller er nyttige når vi ønsker å estimere en populasjonsparameter Signifikanstester er nyttige dersom vi ønsker å teste en hypotese om en parameter i en populasjon

Detaljer

Innhold. Forord... 11

Innhold. Forord... 11 Forord.................................................................. 11 Kapittel 1 Praktiske undersøkelser: spørsmål, spekulasjoner og fakta......... 13 1.1 Hva er poenget med empiriske undersøkelser?............................

Detaljer

Denne uken: kap : Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans

Denne uken: kap : Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans VG 25/9 2011 Statistisk inferens Mål: Trekke konklusjoner

Detaljer

Anvendt medisinsk statistikk, vår Repeterte målinger, del II

Anvendt medisinsk statistikk, vår Repeterte målinger, del II Anvendt medisinsk statistikk, vår 009 Repeterte målinger, del II Eirik Skogvoll Overlege, Klinikk for anestesi og akuttmedisin 1. amanuensis, Enhet for anvendt klinisk forskning (med bidrag fra Harald

Detaljer

Introduction to the Practice of Statistics

Introduction to the Practice of Statistics David S. Moore George P. McCabe Introduction to the Practice of Statistics Fifth Edition Chapter 3: Producing Data Copyright 2005 by W. H. Freeman and Company Produsere data Kap 1: Utforske gitte data

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

Kapittel 3: Studieopplegg

Kapittel 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

Detaljer

Prosjektbeskrivelsen består av

Prosjektbeskrivelsen består av Kvantitative hovedoppgaver: prosjektbeskrivelsen og litt om metode Knut Inge Fostervold Prosjektbeskrivelsen består av Vitenskapelig bakgrunn og problemformulering (ca 2 sider) Design og metode (ca 2-3

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY1011/PSYPRO4111 Psykologiens metodologi

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

Detaljer

Etablering av Discrete Trials Teaching trenerferdigheter ved bruk av videokonferanse. Hay-Hansson & Eldevik

Etablering av Discrete Trials Teaching trenerferdigheter ved bruk av videokonferanse. Hay-Hansson & Eldevik Etablering av Discrete Trials Teaching trenerferdigheter ved bruk av videokonferanse Hay-Hansson & Eldevik Hvorfor videokonferanse? Lange reiseavstander Økt tilgang til spesialistkompetanse lokalt (både

Detaljer

Tabell 1: Antallet besøkende pasienter og gjennomsnittlig ventetid i minutter (fiktive data).

Tabell 1: Antallet besøkende pasienter og gjennomsnittlig ventetid i minutter (fiktive data). Viktige modeller og begrep Når du skal lese forskningsartikler, kan det være nyttig at du kjenner navnet på noen viktige modeller og begreper. Tekst: Hugo Lewi Hammer og Ketil Gundro Bruberg I de tidligere

Detaljer

effekter av forebyggende psykisk helsearbeid i videregående skole et longitudinelt intervensjonsstudie med Solomons design Bærum DPS

effekter av forebyggende psykisk helsearbeid i videregående skole et longitudinelt intervensjonsstudie med Solomons design Bærum DPS effekter av forebyggende psykisk helsearbeid i videregående skole et longitudinelt intervensjonsstudie med Solomons design Bærum DPS foredragets oppbygning: innledning intervensjon bakgrunn/metode/design

Detaljer

Prosjektbeskrivelsen består av

Prosjektbeskrivelsen består av Kvantitative hovedoppgaver: prosjektbeskrivelsen og litt om metode og utforming Knut Inge Fostervold Prosjektbeskrivelsen består av Vitenskapelig bakgrunn og problemformulering (ca 2 sider) Design og metode

Detaljer

Diskusjonsoppgaver Hvilke fordeler oppnår man ved analytisk evaluering sammenliknet med andre tilnærminger?

