Metod och dataanalys I

Kunskapsintressen (för ämnet)

• förutsäga och kontrollera

• förstå (ex gå i terapi för trauman)

• Emancipera (frigöra): kunskap ger makt för att göra saker

Varför metod och statistik?

• kritisk granskning

  • bedöma vilka påståenden som är trovärdiga

  • förstå världen och ta beslut baserat på den kunskap som finns 

• bedöma om forskarnas påståenden har stöd i den data som presenteras

• Göra egna studier (c-uppsats)

Studiers 6 steg:

1. Välj ämne

2. Läs och sammanställ existerande litteratur

• syfte/frågeställning

• hypotes/teori

3. Designa studien

4. Rekrytera deltagare och samla in data (intervju/observation/enkäter)

5. Analysera och tolka data

6. Sammanställa och presentera resultat (och få reaktioner från åhörare eller läsare)

Empirisk studie

samlar in data

Vilken typ av kunskap tillför studien?

• explorativ: ger beskrivning- hypotesgenererande

• testande: hypoteser får stöd/ inte stöd- hypotestestande

Operationalisering

• vi har idéer…

• hur kan vi mäta?

Vad vill man veta om ett test?

• mäter testet vad det säger att mäta?

• I vilken grad predicerar testet det beteende vi är intresserade av?

• verkar testet rimligt?

• I vilken grad påverkas testresultaten av slumpfaktorer?

Kriterierelaterad validitet

fokuserar på hur väl ett test/mätmetod stämmer överens med ett annat etablerat mått som redan anses vara tillförlitligt

Begreppsvaliditet

 i vilken utsträckning ett test/metod mäter det teoretiska begreppet som det avser att mäta

• Är det relaterat till alternativa metoder för att mäta samma sak?

• Är det orelaterat till mått på andra saker?

• mäter testet vad vi avser att mäta?

Innehållsvaliditet

(inkl. face validity) hur väl testets innehåll täcker det innehåll som ska mätas

Mätvaliditet

bedömer hur väl ett test/skala mäter ett specifikt fenomen

Statistisk validitet

hur korrekt slutsatserna från en statistisk analys är

Extern validitet

generaliserbarhet, i vilken utsträckning resultaten från en studie kan generaliseras till populationen

Intern validitet

studiens design, hur väl en studie är designad för att säkerställa att de observerade resultaten faktiskt beror på de undersökta variablerna

Stapeldiagram

rektangulära staplar vars höjder vanligen motsvarar frekvenserna

Histogram

ett stapeldiagram för klassindelat material

Variabler

en egenskap vars variation vi är intresserade av att studera

Nominalskala

kan namnges och grupperas

Ordinalskala

kan rangordnas (ex. betyg)

Intervallskala

avstånden mellan skalstegen är lika stora

Kvotskala

jämna intervaller samt en absolut noll-punkt

Envägstabell

en variabel redovisas

Korstabell

frekvenserna för två kvalitativa variabler redovisas tillsammans

Cirkeldiagram

består av cirkelsektorer (tårtbitar) vas areor är proportionella mot frekvenserna

Centralmått

anger vad som är det normala, det typiska eller det genomsnittliga värdet för en viss variabel (typvärde, median, medelvärde)

Typvärde

är det mätvärde som har den högsta frekvensen

Median

det mittersta värdet för en uppsättning mätvärden

Medelvärde

beräknas som summan av alla mätvärden delat med antalet mätvärden

Normalfördelning

är klockformad och symmetrisk, och mellan två värden i en normalfördelad variabel återfinns alltid en bestämd proportion av alla observationer

Sned fördelning

ett mått på hur sned en fördelning är. Ett värde på 0 innebär att fördelningen är helt symmetrisk. Ett positivt värde innebär att fördelningen är positiv (svansen åt höger) och för negativt är det värt om

Spridningsmått

sammanfattande mått över hur mätvärdena är utspridda i datamängden (percentil, kvartil, kvartilavstånd, kvartilaavikelse, variansbredd, standardavvikelse/varians)

Percentil

det värde under vilket en viss procentdel av fördelningen ligger

Kvartiler

de percentiler som delar datamängden i fjärdedelar

Kvartilavstånd

beräknas som differensen mellan den tredje och den första kvartilen

Kvartilavvikelser

ett mått på spridningen i en datamängd och baseras på kvartilerna

Variationsbredd

det högsta minus det lägsta värdet i datamängden

Varians

ett mått på observationernas genomsnittliga avstånd från medelvärdet

Standardavvikelser

ett mått på observationernas genomsnittliga avstånd från medelvärdet (standardavvikelse är kvadratroten ur variansen)

Kvantitativa variabler

numerisk (ex. en variabel vars variabelvärden uttrycks i siffror) (diskreta och kontinueliga)

Diskreta variabler

kan bara anta vissa värden (ofta heltal)

Kontinuerliga variabler

kan anta oändligt många värden inom ett visst intervall

Z-poäng

talar om hur långt ifrån medelvärdet en observation befinner sig, i standardavvikelser räknat

Slump

händelser eller urval som inte är styrda av någon förutsägbar regel eller förväntad påverkan

Sannolikhet

ett mått på hur troligt det är att ett visst utfall sker, och det används ofta för att tolka och bedöma resultat i statistiska analyser.

Så blir en studie till…

• välj ämne

• läs och sammanställ existerande litteratur

  • syfte/frågeställning

  • hypotes/teori’

• designa studien

• rekrytera deltagare och samla in data

• analysera och tolka data

• presentera dina resultat (och få reaktioner)

Validitet: Intern validitet och face validity

• Intern validitet: vi drar slutsatser om vad som händer inom studien

• Face validity: när vi har hört talas om något får vi en känsla för det, verkar det vettigt?

