EPN-V2

SFF4110 Kunnskapsproduksjon i sosialfag - kvantitativ metode Emneplan

Engelsk emnenavn
Knowledge production in social sciences - quantitative methods
Studieprogram
Masterstudium i sosialfag - studieretning barnevern, deltid
Masterstudium i sosialfag - studieretning barnevern
Masterstudium i sosialfag - studieretning familiebehandling, deltid
Masterprogram i sosialfag
Masterstudium i sosialfag - studieretning sosialt arbeid, deltid
Masterstudium i sosialfag - studieretning sosialt arbeid
Omfang
10.0 stp.
Studieår
2022/2023
Pensum
VÅR 2023
Timeplan
Programplan
Emnehistorikk

Innledning

Emnet gir inngående kjennskap til kvantitative design og statistisk;analyse for bruk i egen masteroppgave, muligheter og begrensninger ved ulike kvantitative design, kjennskap til ulike datakilder og kvalitetskrav til studier basert på statistisk analyse innen en samfunnsvitenskapelig forskningstradisjon.;

Emnet omfatter inngående kjennskap til tverrsnittsdesign, tidsdesign, eksperiment og surveymetoden. Studentene vil også få inngående kunnskap om forhold som kan påvirke validiteten og reliabiliteten i en undersøkelse, samt ferdigheter til å vurdere slike forhold. Videre vil studentene både lære og ikke minst praktisere univariate, bivariate og multivariate analyser.

Det vil være et særlig fokus på regresjonsanalyse, og gjennom forelesninger, e-ressurser og seminarer vil studentene;få inngående kunnskap om og ferdigheter i bruken av regresjonsbasert;analyse, med siktemål om å kunne benytte regresjonsanalyse i egen masteroppgave for de som velger et kvantitativ design. ;

Forkunnskapskrav

Ingen forkunnskapskrav.

Læringsutbytte

Etter å ha fullført emnet har kandidatene følgende kunnskaper og ferdigheter:

Kunnskap

Studentene har

  • inngående kunnskap om kvantitative design og hvilken type kunnskap disse kan bidra med
  • avansert kunnskap om ulike metoder for å skape/framskaffe et empirisk materiale, som survey og registerdata
  • inngående kunnskap om kvalitetsvurdering innenfor en kvantitativ tradisjon
  • innsikt i generaliseringsmuligheter av resultater fra kvantitative studier
  • avansert kunnskap om formidling av resultater
  • inngående kunnskap om regresjonsbasert;analyse/statistisk analyse

Ferdigheter

Studentene kan

  • reflektere metodologisk rundt sammenhengen mellom forskningsspørsmål og design
  • utvikle forskningsdesign for sin masteroppgave med hensyn;til eget forskningsspørsmål
  • anvende statistiske analyseteknikker og tolke resultater fra disse
  • utvikle statistiske analysemodeller med utgangspunkt i teori og empiri
  • reflektere metodologisk rundt sammenhengen mellom forskningsdesign og kunnskapspåstander
  • tilegne seg fordypet kunnskap om valgt metodologisk tilnærming i eget masterprosjekt
  • reflektere metodologisk og kritisk over annen forskningslitteratur
  • vurdere forskningsetiske spørsmål i forbindelse med eget masterprosjekt
  • vurdere hvilke spørsmål som kan undersøkes empirisk

Generell kompetanse

Studentene

  • er kjent med og kan reflektere kritisk over ulike konsekvenser av forskning
  • kan bruke etisk skjønn med hensyn;til egen posisjon som forsker og hvordan deltakelse i forskning kan virke intervenerende i menneskers liv
  • kjenner til og kan forholde seg til etiske forskrifter som; korrekt og fullstendig kildeinformasjon, informantanonymisering, konfidensialitet, forskeransvar

Arbeids- og undervisningsformer

Undervisningen foregår både i form av forelesninger, øvelser med statistikkprogram, e-forelesninger og oppgaver som studentene jobber med på egenhånd og får veiledning i via e-baserte ressurser.; ;

Arbeidskrav og obligatoriske aktiviteter

Ingen arbeidskrav

Vurdering og eksamen

Semesteroppgave med et omfang på 10 sider (+/- 10 prosent), skrifttype og skriftstørrelse: Calibri 12 pkt. Linjeavstand: 1,5.

Hjelpemidler ved eksamen

Alle hjelpemidler er tillatt så lenge regler for kildehenvisning følges.;

Vurderingsuttrykk

Gradert skala A - F

Sensorordning

Det benyttes intern og ekstern sensor til sensurering av besvarelsene. Et uttrekk på minst 25 % av besvarelsene sensureres av to sensorer. Karakterene på disse samsensurerte besvarelsene skal danne grunnlag for å fastsette nivå på resten av besvarelsene.

Emneansvarlig

Åsmund Hermansen