høst 2018

BED-2011 Samfunnsvitenskapelig metode og statistikk - 10 stp

Sist endret: 16.12.2018

Ansvarlig fakultet

Fakultet for biovitenskap, fiskeri og økonomi

Studiested

Tromsø | Alta | Harstad | Narvik |

Søknadsfrist

1. juni for emner som tilbys i høstsemesteret. 1. desember for emner som tilbys i vårsemesteret.

Emnetype

Emnet kan tas som enkeltemne.

Emnet forutsetter tilstedeværelse på det studiested som gir undervisningen i emnet.  Emnet er ikke tilrettelagt for studenter som ikke kan delta på undervisning, i gruppearbeid o.l. 

Opptakskrav

Generell studiekompetanse eller realkompetanse.

Søknadskode 9199 - enkeltemner lavere grad (ikke realfag).

Innhold

Dette emnet omhandler statistikk og samfunnsvitenskapelig metode for økonomer.

Statistikkdelen skal gi studentene et relevant grunnlag i sannsynlighetsregning og statistikk, der analytisk innsikt vektlegges. Sentralt i innholdet er teoretisk forståelse og forutsetninger for de viktigste sannsynlighetsfordelingene, estimering og hypotesetesting. Statistikkdelen legger vekt på oppgaveregning og skal danne et godt teoretisk fundament for metodedelen.

Metodedelen starter med en bred innføring i kvalitative og kvantitative forskningsmetoder. Studentene får deretter en praktisk innføring i analyse av empiriske data ved bruk av egnet dataverktøy. Studentene skal gis gode forutsetninger for å gjennomføre eget forsvarlig vitenskapelig empirisk arbeid.

Hva lærer du

Emnet gir en grunnleggende innføring i statistikk og samfunnsvitenskapelig metode. Etter bestått emne skal studentene ha følgende læringsresultat: 

Kunnskap:  

  • Har kunnskap om hvordan statistiske data kan presenteres og tolkes.
  • Kjenner til styrker og svakheter ved ulike sentral- og spredningsmål.
  • Har kunnskap om hva som definerer en uniform sannsynlighetsmodell.
  • Forstår betydningen av rekkefølge og tilbakelegging innenfor kombinatorikk.
  • Forstår hvordan ekstra informasjon kan lede til betinget sannsynlighetsregning.
  • Har kunnskap om hva som skiller avhengige og uavhengige hendelser.
  • Forstår hva som menes med en stokastisk variabel, og kjenner teorien som ligger til grunn for de mest sentrale sannsynlighetsfordelingene.
  • Forstår behovet for simultane sannsynlighetsfordelinger, og har kjennskap til hvordan forventningsverdi, varians og kovarians beregnes for disse.
  • Forstår hvilken betydning sentralgrenseteoremet har i statistisk sammenheng.
  • Har kunnskap om hvordan forventningsverdi og varians bestemmer normalfordelingens sannsynlighetstetthet.
  • Forstår hvorfor det kan være fordelaktig å tilnærme diskrete sannsynlighetsfordelinger til normalfordeling.
  • Har kunnskap om de begrensninger som vanskeliggjør analytisk regning med mange kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger, spesielt normalfordelingen.
  • Har kunnskap om implikasjonene ved å foreta estimering på bakgrunn av utvalg.
  • Har kunnskap om hva som ligger i begrepene estimator, estimat og konfidensintervall.
  • Har kunnskap om hva som bestemmer bredden på et konfidensintervall.
  • Kjenner den grunnleggende teorien for utforming av en hypotesetest, og har kunnskap om hva som ligger i begrepene nullhypotese, alternativhypotese, signifikansnivå og P-verdi.
  • Har kunnskap om forskjellen på parametriske og ikke-parametrisk hypotesetesting.
  • Kjenner teorien som ligger til grunn for beregning av R-verdi og koeffisienter i lineær regresjon med én uavhengig variabel.
  • Har kunnskap om sentrale begreper innenfor vitenskapsteori.
  • Kjenner til ulike målenivåer i kvantitativ metode.
  • Forstår forholdet mellom teori og empiri.
  • Kjenner til ulike metoder og forskningsdesign innen kvalitativ og kvantitativ metode.
  • Kjenner til ulike datainnsamlingsmetoder.
  • Kjenner til ulike statistiske dataverktøy, og styrker og svakheter med de enkelte.
  • Kjenner til ulike former for samvariasjon, også ikke-lineære sammenhenger.  

