Høgskolen i Innlandet
Høgskolen i Lillehammer er fra Høgskolen i Innlandet

HiL > 2016/17 Studiehåndbok > MPSY3005 Forskningsmetode - videregående analyse av kvantitative data

Forskningsmetode - videregående analyse av kvantitative data

Back Tilbake
Kode
MPSY3005
Studiepoeng
10
Semester
Vår
Heltid/ deltid
Heltid
Pensum
Emneansvarlig
Svein Åge Kjøs Johnsen
Karaktersystem
Karakter A-F
Studenttorget
studenttorg@hil.no
Telefon: 612 88000
Emnebeskrivelse

Emnet gir en første innføring i multivariat analyse, med vekt på multippel regresjon, flerveis varians- og kovariansanalyse og analyse av kovariansmatriser.
Emnet forutsetter aktive forkunnskaper i psykologisk metode og tradisjonell deskriptiv og analytisk statistikk – minst tilsvarende metodekursene i de norske BA-gradene i psykologi. Viktige tema vil bl.a. være:

  • Teoretiske modeller som utgangspunktet for dataanalysene
  • Målemodeller og bekreftende faktoranalyse (CFA).
  • Effekt- og MIMIC-modeller
  • Modeller for ”growth” eller gjentatte målinger
  • Indekser for modell/data-samsvar
  • Forholdet til kvalitativ tenkning

 

Vektingen av ulike tema vil bli forsøkt tilpasset analysebehovene i kullets masteroppgaver.
Et annet metodeemne med videregående kvalitativ analyse kan tilbys studenter som med masterprosjekter hvor dette er mer relevant. Dette vil tilbys som et valgemne (se mer under valgemner).


Læringsutbytte

Når emnet er fullført skal kandidaten ha tilegnet seg følgende kvalifikasjoner:

  • Grundig kjennskap til ulike kvantitative statistiske metoder, nærmere bestemt multivariate metoder som multippel regresjon, faktoranalyse, varians og kovariansanalyser og analyser av kovariansmatriser.
  • Kunnskap til å kunne analysere en rekke empiriske problemstillinger med utgangspunkt i kvantitativ metode og kunne anvende metodikken innenfor et bredt spekter av kvantitative design.
  • Praktisk kompetanse i bruk av ulike statistiske programmer som SPSS, R og statistisk modelleringsverktøy som Amos og Mplus.
  • Kompetanse i teoretiske-statistiske modeller som utgangspunkt for dataanalysene. Dette kan være målemodeller og bekreftende faktoranalyse (CFA), effekt og MIMIC-modeller, modeller for ”growth” eller repeterte målinger, indekser for modell/ data samsvar og forholdet til kvalitativ tenkning.

Undervisnings- og læringsmetode

Forelesninger, praktiske øvelser (eksamenskrav), arbeid individuelt og i kollokviegrupper.




Arbeidskrav

Obligatorisk arbeidskrav i form av en individuell skriftlig rapport om analyse av et empirisk materiale fra kurset (bestått/ikke bestått).


Eksamensform

Hjemmeeksamen (1 uke): Skriftlig rapport om analyser av et empirisk materiale, gjerne med forventet relevans for masteroppgaven.





Back Tilbake   Back Til toppen
20©09 Høgskolen i Lillehammer, Postboks 952, 2604 Lillehammer | Fakturaadresse | Telefon: 61 28 80 00 | E-post: post@hil.no |L