Diskusjonsoppgaver Hvilke fordeler oppnår man ved analytisk evaluering sammenliknet med andre tilnærminger? Definisjonsteori Hva er de tre hovedtilnærmingene til evaluering? Nevn de seks stegene i DECIDE. (blir gjennomgått neste uke) Gi et eksempel på en måte å gjøre indirekte observasjon. Hva ligger i begrepene

Detaljer

Kapittel 2. Utforske og beskrive data. Sammenhenger mellom variable

Kapittel 2. Utforske og beskrive data. Sammenhenger mellom variable Kapittel 2 Utforske og beskrive data Sammenhenger mellom variable Relasjoner - eksempler Medisinsk studie: Lave kvinner har oftere hjerteattakk enn høye kvinner Forsikring: Tyngre biler har færre dødsulykker

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY1011/PSYPRO4111 Psykologiens metodologi

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

Detaljer

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll Repeterte målinger Eirik Skogvoll Førsteamanuensis dr.med. Enhet for anvendt klinisk forskning (AKF) Det medisinske fakultet, februar 2009 1 Repeterte målinger Mer eller mindre synonymt med... Repeated

Detaljer

Utvalgsstørrelse, styrke

Utvalgsstørrelse, styrke Utvalgsstørrelse, styrke Lise Lund Håheim DDS, PhD Professor II, Forskerlinjen, UiO Seniorforsker, Nasjonalt kunnskapssenter for helsetjenesten, Oslo Seniorforsker, Institutt for oral biologi, UiO Introduksjonskurset,

Detaljer

Komplekse intervensjoner Metodiske utfordringer. Liv Wensaas PhD, RN, Leder for FOU enheten Helse og omsorg Asker kommune

Komplekse intervensjoner Metodiske utfordringer. Liv Wensaas PhD, RN, Leder for FOU enheten Helse og omsorg Asker kommune Komplekse intervensjoner Metodiske utfordringer Liv Wensaas PhD, RN, Leder for FOU enheten Helse og omsorg Asker kommune DISPOSISJON Intervensjonsforskning og helsefag Komplekse intervensjoner Metodiske

Detaljer

Behandling av data bli treffsikker!

Behandling av data bli treffsikker! Behandling av data bli treffsikker! Betydningen av god metode i forbrukerforskningen Tormod Næs 18.01.2011 1 Effektiv bruk av metode er avgjørende! Gjelder alt som er diskutert tidligere Planlegging -

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

PSY 1002 Statistikk og metode. Frode Svartdal April 2016

PSY 1002 Statistikk og metode. Frode Svartdal April 2016 PSY 1002 Statistikk og metode Frode Svartdal April 2016 GANGEN I HYPOTESETESTING 1. Formuler en hypotese «Man får bedre karakterer hvis man leser pensum» 2. Formuler motstykket, nullhypotesen H 0 «Man

Detaljer

Prokrastinering. Frode Svartdal MASTER 11. september 2017

Prokrastinering. Frode Svartdal MASTER 11. september 2017 Prokrastinering Frode Svartdal MASTER 11. september 2017 HVA ER PROKRASTINERING? Utsettelse av noe du har planlagt Uten fornuftig begrunnelse Til ulempe for deg HVA ER PROKRASTINERING? Utsettelse av noe

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

SJEKKLISTE FOR VURDERING AV EN RANDOMISERT KONTROLLERT STUDIE (RCT) Målgruppe: studenter og helsepersonell Hensikt: øvelse i kritisk vurdering

SJEKKLISTE FOR VURDERING AV EN RANDOMISERT KONTROLLERT STUDIE (RCT) Målgruppe: studenter og helsepersonell Hensikt: øvelse i kritisk vurdering SJEKKLISTE FOR VURDERING AV EN RANDOMISERT KONTROLLERT STUDIE (RCT) Målgruppe: studenter og helsepersonell Hensikt: øvelse i kritisk vurdering FØLGENDE FORHOLD MÅ VURDERES: Kan vi stole på resultatene?

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

SJEKKLISTE FOR VURDERING AV EN RANDOMISERT KONTROLLERT STUDIE (RCT)

SJEKKLISTE FOR VURDERING AV EN RANDOMISERT KONTROLLERT STUDIE (RCT) SJEKKLISTE FOR VURDERING AV EN RANDOMISERT KONTROLLERT STUDIE (RCT) FØLGENDE FORHOLD MÅ VURDERES: Kan vi stole på resultatene? Hva forteller resultatene? Kan resultatene være til hjelp i praksis? Under

Detaljer

Eksamensoppgave i (emnekode) (emnenavn)

Eksamensoppgave i (emnekode) (emnenavn) Institutt for (instituttnavn) Eksamensoppgave i (emnekode) (emnenavn) Faglig kontakt under eksamen: Tlf.: Eksamensdato: Eksamenstid (fra-til): Hjelpemiddelkode/Tillatte hjelpemidler: Annen informasjon:

