Søknadsfrist

1, juni for emner som tilbys i høstsemesteret

1.desember for emner som tilbys i vårsemesteret

Emnetype

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

Innhold

For å oppnå emnets formål, vil det inneholde følgende elementer:

• Gi studentene en innføring i ulike samfunnsvitenskapelige begreper og forskningsdesign for analyse av kvalitative og kvantitative data, herunder bruk av sekundærdata og innsamling av primærdata ved bruk av spørreundersøkelser.
• Gi studentene en innføring i statistiske grunnbegreper, statistiske fordelinger og hvordan de blir brukt av samfunnsvitere. Vekt vil bli lagt på å gi opplæring i å avdekke statistiske sammenhenger mellom variabler (blant annet krysstabeller, variansanalyse, korrelasjonsanalyse) samt hypotesetesting.
• Gi studentene en grunnleggende forståelse av lineær regresjonsanalyse. Dette elementet vil ha en sentral plass i kurset.
• Gi studentene praktisk øvelse i å bruke statistisk programvare gjennom øvelser og innleveringer.

Hva lærer du

Emnet gir en bred innføring i bruk samfunnsvitenskapelig metode og statistikk. Studentene får kjennskap til forskningsprosessen og både kvalitative og kvantitative forskningsdesign og metoder gjennomgås. Studentene gis det nødvendige teoretiske metodegrunnlaget for å anvende sannsynlighetsregning og statistikk. Studentene får analytisk innsikt og det legges vekt på anvendelser av statistisk metode innen et bredt spekter av problemstillinger knyttet til det samfunnsvitenskapelige fagområdet. Det legges vekt på oppgaveregning og analyse av data ved bruk av dataverktøy. 

Etter bestått emne skal studentene ha følgende læringsutbytte: 

Kunnskap: 

Studenten …  

• har bred kunnskap om samfunnsvitenskapelig metode (forskningsmetode). 
• kjenner til forskningsprosessen, av både kvantitative og kvalitative forskningsopplegg. 
• har kunnskap om forholdet mellom teori og empiri/data. 
• har kunnskap om ulike analyse- og datainnsamlingsmetoder, både kvalitative og kvantitative, og kan anvende disse i praksis. 
• har bred kunnskap om grunnleggende sannsynlighetsregning, inkludert sannsynlighetsmodeller, kombinatorikk, utvalgsmodeller, betingede sannsynligheter, lov om total sannsynlighet, Bayes lov og uavhengighet. 
• har kunnskap om simultane sannsynlighetsfordelinger inkludert beregning av forventning, varians og kovarians. 

Ferdigheter: 

Studenten … 

• kan definere forskningsspørsmål og foreta avgrensning og definering av begreper og problemer. 
• kan bruke dataverktøy, relevante modeller og teori for å analysere problemstillinger. 
• kan reflektere rundt forskning og vitenskapelig metode, forskningsetikk og redelighet. 
• kan søke etter informasjon, utøve kildekritikk, referere og skrive referanselister. 
• kan tolke teoretiske og empiriske forskning/funn, samt generalisering, validitet og reliabilitet, og være seg bevisst mulige feiltolkninger og feilkilder. 
• kan presentere og tolke statistiske data ved hjelp av sentral- og spredningsmål, frekvensfordelinger og grafiske metoder. 
• kan analysere sannsynlighetsfordelinger og beregne forventning og varians til en stokastisk variabel, og videreføre dette til lineærkombinasjoner av stokastiske variabler. 
• Studenten kan velge sannsynlighetsmodell og regne med diskrete og kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger, inkludert binomisk fordeling, hypergeometrisk fordeling, poissonfordeling, normalfordeling/normaltilnærming og t-fordeling. 
• kan estimere ukjente parameter, både punktestimering og intervallestimering. 
• behersker hypotesetesting i målemodell og binomisk modell og vurdere ulike testmetoder. 
• kan tolke signifikansnivå, signifikanssannsynlighet og teststyrke. 

Generell kompetanse: 

Studenten … 

• besitter en grunnleggende kompetanse i metode og statistikk for å kunne skrive en bacheloroppgave. 
• kan utforme og skrive strukturerte rapporter som omhandler samfunnsvitenskapelige problemstillinger og som tilfredsstiller anerkjente standarder. 
• har innsikt i ulike forskningsdesign; kvantitative kontra kvalitative forskningsopplegg og aktuelle kombinasjoner av disse. 
• kan bruke relevant dataverktøy til statistisk analyse. 
• kan beregne og tolke korrelasjonskoeffisienten. 
• kan anvende og tolke regresjonsanalyse, både ved estimering og hypotesetest av regresjonskoeffisienten. 
• kan foreta kjikvadrattester, både modelltesting og test av uavhengighet. 

Undervisnings- og eksamensspråk

Undervisning

Emnet gjennomføres samlingsbasert på lærestedet. 3 samlinger av 3 dager med 6 timers undervisning per dag.

Arbeidsformer vil være forelesninger, datalab og seminarer o.l. Det legges opp til obligatorisk datalab, med hovedvekt på anvendt statistikk. Studentene må påregne å delta i gruppearbeid. 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.

Pensum