SOS 31 MULTIVARIAT ANALYSE



Like dokumenter
SOS 301 og SOS31/ SOS311 MULTIVARIAT ANALYSE

SOS 31 MULTIVARIAT ANALYSE

SOS 301 og SOS31/ SOS311 MULTIVARIAT ANALYSE

EKSAMENSOPPGÅVER Haust 1995 FRAMLEGG TIL LØYSING Erling Berge

SOS 31 MULTIVARIAT ANALYSE

SOS 301 og SOS31/ SOS311 MULTIVARIAT ANALYSE

SOS3003 Eksamensoppgåver

EKSAMENSOPPGÅVE I SVSOS316 REGRESJONSANALYSE

EKSAMENSOPPGÅVE I SVSOS316 REGRESJONSANALYSE

Forelesning 13 Regresjonsanalyse

Universitetet i Agder Fakultet for økonomi og samfunnsfag E K S A M E N

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2018/2020. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Mandag 18. mars 2019 kl

Høye skårer indikerer høye nivåer av selvkontroll.

Hvordan lage en delkostnadsnøkkel - sosialhjelp. Melissa Edvardsen

SOS3003 Eksamensoppgåver

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ

Tid: Torsdag 11. desember Emneansvarleg: Trygve Almøy

EKSAMENSOPPGAVE I IDRSA1004 Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode og analyse

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - kvantitativ

UNIVERSITETET I OSLO

Std. Error. ANOVA b. Sum of Squares df Square F Sig , , ,600, , , ,

EKSAMEN I PSY3100 FORSKNINGSMETODE KVANTITATIV HØSTEN 2012

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ

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

Sammenlikninger av gjennomsnitt. SOS1120 Kvantitativ metode. Kan besvare to spørsmål: Sammenlikning av to gjennomsnitt

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode kvantitativ

Er det enklere å anslå timelønna hvis vi vet utdanningslengden? Forelesning 14 Regresjonsanalyse

EKSAMENSOPPGÅVE I SVSOS316 REGRESJONSANALYSE

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

UNIVERSITETET I OSLO

Sitkagran som utvendig kledning feltforsøk

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

Eksamensoppgave i ST3001

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Fredag 13. mars 2015 kl

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011

UNIVERSITETET I OSLO

Emnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal

Eksamensoppgave i PSY3100 forskningsmetoder kvantitativ

Hvorfor har forskjellen. i t-testen på nå blitt redusert til ?

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo

UNIVERSITETET I OSLO

PSYC 3101 KVANTITATIV METODE II Eksamen høst 2008

SOS3003 Eksamensoppgåver

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317. Statistikk og kvantitative forskningsmetoder. Målform/språk: Bokmål Antall sider: 10. Psykologisk institutt

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

Fra krysstabell til regresjon

SOS1120 Kvantitativ metode. Regresjonsanalyse. Lineær sammenheng II. Lineær sammenheng I. Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005

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

Sensorveiledning til eksamensoppgave i SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap

Institutt for økonomi og administrasjon

Eksamenssettet består av to deler. Ved bedømmelsen teller del A 30 % og del B 70 %. Innenfor hver del teller alle deloppgaver likt.

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

SKOLEEKSAMEN I SOS KVANTITATIV METODE. 27. februar 2017 (4 timer)

Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGÅVE I SVSOS316 REGRESJONSANALYSE

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK

EKSAMENSOPPGAVE STA-2004.

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

Klassisk ANOVA/ lineær modell

Frequencies. Frequencies

SENSORVEILEDNING FOR DEN KVANTITATIVE DELEN AV EKSAMENSOPPGAVEN I SOS1002 VÅREN 2007

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. 1) Oppgaver fra boka:

Oppgave 1. og t α/2,n 1 = 2.262, så er et 95% konfidensintervall for µ D (se kap 9.9 i læreboka): = ( 0.12, 3.32).

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

Logistisk regresjon 2

Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Fakultet for samfunnsvitenskap og teknologiledelse Pedagogisk institutt

Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle andre hjelpemidler

Lineære modeller i praksis

EKSAMEN I FAG TMA4255 ANVENDT STATISTIKK

EKSAMENSOPPGAVE STA «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark/ 4 sider med egne notater. Godkjent kalkulator. Rute.

