Innlevering 2 1. Hvordan operasjonalisere studenttilfredshet? Vis tre eksempler. Operasjonalisering innebærer å gjøre fenomener målbare, ved hjelp av observasjon eller eksperimentering. Skal man operasjonalisere studenttilfredshet, må man ta i betraktning at man ønsker å måle styrken på en holdning respondentene har. Dette kan avhenge av flere forhold ved studenttilværelsen, og da må man aktivt ta et valg; Vil man undersøke spesifikke temaer innenfor studentrollen, eller stille mer generelle, altomfattende spørsmål? Hva man bestemmer seg for, vil være avgjørende for metodevalg. Eksempel: I survey undersøkelsen under kunne man benyttet besøksintervju, telefonintervju eller spørreskjema for innhenting av data med følgende spørsmål og skalering: 1) Hvor tilfreds er du med undervisningen gitt i kursene? Svært tilfreds Tilfreds Utilfreds Svært utilfreds 2) Hvor fornøyd er du med vurdering for læring ved studiet? Svært fornøyd Fornøyd Mindre fornøyd Ikke fornøyd 3) I hvor stor grad opplever du at lærerne er tilgjengelige når du har behov for det? Stor grad Noen grad Liten grad 2. Reliabilitet/validitet Reliabilitet: Pålitelighet. Dette knytter seg til nøyaktigheten av undersøkelsens data, hvilke som brukes, den måten de samles inn på og hvordan de omsider bearbeides Validitet: Innebærer at de målinger som er gjort på utvalget gjelder hele populasjonen, og at målingene i realiteten kan gi svar på problemstillingen
3. Hva er en variabel, og variabelens verdier? Vis eksempler med tre variabler. En variabel er en spesifikk egenskap eller kjennetegn ved enhetene som varierer med ulike verdier. Verdier kan også betegnes som kategorier. Eksempler med tre variabler: Utdanning er en variabel. som varierer med verdiene grunnskole, videregående, universitet/høgskole lavere grad, universitet/høgskole høyere grad og doktorgrad. Verdiene på en variabel er klart ulike fra hverandre. Man kan ikke både ha videregående skole og universitet som høyeste utdanning. Alder er en variabel som varierer med verdiene antall år, og det foreligger en rangering fra ung til eldre. Kjønn er variabelen med verdiene kvinne og mann. 4. Hva menes med variablenes målenivå, og hva er målenivåene på disse variablene? Verdiene på variablene kan noen ganger bare klassifiserers som ulike kategorier, som f.eks. hvilket fagfelt man tilhører. I andre tilfeller kan verdier også rangeres, f.eks. høyeste fullførte utdanning og alder. Variablene kan klassifiseres etter om verdiene kan rangeres eller ikke, og hvilken avstand det er mellom verdiene. Dette betegnes som variablers målenivå. Disse angir hvilke statistiske analyser det er meningsfylt å foreta under databehandlingen. (DSM) Rekkefølgen på deltakerne i en idrettskonkurranse, f.eks. 5000 meter løp. Målenivået: Intervallnivå Viktigste inntektskilder (blant annet, lønn, næringsinntekt, renter/aksjeutbytte, alderspensjon, uførepensjon, sosialhjelp) Målenivået: Nominalnivå Egenvurdering av helse (meget god, god, verken god eller dårlig, dårlig, meget dårlig) Målenivået: Ordinalnivå Hvor mange år ektepar har vært gift Målenivået: Forholdstallsnivå Lykke (skala fra 0 til 10) Målenivået: Ordinalnivå
Antall bøker man har lest de siste 12 månedene Målenivået: Forholdstallsnivå Antall elever i en klasse Målenivået: Forholdstallsnivå 5. 15 studenter bruker vanligvis følgende antall timer på studier i uken på studier (både organiserte aktiviteter og selvstudium): 41, 52, 39, 37, 44, 46, 29, 53, 44, 43, 39, 47, 42, 43, 33 Gjennomsnittet: 42,1 Medianen: 43 Modus: 39 Variasjonsbredden: 24 Standardavviket: 6,1 6. StudData er en panelundersøkelse som omfatter alle profesjonsutdanningene ved Høgskolen i Oslo og Akershus. Studentene som har vært med på undersøkelsen er blitt bedt om å fylle ut spørreskjemaer på ulike tidspunkter fra de begynte på en profesjonsutdanning til de var etablert på arbeidsmarkedet. Nedenfor er en krysstabell basert på data fra StudData undersøkelsen. Respondentene er bedt om å angi hvor godt påstanden jeg har deltatt aktivt i studentaktiviteter passer på en skala fra 1 ( passer svært godt ) til 5 ( passer ikke i det hele tatt ), og de er inndelt i fire aldersgrupper. Hvor godt passer påstanden jeg har deltatt aktivt i studentaktiviteter og alder. StudData. 2003.
