SPVARA Applied Regression Analysis Course description

Regresjonsanalyse er en statistisk metode som anvendes for å analysere hvordan ulike variabler er relatert til hverandre. Ved hjelp av regresjonsmodeller kan forbindelser mellom variabler beskrives og forklares, men også predikeres. I emnet behandles begreper fra sannsynlighets- og statistisk inferensteori, hvordan modellkontroller skal utføres og deres betydning for prosessen med å lage regresjonsmodeller.

Kandidaten vil i løpet av kurset tilegne seg teoretiske og praktiske kunnskaper for å kunne anvende regresjonsanalyse som samfunns- og sosialvitenskapelig forskningsmetode på et avansert faglig nivå. Kurset gir kunnskaper om og forståelse av hvordan ulike regresjonsanalytiske modeller kan knyttes til forskningsmessige problemstillinger.

Bestått mastergrad (120 studiepoeng) eller tilsvarende utdanning.

Søkere må sende inn et sammendrag på om lag én A4-side med informasjon om eget ph.d.-prosjekt. Sammendraget sendes inn innen søknadsfristens utløp til anders.westbye@hioa.no.

Etter fullført emne har kandidaten følgende læringsutbytte definert i kunnskap og ferdigheter:

Kunnskap

Kandidaten

• har bred og oppdatert oversikt over utvalget av regresjonsanalytiske modeller og teknikker samt det sannsynlighetsteoretiske grunnlaget for disse teknikkene

• kan vurdere hensiktsmessigheten og anvendelsen av ulike regresjonsanalytiske modeller i konkrete forskningsmessige problemstillinger, herunder om forutsetninger for ulike regresjonsanalytiske modeller er tilfredsstilte

• kan bidra til utvikling av ny kunnskap basert på regresjonsanalyser, herunder avgjøre regresjonsanalytiske modellers egnethet i analyser av årsakssammenhenger og sosiale mekanismer

Ferdigheter

Kandidaten

• kan formulere forskningsspørsmål for, planlegge, og gjennomføre forskning basert på regresjonsanalytisk tilnærming

• kan drive forskning basert på regresjonsanalytiske tilnærminger på høyt faglig nivå gjennom å utvikle regresjonsbaserte modeller for avanserte forskningsspørsmål

• kan vurdere regresjonsanalytiske modeller kritisk gjennom å diagnostisere om forutsetninger for analyser er tilfredsstilte og iverksette tiltak for å håndtere brudd på forutsetningene

Undervisningen gjennomføres som en kombinasjon av forelesninger og workshops der det gjøres bruk av det statistiske programmet STATA.

Aktiv deltakelse i undervisningen er en forutsetning for å utvikle fagforståelse. Det er derfor krav om obligatorisk tilstedeværelse. Emneansvarlig kan i enkelte og særlige tilfeller (etter søknad) akseptere unntak fra tilstedeværelseskravet. I slike tilfeller kan manglende deltakelse i undervisningen kompenseres ved aktiv lesning av den aktuelle pensumlitteraturen.

Arbeidskrav vurderes til godkjent eller ikke godkjent.

Deltakerne skal levere et cirka 15 siders øvelsesarbeide i regresjonsanalyse. Dette arbeidet skal presenteres både skriftlig og muntlig. Den siste versjonen av øvelsesarbeidet skal leveres senest to måneder etter avsluttet undervisning i emnet. Arbeidet vurderes av emneansvarlig til bestått eller ikke bestått. Dersom øvelsesarbeidet vurderes til ikke bestått, kan det leveres inn i bearbeidet form én gang innen en nærmere angitt frist.

Vurderingen av øvelsesarbeidet gjøres på grunnlag av læringsutbyttebeskrivelser for emnet. Bestått øvelsesarbeid er en forutsetning for å oppnå 10 studiepoeng.

Det gis ikke anledning til forlengelse av innleveringsfristen. Unntak er sykdom som dokumenteres med sykemelding. Etter søknad kan det gis utsettelse tilsvarende den dokumenterte sykdomsperioden.

Vurderingsuttrykk: bestått/ikke bestått

Hjelpemidler til vurdering/eksamen

Alle

Klageadgang

Bestemmelser om eksamen og fusk i forskrift om studier og eksamen ved Høgskolen i Oslo og Akershus gjelder for arbeider som inngår i ph.d.-programmets opplæringsdel.