Studieinfo emne ØAMET4000 2020 HØST
ØAMET4000 Statistiske metoder Emneplan
- Engelsk emnenavn
- Applied Statistical Methods
- Studieprogram
-
Masterstudium i økonomi og administrasjon
- Omfang
- 10.0 stp.
- Studieår
- 2020/2021
- Pensum
-
HØST
2020
- Timeplan
- Programplan
- Emnehistorikk
-
Innledning
Emnet gir inngående kjennskap til sentrale kvantitative analysemetoder innen økonomi og samfunnsvitenskap. Gjennom en serie med øvinger oppøver studentene ferdigheter i praktisk analyse av kvantitative data. Emnet bygger på kurs i samfunnsvitenskapelig metode på bachelornivå, samt grunnkurs i statistisk metode. Kjennskap til grunnleggende statistiske analyser med regneark (som Excel) eller statistikkprogrammer (som SPSS) er en fordel. Emnet er et obligatorisk fellesemne som det anbefales å ta i første semester av studiet.
Forkunnskapskrav
Ingen forkunnskapskrav.
Læringsutbytte
Kunnskap
Studenten har
- inngående kjennskap til relevante analysemetoder innen økonomi og samfunnsfag
- innsikt i bruken av kvantitative data i akademisk arbeid og i arbeidslivet
- forståelse av hvordan modeller brukes i samfunnsvitenskapene
- forståelse av betydningen av problemstilling, kontekst og data for metodevalg
Ferdigheter
Studenten kan
- analysere kvantitative data med relevante teknikker for å besvare forskningsspørsmål
- knytte problemstilling, kontekst og data til metodevalg
- planlegge egne kvantitative undersøkelser og vurdere andres resultater
Generell kompetanse
Studenten kan
- vurdere relevante problemstillinger knyttet til kvantitativ forskningsmetode
- anvende kunnskaper og ferdigheter i innhenting og analyse av aktuelle datakilder
- tolke og formidle resultater fra kvantitative empiriske undersøkelser
- kommunisere om kvantitative problemstillinger med spesialister og til allmennheten
Innhold
Forskningsprosessen:
- Bruk av modeller.
- Validitetsformer, kausalitet.
- Rapportering og presentasjon.
Om kvantitative data:
- Ulike datakilder: eksperiment, survey, naturlige data og registerdata.
- Multi-item mål (sammensatte mål): indekser og skalaer.
Analyse:
- Multippel lineær regresjonsanalyse.
- Logistisk regresjon.
- Faktoranalyse.
- Reliabilitetsanalyse.
- Bruk av statistikkprogrammer.
Lineær regresjonsanalyse:
- Utledning av estimatorer.
- Tolkning av estimater, statistisk usikkerhet.
- Forutsetninger.
- Forventningsrette og effektive estimatorer.
- Gauss-Markov-forusetningene.
- Testing av forutsetninger.
- Strategier for håndtering av brudd på forutsetninger.
- Modellbyggingsverktøy.
- Transformasjoner av variabler, ikke-linearitet.
- Dummyvariabler.
- Interaksjonsanalyser.
Arbeids- og undervisningsformer
Det vil bli brukt varierte undervisningsformer med en kombinasjon av forelesninger, gjesteforelesninger, diskusjoner i klassen og praktiske øvinger på PC.
Arbeidskrav og obligatoriske aktiviteter
Fem innleveringer i grupper med inntil fem deltakere. Det totale antall sider for alle innleveringene skal ikke overstige 20 sider. Alle innleveringer må være godkjent for å kunne ta eksamen i emnet. Dersom innleveringene ikke blir godkjent, gis det mulighet for å levere ny eller forbedret versjon én gang. Faglærer gir informasjon om frister for innlevering.
Vurdering og eksamen
Skoleeksamen på fire timer holdes i slutten av semesteret.
Hjelpemidler ved eksamen
Kalkulator (se eget reglement).
Vurderingsuttrykk
Gradert skala A-F.
Sensorordning
Det benyttes en intern og en ekstern sensor til sensurering av besvarelsene.