Ferdigheter:  

  • Kan beregne grunnleggende sentral- og spredningsmål, og tolke statistiske data ved hjelp av disse.
  • Kan tolke statistiske data med grunnlag i frekvensfordelinger og diagrammer.
  • Behersker grunnleggende sannsynlighetsregning, både med uniforme og ikke-uniforme sannsynlighetsmodeller.
  • Kan gjenkjenne kombinatoriske scenarier, og beregne antall kombinasjoner.
  • Behersker regning med betinget sannsynlighet, inkludert lov om total sannsynlighet og Bayes lov.
  • Kan regne med hendelser som både er avhengige og uavhengige av hverandre.
  • Kan beregne forventningsverdi og varians til sannsynlighetsfordelinger på tabellform, og lineærkombinasjoner av uavhengige stokastiske variabler.
  • Kan velge riktig diskret sannsynlighetsfordeling blant binomisk fordeling, geometrisk fordeling, hypergeometrisk fordeling og Poisson-fordeling, og beregne forventningsverdi, varians og sannsynligheter for disse.
  • Kan regne sannsynligheter med normalfordeling, også basert på normalfordelingens symmetriegenskaper.
  • Kan beregne forventningsverdi, varians og sannsynligheter for lineærkombinasjoner av uavhengige normalfordelte variabler.
  • Kan utføre normaltilnærming, og kan vurdere de forutsetninger som ligger til grunn.
  • Kan finne grenseverdier i normalfordeling, T-fordeling og kjikvadrat-fordeling ved bruk av tabell eller digitale hjelpemidler.
  • Kan beregne punktestimat for ukjente fordelingsparametere, og rangere ulike alternative estimatorer.
  • Kan beregne konfidensintervall for ulike parametere, og kan vurdere de forutsetninger som ligger til grunn.
  • Kan foreta hypotesetesting på ukjente fordelingsparametere, og kan veksle mellom ulike testmetoder.
  • Kan bruke konfidensintervaller og hypotesetesting til å vurdere sammenhenger mellom to grupper.
  • Kan beregne og tolke R-verdi og koeffisienter i lineær regresjon med én uavhengig variabel, og gjennomføre hypotesetesting på koeffisientene.
  • Kan foreta tester av uavhengighet og sannsynlighetsmodell ved bruk av kjikvadrat-fordeling.
  • Kan reflektere rundt forskning og vitenskapelig metode, forskningsetikk og redelighet.
  • Kan søke etter informasjon, utøve kildekritikk og referere på vitenskapelig vis.
  • Kan avgjøre kvaliteten på kvalitative og kvantitative undersøkelser.
  • Kan utføre kvalitative og kvantitative datainnsamlinger.
  • Kan definere og foreta avgrensning av forskningsspørsmål.
  • Kan benytte relevant dataverktøy til å utføre en deskriptiv analyse av et datamateriale.
  • Kan gjennomføre korrelasjonsanalyse ved bruk av dataverktøy.
  • Kan gjennomføre ulike parametriske og ikke-parametriske tester for én eller flere grupper ved bruk av dataverktøy (for eksempel T-tester, F-tester og kjikvadrat-tester).
  • Kan gjennomføre lineær regresjonsanalyse med én eller flere uavhengige variabler.
  • Kan presentere funn fra analyse av empiriske data på en vitenskapelig måte. 