Detaljer

EKSAMEN I PSY1001/PSY1011/PSYPRO4111/ PSYKOLOGIENS METODOLOGI HØSTEN 2012 BOKMÅL

EKSAMEN I PSY1001/PSY1011/PSYPRO4111/ PSYKOLOGIENS METODOLOGI HØSTEN 2012 BOKMÅL NTNU Fakultet for samfunnsvitenskap og teknologiledelse Psykologisk institutt EKSAMEN I PSY1001/PSY1011/PSYPRO4111/ PSYKOLOGIENS METODOLOGI HØSTEN 2012 DATO: 14.01.2012 Studiepoeng: 7,5 Sidetall bokmål

Detaljer

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

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

Detaljer

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll. Gjentatte observasjoner på samme individ:

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll. Gjentatte observasjoner på samme individ: Repeterte målinger Eirik Skogvoll 1.amanuensis dr.med. Enhet for anvendt klinisk forskning (AKF) Det medisinske fakultet, februar 2008 1 Repeterte målinger Mer eller mindre synonymt med... Repeated measurements

Detaljer

Sosial ferdighetstrening basert på ART

Sosial ferdighetstrening basert på ART Sosial ferdighetstrening basert på ART I forhold til barn med Autisme/Asperger Syndrom Janne Mari Akselsen Sørensen 1 Autisme/Asperger Syndrom Vansker med f.eks. Felles oppmerksomhet Å observere relevante

Detaljer

Vurdering av kvaliteten på undersøkelser om virkninger av trafikksikkerhetstiltak

Vurdering av kvaliteten på undersøkelser om virkninger av trafikksikkerhetstiltak Sammendrag: Vurdering av kvaliteten på undersøkelser om virkninger av trafikksikkerhetstiltak TØI-rapport 984/2008 Forfatter(e): Rune Elvik Oslo 2008, 140 sider Denne rapporten presenterer en undersøkelse

Detaljer

Verdens statistikk-dag. Signifikanstester. Eksempel studentlån. http://unstats.un.org/unsd/wsd/

Verdens statistikk-dag. Signifikanstester. Eksempel studentlån. http://unstats.un.org/unsd/wsd/ Verdens statistikk-dag http://unstats.un.org/unsd/wsd/ Signifikanstester Ønsker å teste hypotese om populasjon Bruker data til å teste hypotese Typisk prosedyre Beregn sannsynlighet for utfall av observator

Detaljer

Sensorveiledning SOS1120 vår

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

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY1011/4111 Psykologiens metodologi

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

Detaljer

Samfunnsvitenskapelig metode. SOS1120 Kvantitativ metode. Teori data - virkelighet. Forelesningsnotater 1. forelesning høsten 2005

Samfunnsvitenskapelig metode. SOS1120 Kvantitativ metode. Teori data - virkelighet. Forelesningsnotater 1. forelesning høsten 2005 SOS1120 Kvantitativ metode Forelesningsnotater 1. forelesning høsten 2005 Per Arne Tufte Samfunnsvitenskapelig metode Introduksjon (Ringdal kap. 1, 3 og 4) Samfunnsvitenskapelig metode Forskningsspørsmål

Detaljer

Fra idé til publikasjon

Fra idé til publikasjon Forskningsprosessen Fra idé til publikasjon Frode Svartdal UiTø Januar 2014 Frode Svartdal 16.01.2014 FRODE SVARTDAL 1 Forskningsprosessen 16.01.2014 FRODE SVARTDAL 2 De skritt man tar for å sikre at påstander

Detaljer

Resultater, studentundersøkelsen 2012-2013. Frode Svartdal UiT / Diakonhjemmet Høgskole

Resultater, studentundersøkelsen 2012-2013. Frode Svartdal UiT / Diakonhjemmet Høgskole Resultater, studentundersøkelsen 2012-2013 Frode Svartdal UiT / Diakonhjemmet Høgskole Utgangspunkt Ca. 24 enkeltprosjekter Samlet 100-200 elever, deres foreldre og lærere Geografisk spredning (hele Norge)