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

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

Kræsjkurs i STAT101. Noen anbefalinger Regn mange(5-10) oppgavesett til eksamen:

ORDINÆR/UTSATT EKSAMEN Sensur faller innen

Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle andre hjelpemidler

Statistikk er begripelig

Eksamen REA3026 Matematikk S1

EKSAMENSOPPGAVE STA «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark/ 4 sider med egne notater. Godkjent kalkulator. Rute.

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

EKSAMEN I FAG TMA4255 FORSØKSPLANLEGGING OG ANVENDTE STATISTISKE METODER

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder

SOS3003 Eksamensoppgåver

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

INSTITUTT FOR SOSIOLOGI OG SAMFUNNSGEOGRAFI EKSAMEN I SOSIOLOGI (MASTER) SOS KVANTITATIV METODE. SKOLEEKSAMEN 11. mai 2005 (4 timer)

SKOLEEKSAMEN I. SOS1120 Kvantitativ metode. 13. desember timer

UNIVERSITETET I OSLO

Prøveeksamen i STK3100/4100 høsten 2011.

Frequencies. Frequencies

PRODUKT-OG PROSESSOPTIMALISERING FRÅ EIN STATISTISK SYNSVINKEL.

Logistisk regresjon 1

Informasjon om eksamen SOS Kvantitativ metode

Transkript:

1 SOS 31 MULTIVARIAT ANALYSE Eksamensdag: Tysdag 28 november 1995 Eksamensstad: Dragvoll, paviljong C, rom 102 Tid til eksamen: 6 timar Vekttal: 4 Talet på sider med nynorsk: 7 Sensurdato: 20 desember 1995 Hjelpemiddel som kan nyttast: Kalkulator. Berry, W.D. 1993 "Understanding Regression Assumptions" Hamilton, L.C. 1992 "Regression with Graphics" Hardy, M.A. 1993 "Regression with Dummy Variables" Lewis-Beck, M.S 1980 "Applied Regression An Introduction" Ringdal,K. 1987 "Kausalanalyse i samfunnsvitenskap" Oppgåve 1 a) Når ein utfører regresjonsanalysar vert ofte Gauss-Markov krava og føresetnaden om normalitet stikkordsmessig referert til ved "ein går ut frå at den lineære modellen er korrekt med normale, uavhengige og identisk fordelte feil". Forklar kva dette tyder. b) Forklar kva som er meint med heteroskedastisitet, kva for konsekvensar det har for OLS-regresjonar, kva som kan gjerast for å oppdage det og korleis ein kan ta omsyn til det i analysen.

2 Oppgåve 2 (sjå også vedlegg) Nedanfor er det kopi av utskrifter frå ein regresjonsanalyse av Eiga inntekt på variablane Kvinne, Alder, Eiga utdanning, Mors utdanning og Fars utdanning. a) Skriv opp modellen som er estimert, og forklar kva resultatet tyder. b) Finn forventa inntekt for ein 34 år gammal mann med 14 års utdanning når far hans hadde 7 års utdanning og mor hans hadde 9. Forklar korleis interaksjonstermen Kvinne*FU verkar på forventa inntekt for denne personen. c) Finn eit 95% konfidensintervall for regresjonskoeffesienten til Eiga utdanning. Finn også den standardiserte regresjonskoeffesienten frå Eiga utdanning til Eiga inntekt. d) Forklar kvifor både Alder og alder kvadrert (Alder **2) er inkludert i regresjonen og korleis dette verkar på analysen. Dersom det var tvil om at begge aldersledda ytte ein signifikant del til å forklare variasjonen i inntekt, korleis kunne ein teste det? Oppgåve 3 (sjå også vedlegg) På same datamaterialet som i oppgåve 2 er det gjort ein regresjon av Eiga inntekt på Kvinne, Alder, Fars utdanning, Mors utdanning og Eiga utdanning, og ein regresjon av Eiga utdanning på Kvinne, Alder, Fars utdanning og Mors utdanning. Resultata kan nyttast til lage ein enkel strukturmodell for variablane i analysen. a) Skriv opp dei likningane som vil definere strukturmodellen. Bruk dei symbola som er nytta i Ringdal si bok. Skriv på grunnlag av vedlagde tabell opp korrelasjonsmatrisa for variablane i modellen og lag eit stidiagram som viser signifikante stiar saman med uspesifiserte korrelasjonar over 0,3. b) Finn direkte og indirekte effekt frå Mors utdanning på Eiga inntekt. Finn felleseffektane som Mors utdanning har med andre variablar. Finn dei spuriøse ledda i korrelasjonen mellom Eiga inntekt og Eiga utdanning. _