Besvar både a, b, c og d: a) Hva er enhetene i denne undersøkelsen? Svar: Prosent b) Hva er avhengig og uavhengig variabel i denne krysstabellen? Svar: Avhengig variabel er påstanden jeg har deltatt aktivt i studentaktiviteter med de operasjonaliserte svaralternativene. Uavhengig variabel er aldersinndelingen fra profesjonsutdanningene. c) Hvilket målenivå er det på hver av variablene? Svar: Avhengig variabel (Påstand med skalering): Ordinalnivå Uavhengig variabel (Aldersinndeling/profesjonsutdanningene): Nominalnivå d) Gjør rede for sammenhengen mellom variablene i tabellen Svar: Det er mulig å tolke dette som at alderen har betydning for hvor aktivt de deltar i studentaktiviteter. I de to yngste av aldersgruppene (Under 24 og 24 28) er det i skalering 4 og 5 færre respondenter (i prosent) fra disse aldersgruppene, enn fra de to eldste (29 33 og Over 33). I skalering 1 og 2 er prosentfordelingen forholdsvis lik. Det er viktig å påpeke at antall studenter som har deltatt i denne spørreundersøkelsen er betydelig større i de to yngste aldersgruppene enn de to største. Så det er rimelig å anta at de fra alderen 28 og nedover er mer aktive i studentaktiviteter enn de som er fra 29 og oppover. 7. Tabellen nedenfor viser korrelasjonene mellom fem variabler som beskriver personlighetstyper (knyttet til innkjøp). Respondentene har angitt hvor enige eller uenige de er i påstandene på en skala fra 1 (svært uenig) til 5 (svært enig).
Gjør kort rede for korrelasjonsmålet Pearsons r. Hva forteller korrelasjonsanalysene i tabellen om sammenhengene mellom personlighetstyper? Korrelasjonsmålet Pearsons r: Denne angir hvor sterk lineær sammenheng det er mellom to variabler. Perarsons r er en koeffisient som varierer mellom 1 og 1. Den angir både typen samvariasjon og styrken på den. Korrelasjonsanalysene i tabellen om sammenhengene mellom personlighetstyper: I denne tabellen kan vi se at det er samsvar mellom a) En som planlegger sine innkjøp og b) En som er prisbevisst. I tillegg kan man se samvariasjon mellom d) En som kjøper på impuls og e) En som kjøper ting som han/hun aldri bruker. 8. I følge levekårsundersøkelsen 2008 hadde de som mottok studielån: i gjennomsnitt kr 54 000 i studielån standardavviket er kr 36 000 i denne analysen er det 758 studenter a. Hva er én standardfeil for gjennomsnittet? Dette gjøres ved å dele standardavviket (S) med kvadratroten (N), av størrelsen på utvalget. Dette gir formelen: S 36000 758 =1307 N Standardfeilen til gjennomsnittslånet for studenter blir i vårt utvalg 1307 kr.
b. Hva er konfidensintervallet (ved 95 prosent sannsynlighet)? Den generelle formelen for et 95 prosents konfidensintervall er: ± [ 1, 96 x SE (X)] Det vil si 1,96 multiplisert med standardfeil til gjennomsnittet. ± 1,96 1307 = ± 2561,72 kr. Konfidensintervallet (ved 95 prosent sannsynlighet) er ± 2561,72 kr.