Detaljer

Det er alltid feil i registreringer

Det er alltid feil i registreringer Indre validitet (i anvendt atferdsanalyse): Er data vi produserer gode nok når det gjelder slutninger; X Y? Er det virkelig tiltakene som virker - og ikke andre forhold? plausible rival hypothesis (Cook

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

Oppgave 13.1 (13.4:1)

Oppgave 13.1 (13.4:1) MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 11 (s. 1) Modell: Oppgave 13.1 (13.4:1) Y ij = µ i + ε ij, der ε ij uavh. N(0, σ 2 ) Boka opererer her med spesialtilfellet der man

Detaljer

Statistikk og dataanalyse

Statistikk og dataanalyse Njål Foldnes, Steffen Grønneberg og Gudmund Horn Hermansen Statistikk og dataanalyse En moderne innføring Kapitteloversikt del 1 INTRODUKSJON TIL STATISTIKK Kapittel 1 Populasjon og utvalg 19 Kapittel

Detaljer

7.2 Sammenligning av to forventinger

7.2 Sammenligning av to forventinger 7.2 Sammenligning av to forventinger To-utvalgs z-observator To-utvalgs t-prosedyrer To-utvalgs t-tester To-utvalgs t-konfidensintervall Robusthet To-utvalgs t-prosedyrerår variansene er like Sammenlikning

Detaljer

Inferens i fordelinger

Inferens i fordelinger Inferens i fordelinger Modifiserer antagelsen om at standardavviket i populasjonen σ er kjent Mer kompleks systematisk del ( her forventningen i populasjonen). Skal se på en situasjon der populasjonsfordelingen

Detaljer

KLH3002 Epidemiologi. Eksamen høsten 2012

KLH3002 Epidemiologi. Eksamen høsten 2012 KLH3002 Epidemiologi Eksamen høsten 2012 1. Insidens andel (Eng. Incidence proportion)avhenger av A. oppfølgingstiden i studien (= follow up time) B. bortfall fra studien (= loss to follow up) C. Både

Detaljer

Verdens statistikk-dag.

Verdens statistikk-dag. Verdens statistikk-dag http://unstats.un.org/unsd/wsd/ Signifikanstester Ønsker å teste hypotese om populasjon Bruker data til å teste hypotese Typisk prosedyre Beregn sannsynlighet for utfall av observator

Detaljer

Å lære av å se på andre

Å lære av å se på andre Å lære av å se på andre Undersøkelse av observasjonslæring hos barn med ASD Merete Haugen og Alvdis Roulund, Glenne regionale senter for autisme Ingunn Jansson og Henriette Værnes Nordskogen barnehage,

Detaljer

Tidlig innsats for barn i risiko (TIBIR): Positive effekter i barnehage og skole? John Kjøbli

Tidlig innsats for barn i risiko (TIBIR): Positive effekter i barnehage og skole? John Kjøbli Tidlig innsats for barn i risiko (TIBIR): Positive effekter i barnehage og skole? John Kjøbli 21.11.14 Side 1 Behovet for økt innsats 3-5 % av alle barn viser tidlige atferdsvansker 31.000 barn i risiko

Detaljer

Tema Kvalitativ og kvantitativ forskningsmetode. Forskningsmetode. Kausalitet. Reliabilitet og validitet. Usikkerhet. IA mandag 5/9-2014

Tema Kvalitativ og kvantitativ forskningsmetode. Forskningsmetode. Kausalitet. Reliabilitet og validitet. Usikkerhet. IA mandag 5/9-2014 Kvalitativ og kvantitativ forskningsmetode IA mandag 5/9-2014 Johan Håkon Bjørngaard, Professor Institutt for samfunnsmedisin johan.h.bjorngaard@ntnu.no Name, title of the presentation Forskningsmetode

Detaljer

Introduksjon til inferens

Introduksjon til inferens Introduksjon til inferens Hittil: Populasjon der verdien til et individ/enhet beskrives med en fordeling. Her inngår vanligvis ukjente parametre, μ, p,... Enkelt tilfeldig utvalg (SRS), observator p =

Detaljer

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

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

Detaljer

Kapittel 3. Datainnsamling Dataproduksjon

Kapittel 3. Datainnsamling Dataproduksjon Kapittel 3 Datainnsamling Dataproduksjon Produsere/samle data Kap 1: Utforske og analysere gitte data for en variabel ved hjelp av grafer og tall Kap 2: Analysere sammenhenger mellom gitte data for to