3 VEDLEGG TIL OPPGÅVE 2 REGRESJONSANALYSE AV EIGA INNTEKT PÅ KVINNE, ALDER, EIGA UTDANNING, MORS UTDANNING OG FARS UTDANNING. DEPENDENT VARIABLE: Eiga inntekt i heile tusen Summary of Fit RSquare 0,393131 RSquare Adj 0,391129 Root Mean Square Error 66,50102 Mean of Response 148,5929 Observations (or Sum Wgts) 2434 Parameter Estimates Term Estimate Std Error t Ratio Prob> t Intercept -119,0546 14,58764-8,16 0,0000 Kvinne -94,84949 11,14053-8,51 0,0000 Alder 10,613905 0,442259 24,00 0,0000 Alder**2-0,108835 0,004655-23,38 0,0000 Fars utd 1,1343551 0,974708 1,16 0,2446 Mors utd -5,095012 1,132709-4,50 0,0000 Kvinne*FU -0,647457 1,344984-0,48 0,6303 Kvinne*MU 5,1257164 1,542431 3,32 0,0009 Eiga utd 9,6896327 0,569863 17,00 0,0000 Effect Test Source Nparm DF Sum of Squares F Ratio Prob>F Kvinne 1 1 320564,2 72,4867 0,0000 Alder 1 1 2547144,2 575,9661 0,0000 Alder**2 1 1 2417795,8 546,7175 0,0000 Fars utd 1 1 5989,7 1,3544 0,2446 Mors utd 1 1 89476,7 20,2327 0,0000 Kvinne*FU 1 1 1024,8 0,2317 0,6303 Kvinne*MU 1 1 48837,6 11,0433 0,0009 Eiga utd 1 1 1278589,1 289,1175 0,0000 Whole-Model Test Analysis of Variance Source DF Sum of Squares Mean Square F Ratio Model 8 6947220 868402 196,3651 Error 2425 10724286 4422 Prob>F C Total 2433 17671506 0,0000

4 VEDLEGG TIL OPPGÅVE 3 REGRESJONSANALYSE AV EIGA INNTEKT PÅ KVINNE, ALDER, EIGA UTDANNING, FARS UTDANNING OG MORS UTDANNING. DEPENDENT VARIABLE: Eiga inntekt i heile tusen Summary of Fit RSquare 0,251544 RSquare Adj 0,250002 Root Mean Square Error 73,80667 Mean of Response 148,5929 Observations (or Sum Wgts) 2434 Parameter Estimates Term Estimate Std Error t Ratio Prob> t Beta Intercept 67,838378 10,9335 6,20 0,0000 Kvinner -54,17366 2,999482-18,06 0,0000-0,31786 Alder 0,5221386 0,100650 5,19 0,0000 0,104436 Fars utd -0,718226 0,765358-0,94 0,3481-0,02241 Mors utd -5,930666 0,896009-6,62 0,0000-0,16155 Eiga utd 12,6759 0,616729 20,55 0,0000 0,413345 Effect Test Source Nparm DF Sum of Squares F Ratio Prob>F Kvinner 1 1 1776949,5 326,1999 0,0000 Alder 1 1 146600,2 26,9118 0,0000 Fars utd 1 1 4797,2 0,8806 0,3481 Mors utd 1 1 238656,4 43,8109 0,0000 Eiga utd 1 1 2301233,5 422,4443 0,0000 Whole-Model Test Analysis of Variance Source DF Sum of Squares Mean Square F Ratio Model 5 4445157 889031 163,2021 Error 2428 13226348 5447 Prob>F C Total 2433 17671506 0,0000 _