Reliabilitet

hur pålitligt och konsekvent ett mätinstrument/ metod mäter det som ska mätas 

Oberoende variabeln (OV)

Vi har kontroll över denna variabel och det är OV som påverkar den andra variabeln 

(det som forskaren manipulerar i ett experiment, i ett icke experiment är det som forskaren tror är orsaken till något annat)

Beroende variabeln (BV)

det forskaren mäter ett utfall på studien 

(ex. observera/fråga, reaktionstid, respons, intensitet, varaktighet)

Randomisering

man låter slumpen avgöra vilken betingelse var och en av undersökningsdeltagarna ska hamna i. 

(Det minskar risken för att få en systematisk skillnad mellan grupperna som inte har med den oberoende variabeln att göra men som kommer att påverka den beroende variabeln.)

Manipulering

forskaren aktivt förändrar eller kontrollerar en eller flera variabler (oberoende variabeln) för att undersöka deras effekt på en annan variabel (den beroende variabeln)

Förväntningseffekt

en persons förväntningar eller tro om en viss behandling eller situation kan påverka resultatet, oavsett om själva behandlingen har en verklig effekt eller inte. (placebo/nocebo-effekt)

Enkel blint experiment

ledaren eller deltagaren är ovetande om vilken grupp som testas

Dubbelblint experiment

både ledaren och deltagaren är ovetande om vilken grupp som testas

Ordningseffekt

grupper/individer manipuleras i olika ordning i vilken uppgifter eller behandlingar presenteras i ett experiment kan påverka deltagarnas prestation eller svar

Mellangruppsdesign

olika grupper av deltagare får olika behandlingar eller betingelser

Inomgruppsdesign

samma grupp deltagare deltar i alla betingelser eller behandlingar i ett experiment

Interaktionseffekt

att effekten av en variabel beror på en annan variabel

Cross-over effect

när effekten av en behandling eller betingelse överförs från en period eller betingelse till en annan i ett experiment

Population

Det är alla som skulle kunna varit med i urvalet, de vi uttalar om oss

Urval

Bestämmelsen om hur man ska skapa ett stickprov och hur personerna ska väljas

Deskriptiv statistik

Detta är statistik som endast beskriver stickprovet och sträcker sig inte till populationen. Deskriptiv statistik har ofta/alltid ett genomsnittligt värde

Inferentiell statistik

Detta bygger på deskriptiv statistik och är en tolkning så att stickprovets medelvärden kan appliceras på hela populationen

Sannolikhetsurval

• Enkel (obundet) slumpmässig: Man drar lott från registret om vem det blir

• Systematisk: Väljer med viss intervall, exempelvis så sorterar man på ålder och väljer var tionde person

Icke sannolikhetsurval

• (Webb) Panel: Skapar en panel där folk anmäler sig själva sedan så väljs folk från den panelen

• Bekvämlighet: Väljer folk som finns nära till hands, vänner, familj etc.

Urvalsmetoder

• Grupp/klusterurval: Identifiera olika kluster i populationen, välj ett antal kluster och sedan plocka ett par individer i de utvalda klustrena

• Stratifierat slumpmässigt: Dela in populationen i strata (grupper) baserat på en egenskap som ska efterforskas sen väljer du ett antal individer från varje strata

Ekologisk validitet

En kompromiss mellan kontroll och naturlig miljö

Tvärkulturella studier

Undersöker externa validitetens gränser, hur långt går det att generalisera?

Bystandard effect

Vi är mindre benägna att hjälpa människor i nöd när andra finns där för ansvaret fördelas socialt till alla

Mätvaliditet

Används rätt mått?

Statistisk validitet

Stämmer beräkningarna

Extern validitet

Hur generaliserbara är resultaten till andra grupper, situationer eller miljöer utanför studien

Informationskravet

Vilka rättigheter har intervjudeltagaren

Samtyckeskravet

Intervjudeltagaren får avbryta

Konfidentialitetskravet

Anonymitet råder

Nyttjandekravet

Syftet med studien 

Grekiska vs latin (vanligt) språk

• Population är grekiska bokstäver

• Latinska bokstäverna är resterande bokstäver, stickprov och sample

Hypoteser

H0  Nollhypotesen, innebär att det inte finns någon skillnad

H1   Alternativhypotesen, det finns en skillnad

Hypotesprövning

Hypotesprövning är en statistisk metod för att avgöra om skillnaden mellan grupperna är tillräckligt stor för att förkasta nollhypotesen (H0) och stödja alternativhypotesen (H1)

Samplingfördelning

Det är en sannolikhetsfördelning som hjälper oss att säga hur troligt det är att populationsparametern ligger mellan två specifika värden

Alfavärdet

Alfa (α) anger gränsen för hur osannolikt ett resultat ska vara för att förkasta H0

Typ I-fel

ett slumpmässigt resultat och det egentligen inte finns någon verklig effekt

Typ II-fel

när man misslyckas med att förkasta nollhypotesen, trots att den faktiskt är falsk. Man drar slutsatsen att det inte finns en effekt eller skillnad när det i verkligheten finns en

Extremvärden

när ett värde sticker ut

Standard error (SE)

ett mått på den osäkerhet eller variation som är förknippad med ett uppskattat medelvärde av en population baserat på ett stickprov

Det anger hur mycket medelvärdet från stickprovet kan förväntas variera från det sanna medelvärdet i populationen