Detaljer

Supplement til power-point presentasjonen i medisinsk statistikk, forelesning 7 januar 2013. Skrevet av Stian Lydersen 16 januar 2013

Supplement til power-point presentasjonen i medisinsk statistikk, forelesning 7 januar 2013. Skrevet av Stian Lydersen 16 januar 2013 1 Supplement til power-point presentasjonen i medisinsk statistikk, forelesning 7 januar 013. Skrevet av Stian Lydersen 16 januar 013 Vi antar at vårt utvalg er et tilfeldig og representativt utvalg for

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

Detaljerte forklaringer av begreper og metoder.

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

Detaljer

Tidlige Tegn et tverrfaglig aldringsprosjekt. Avdeling for Habilitering Lisa Ingebrethsen Uppsala 2011

Tidlige Tegn et tverrfaglig aldringsprosjekt. Avdeling for Habilitering Lisa Ingebrethsen Uppsala 2011 Tidlige Tegn et tverrfaglig aldringsprosjekt Avdeling for Habilitering Lisa Ingebrethsen Uppsala 2011 En tverrfaglig studie Nevropsykologisk testbatteri Nevromedisinsk undersøkelse Miljøkartlegging Tidlige

Detaljer

Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans

Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans VG 25/9 2011 Statistisk inferens Mål: Trekke konklusjoner

Detaljer

Enighet og presisjon i registrering av data fra EFA. Lars Rune Halvorsen (Høgskolen i Akershus) & Jon A. Løkke (Høgskolen i Østfold)

Enighet og presisjon i registrering av data fra EFA. Lars Rune Halvorsen (Høgskolen i Akershus) & Jon A. Løkke (Høgskolen i Østfold) Enighet og presisjon i registrering av data fra EFA Lars Rune Halvorsen (Høgskolen i Akershus) & Jon A. Løkke (Høgskolen i Østfold) Bakgrunn og problem De siste 10 årene er det publisert relativt mye fagstoff

Detaljer

PSY1000/PSYC1201 Eksamensoppgaver og skriveseminar

PSY1000/PSYC1201 Eksamensoppgaver og skriveseminar PSY1000/PSYC1201 Eksamensoppgaver og skriveseminar Nedenfor følger 90 oppgaver. Fra disse blir det hentet 10 oppgaver til eksamen. Av de 10 oppgavene du får på eksamen skal du besvare 6, men du velger

Detaljer

ARBEID MED FORSTERKNING

ARBEID MED FORSTERKNING ARBEID MED FORSTERKNING Side 1 Side 1 Forsterkning En forsterker er en hendelse som etterfølger en respons/atferd, og som gjør det mer sannsynlig at denne responsen vil forkomme igjen. Positiv forsterkning

Detaljer

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

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

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR DEN KVANTITATIVE DELEN AV EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 HØSTEN 2006

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

Detaljer

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

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

Detaljer

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

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

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

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

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

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 forskningsmetoder kvantitativ

Eksamensoppgave 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

Detaljer

Kvantitative metoder datainnsamling

Kvantitative metoder datainnsamling Kvantitative metoder datainnsamling Pensum: Dag Ingvar Jacobsen (2005): Hvordan gjennomføre undersøkelser?, side 235-303 og 380-388. Tematikk: Oppsummering fra sist forelesning. Operasjonalisering. Utforming

Detaljer

Kapittel 2. Utforske og beskrive data. Sammenhenger mellom variable

Kapittel 2. Utforske og beskrive data. Sammenhenger mellom variable Kapittel 2 Utforske og beskrive data Sammenhenger mellom variable Relasjoner - eksempler Medisinsk studie: Lave kvinner har oftere hjerteattakk enn høye kvinner Forsikring: Tyngre biler har færre dødsulykker

Detaljer

Definisjoner av begreper Eks.: interesse for politikk

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

Detaljer

UTDRAG FRA SENSORVEILEDNINGEN FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 HØSTEN 2001

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

Detaljer

Generelle lineære modeller i praksis

Generelle lineære modeller i praksis Generelle lineære modeller Regresjonsmodeller med Forskjellige spesialtilfeller Uavhengige variabler Én binær variabel Analysen omtales som Toutvalgs t-test én responsvariabel: Y en eller flere uavhengige

Detaljer