5 VEDLEGG TIL OPPGAVE 3 REGRESJONSANALYSE AV EGEN UTDANNING PÅ KVINNE, ALDER, FARS UTDANNING OG MORS UTDANNING. DEPENDENT VARIABLE: Eiga utdanning Summary of Fit RSquare 0,237815 RSquare Adj 0,236559 Root Mean Square Error 2,428219 Mean of Response 11,4433 Observations (or Sum Wgts) 2434 Parameter Estimates Term Estimate Std Error t Ratio Prob> t Beta Intercept 9,2519591 0,306839 30,15 0,0000 Kvinner -0,247997 0,098554-2,52 0,0119-0,04462 Alder -0,036697 0,003227-11,37 0,0000-0,22509 Fars utd 0,2477050 0,024673 10,04 0,0000 0,236994 Mors utd 0,1702770 0,029275 5,82 0,0000 0,142244 Effect Test Source Nparm DF Sum of Squares F Ratio Prob>F Kvinner 1 1 37,33551 6,3321 0,0119 Alder 1 1 762,71807 129,3566 0,0000 Fars utd 1 1 594,27673 100,7890 0,0000 Mors utd 1 1 199,47360 33,8306 0,0000 Whole-Model Test Analysis of Variance Source DF Sum of Squares Mean Square F Ratio Model 4 4468,696 1117,17 189,4721 Error 2429 14321,980 5,90 Prob>F C Total 2433 18790,676 0,0000

6 VEDLEGG TIL OPPGÅVE 2 OG 3 OPPLYSNINGAR OM DATAMATERIALET DEFINISJON AV VARABLAR Kvinne: 1=kvinne, 0=mann Alder = "alder i heile år" (min=15, max=94) Alder**2 = alder kvadrert Fars utd = "fars utdanning i år" og Mors utd = "mors utdanning i år" er begge koda 7 = personen har utdanning på folkeskolenivå (inntil 8 års utdanning) 9 = personen har utdanning på ungdomsskole/ realskolenivå (9-10 års skolegang) 12 = personen har utdanning på videregåande skole/ gymnas nivå (11-13 års skolegang) 14 = personen har utdanning på universitetsnivå (meir enn 12 års skolegang + studiar) Eiga utd = "eiga utdanning i år" er koda 7 = personen har utdanning på folkeskolenivå (inntil 8 års utdanning) 9 = personen har utdanning på ungdomsskole/ realskolenivå (9-10 års skolegang) 12 = personen har utdanning på videregående skole/ gymnas nivå (11-13 års skolegang) 14 = personen har utdanning på universitetsnivå med meir enn 12 års skolegang + studiar, uten akademisk tittel 16 = personen har utdanning på universitetsnivå med meir enn 12 års skolegang + studiar, har akademisk tittel Eiga innt = "eiga inntekt i tusen kroner" er koda 60, dersom personen meiner den personlege bruttoinntekta er i intervallet 0-60.000 80, dersom personen meiner den personlege bruttoinntekta er i intervallet 60-100.000 115, dersom personen meiner den personlege bruttoinntekta er i intervallet 100-130.000 145, dersom personen meiner den personlege bruttoinntekta er i intervallet 130-160.000 180, dersom personen meiner den personlege bruttoinntekta er i intervallet 160-200.000 250, dersom personen meiner den personlege bruttoinntekta er i intervallet 200-300.000 340, dersom personen meiner den personlege bruttoinntekta er i intervallet 300-400.000 420, dersom personen meiner den personlege bruttoinntekta er i intervallet 400.000+... Kvinne*FU: Kvinne multiplisert med Fars utd Kvinne*MU: Kvinne multiplisert med Mors utd _

7 VEDLEGG TIL OPPGÅVE 2 OG 3 KORRELASJONAR for 2434 case med opplysningar på alle variablane Variable Kvinne Alder Alder**2 Fars utd Mors utd Alder -0,0440.... Alder**2-0,0463 +0,9817... Fars utd +0,0130-0,3588-0,3227.. Mors utd +0,0280-0,4337-0,3883 +0,6558. Kvinne*FU +0,9282-0,1194-0,1142 +0,2717 +0,1921 Kvinne*MU +0,9382-0,1323-0,1247 +0,1667 +0,2680 Eiga utd -0,0277-0,3699-0,3854 +0,4105 +0,3940 Eiga innt -0,3387 +0,0437-0,0395-0,0003-0,0676 Variable Kvinne*FU Kvinne*MU Eiga utd Kvinne*MU +0,9532.. Eiga utd +0,0827 +0,0777. Eiga innt -0,2975-0,3099 +0,3107 Gjennomsnitt Standardavvik Kvinne 0,492605 0,500048 Alder 39,69762 17,04634 Alder**2 1866,359 1596,739 Fars utd 9,226787 2,658909 Mors utd 8,719803 2,321552 Kvinne*FU 4,562449 4,989385 Kvinne*MU 4,327855 4,682802 Eiga utd 11,4433 2,779074 Eiga innt 148,5929 85,22475