spring
2023
SVF-3005 Kvantitative forskningsmetoder II - 10 stp
Type of course
Emnet kan tas av masterstudentene i sosiolog, statsvitenskap, samfunnsplanlegging og samfunnssikkerhet og miljø. Det kan tas istedenfor det obligatoriske emnet SVF-3004 av studenter som har tatt SVF-1050 eller tilsvarende, og som vil lære litt mer avanserte metoder. Emnet kan tas som enkeltemne.Admission requirements
Avlagt bachelorgrad hvor det inngår en fordypning på minimum 80 studiepoeng samfunnsfag eller tilsvarende. I særlige tilfeller kan også studenter med annen faglig bakgrunn vurderes for opptak til emnet. Fordypningen skal inneha en progresjon der minimum 30 studiepoeng er på 2000-nivå (påbyggingsnivå) eller tilsvarende. Det stilles et faglig minstekrav for opptak på karakteren C, som regnes ut fra et gjennomsnitt av karakterer i fordypningsemnene.
Samfunnsfaglig metodekunnskap tilsvarende SVF-1050 Samfunnsvitenskapelige metoder er obligatoriske forkunnskaper.
Studenter som har SVF-1050 fra før, og som planlegger å bruke kvantitative metoder i masteroppgaven, bør velge SVF-3005. Studentene kan selv velge om de vil bruke statistikkpakken IBM SPSS, STATA eller R på emnene. R anbefales generelt og for SVF-3005 spesielt.
Søknadskode 9371 enkeltemner på masternivå.
Course content
Emnet har fokus på forskningsprosessen i kvantitative studier. Hovedvekten er lagt på gjennomføringen av kvantitative undersøkelser. Innhenting av data og oppbygging av datasett vil stå sentralt. Dimensjoner, nivåer og tidsaspekter i data vil bli gjennomgått. Hovedfokus ligger på ulike former for regresjonsanalyse, herunder både OLS- og MLE-modeller. Emnet gjennomgår logistisk regresjon, i tillegg til tidsserie- og flernivåanalyse.
Emnet er satt sammen av en fellesdel sammen med studenter som tar SVF-3004, og en påbygningsdel for SVF-3005. Fellesdelen gir innføring i metodiske tilnærminger instituttets mastergradsstudenter bør beherske. Emnet er nødvendig for gjennomføring av en masteroppgave basert på kvantitative undersøkelser. I tillegg er emnet nødvendig for å forstå en viktig del av det metodologiske grunnlaget for samfunnsvitenskapene generelt.
Objective of the course
Etter bestått emne skal studentene ha følgende læringsutbytte:
Kunnskap
Studenten har:
- god kunnskap om kvantitativ forskning
- gode kunnskaper om oppbygging av datasett og systematisering av data
- kunnskap om hvordan en anvender ulike statistiske analyseteknikker
- forståelse for en kvantitativ forskningsprosess fra planlegging til rapport/oppgave.
Ferdigheter
Studenten kan:
- gjennomføre alle delene av en kvantitativ undersøkelse på egen hånd
- bruke statistikk i en forskningsprosess og i rapporter/oppgaver
- analysere ulike typer kvantitative data.
Kompetanse
- være i stand til å gjennomføre en større samfunnsvitenskapelig undersøkelse med kvantitativ vinkling, for eksempel eget mastergradsprosjekt/doktorgradsprosjekt.
Teaching methods
Undervisningen består av forelesninger (ca. 20 timer) og seminar med praktiske øvelser (ca. 20 timer) på hvert av emnene. Det totale undervisningsomfanget per emne er på omtrent 40 timer. Emnene gis vanligvis med intensiv undervisning som strekker seg over 4 - 5 uker. Studentene oppfordres til å bringe sin egen bærbare pc med statistikkpakkene IBM SPSS og/eller STATA lastet ned og installert via UiTs lisens- og programvareportal Lireg.
Det er ikke anledning til å avlegge eksamen i undervisningsfrie semestre. Emnet legger opp til praktisk arbeid med innhenting av data fra ulike kilder, bygging av datasett og statistiske analyser, samt søk på relevant metodelitteratur.
Kvalitetssikring av emnet: Alle emner evalueres en gang i løpet av programperioden. Programstyret avgjør hvilke emner som skal evalueres av studenter og lærer per år.
Final exam
The course is closed and the last opportunity to take the exam after this semester is spring 2024Please see this web site for more information
Examination
Examination: | Date: | Duration: | Grade scale: |
---|---|---|---|
Hjemmeeksamen | 21.02.2023 09:00 (Hand out) 21.02.2023 16:00 (Hand in) |
7 Timer | A–E, fail F |
- Questions about the course
- E-post: aisi@hjelp.uit.no
- Earlier years and semesters for this topic