kvantitativ metode Flashcards
Antescendent
Forklaringen til korrelasjonen mellom to faktorer
Intervening
En tredje faktor er forklaringen til korrelasjonen mellom to variabler.
Nominalnivå
Variabel hvor verdiene er kategorier uten noen rekkefølge.
Ordinalnivå
Variabel hvor verdiene er i rekkefølge, men ikke regelmessig
Intervallnivå
Variabel hvor verdiene er tall i rekkefølge, men tallene kan ikke ses i forhold til hverandre. F.eks. temperatur
Forholdtallnivå
Variabel hvor verdiene er tall og kan ses i forhold til hverandre. F.eks. inntekt.
Nullhypotese
Det motsatte av hypotesen.
Alternativhypotese
Hypotesen vi ser etter når vi gjør en test. Bør være ute etter noe nytt.
Hva er forskjellen på ensidig(positiv og negativ) og tosidig hypotese?
Ensidig ser kun på forskjell i én retning. Tosidig ser på forskjellig i begge retning. Ensidige hypoteser vil enten være positive eller negative.
Testobservator
Hva regner vi ut for å teste hypotesen
Signifikansnivå
Hvor stor sannsynlighet for signifikans må det være for at vi kan avskrive nullhypotesen? Ofte kalt p-verdi
Type 1 feil
Nullhypotesen er sann, men vi forkaster pga. tilfeldig lav p-verdi.
Type 2 feil
Alternativhyptesen er sann, men vi forkaster den pga. tilfeldig høy p-verdi.
Reliabilitet
Målsikkerhet. Hadde vi fått samme resultat flere ganger og/eller med andre grupper?
Validitet
Er dette en god måte å undersøke hypotesen vår på?
Test-retest
Vi gjør samme test 2 eller flere ganger på samme enhet.
Split-half test
Vi ser på halvparten av testen og ser om resultatene viser det samme som andre halvparten.
Inter-item test
Vi gjør flere målinger som skal peke mot det samme.
Inter-rater test
Vi får noen andre til å gjøre de samme testene.
Umiddelbar validitet
Virker dette å kunne svare på spørsmålet vårt?
Begrepsvaliditet
Vi ser nærmere på hypotesen og vurderer om den inneholder det den bør?
Konstruktvaliditet
Vi gjør statiske analyser for å se om hypotesen er valid.
Kriterievaliditet
Vi ser om sammenhengen vi finner stemmer over ens med en annen sammenheng vi vet er valid.
Store talls lov
Jo flere vi spør, jo mer tenderer vi mot den faktiske sannsynligheten.
Enkelt tilfeldig utvalg
Vi velger tilfeldig fra en populasjon
Systematisk tilfeldig utvalg
Vi velger fra populasjonen med et regelmessig intervall, f.eks. hver tiende person. Populasjonslisten må ikke være ordnet.
Stratifisert utvalg
Vi legger føringer på hvem vi vil ha, f.eks. like mange av kjønnene eller alder.
Klyngeutvalg
Vi velger f.eks. tilfeldig skoler, og derav tar flere elever på hver skole.
Ikke-sannsynlighetsutvalg
Da beskriver vi egentlig bare utvalget vårt og vi kan ikke si noe om populasjonen. Eneste mulighet om det ikke finnes noe register å velge av.
Pragmatisk utvelgelse
Vi velger noen som enkelt tilgjengelige for oss å undersøke.
Kvoteutvelgelse
Vi velger like mange fra f.eks. hvert kjønn.
Tverrsnitt
Vi spør 1 gruppe 1 gang
Panel
Vi spør 1 gruppe 2 eller flere ganger
Trender
Vi spør forskjellige grupper 2 eller flere ganger
Kohort
Vi spør forskjellige grupper med like karakteristika 2 eller flere ganger.
Normalfordeling
Mellom 2 ganger standardavvik i hver retning finner vi 95% av befolkningen.
Z-test
Sjekker om vårt utvalg er annerledes enn populasjonen. Og ser om forskjellen er signifikant. Vi må vite gjennomsnittet og standardavviket av populasjonen.
x^2 test
Vi ser om det er en sammenheng mellom 2 nominale eller ordinale variabler og ser signifikansen av sammenhengen. Sier ingenting om hva sammenhengen er.
Pearsons test
Brukes på intervall og forholdsvariabler. Vi ser om det er en sammenheng mellom to variabler og hvor stor andel av forskjellen som kan forklares av denne sammenhengen. Vi ser også signifikans av sammenhengen.
T-test
Brukes på intervall og forholdsvariabler. Sammenlikner gjennomsnittet for 2 ulike grupper. Vi får et signifikanstall.
Det er egne t tester for test-retest og gruppe når vi vet gjennomsnittet i populasjonen.
ANOVA
Ser om det er signifikante forskjeller i gjennomsnittet blant flere grupper. Sier ingenting om hvilken gruppe forskjellen er i.