Kompetanse:  

  • Besitter grunnleggende kompetanse for anvendelse av statistisk metode innen problemstillinger knyttet til det økonomisk-administrative fagområdet.
  • Har en grunnleggende oversikt over problemstillinger knyttet til statistisk metode.
  • Besitter grunnleggende kompetanse i statistikk og metode for å kunne skrive bacheloroppgave.
  • Har det teoretiske grunnlaget for anvendelse av statistikk og metode i andre emner i bachelorløpet.
  • Er i stand til å samle og analysere data på en vitenskapelig måte.
  • Er i stand til å avgrense og definere vitenskapelige problemstillinger.
  • Behersker på grunnleggende nivå tolkning av teoretisk og empirisk forskning.
  • Behersker et eller flere dataverktøy for statistisk analyse.

Undervisnings- og eksamensspråk

Undervisningsspråk vil være på norsk og engelsk. Hovedvekten av forelesningene er på norsk, men en del av forelesningene vil gis på engelsk. Eksamen skal besvares på norsk.

Undervisning

Undervisningsspråk vil være på norsk og engelsk. Hovedvekten av forelesningene er på norsk, men en del av forelesningene vil gis på engelsk.

Arbeidsformer vil være forelesninger, datalab og seminarer o.l. Studentene må påregne å delta i gruppearbeid. Emnet forutsetter i utgangspunktet  tilstedeværelse på det studiested som gir undervisningen i emnet.  Emnet er ikke tilrettelagt for studenter som ikke kan delta på undervisning, i gruppearbeid o.l.

Eksamen

Fire timers skriftlig eksamen. Kurset har ett arbeidskrav som tilsier at studentene må gjennomføre innlevering for å kunne avlegge eksamen.

Bokstavkarakterer A-E, med F som stryk. Skriftlig eksamen arrangeres i Tromsø, Harstad, Narvik og Alta. Studentene må velge eksamenssted når de registrerer seg til eksamen i studentweb.

Etter søknad kan det vurderes om eksamen kan avholdes ved andre studiesteder. I utgangspunktet må det være minimum ti kandidater ved annet studiested før eksamen ved annet studiested vurderes.

Det tilbys kontinuasjonseksamen i emnet for studenter som ikke har bestått siste ordinære eksamen. Kontinuasjonseksamen/utsatt eksamen består av en skriftlig skoleeksamen (teller 100 %) og arrangeres i Tromsø, Harstad, Narvik og Alta.

Eksamensdato

Skriftlig prø
ve 18.12.2018

Eksamensdato er foreløpig og vil kunne bli endret. Endelig eksamensdato kunngjøres på uit.no/eksamen og i studentweb primo mai for vårsemesteret og primo november for høstsemesteret

Timeplan

Studiepoengreduksjon

BED-2011 Innføring i kvantitativ analyse og statistikk 10 stp
ØS204 Samfunnsvitenskapelig metode og statistikk 10 stp
BED-2011F Samfunnsvitenskapelig metode og statistikk 10 stp
BED-2046 Anvendt metode 7 stp
FSK-2012 Vitenskapelig metode og statistikk 10 stp
BED-2011NETT Samfunnsvitenskapelig metode og statistikk 10 stp
ØKMES Samfunnsvitenskapelig metode og statistikk 10 stp

Pensum

Pensumlitteratur oppgis i UiTs digitale læringsplattform ved semesterstart.
Undervisning Høst 2018
Første gang:se timeplan på nett
Forelesninger Alta stip. Guanqing Wang
Forelesninger Tromsø f.aman. Giovanna Bertella
f.aman. Jinghua Xie
uni.lekt. Kristian Wærness
Forelesninger Harstad f.lekt. Thomas Gressnes
uni.lekt. Ørjan Fosdahl Kristensen
uni.lekt. Kristian Wærness
Forelesninger Narvik uni.lekt. Hanna Kristina Persson
Seminar Alta stip. Guanqing Wang