kvantitativa metoder och analyser Flashcards
Nominalnivå - mätning genom att sätta etiketter på grupper, tex man och kvinna
Ordinalnivå - skalstegen kan även rangordnas, till exempel bra, mindre bra, eller stor eller större, före efter
Intervallnivå - skalstegen kan rangordnas och vi vet även hur långt det är mellan mätpunkterna. Lika avstånd mellan skalstegen men saknar en meningsbärande nollpunkt.
Kvotskala - intervallskala som har en riktig, alltså meningsbärande, nolla. Det finns en absolut nollpunkt.
Reliabilitet
Och hur öka reliabilitet?
Handlar om pålitlighet, kan vi lita på vår mätdata?
Exempelvis kan reliabiliteten påverkas genom att frågor tolkas på olika sätt av olika personer, till exempel i en enkätstudie.
För att minska risken för detta kan man använda sig av test-retest - alltså ställa samma fråga till samma personer vid två eller flera tillfällen.
Ett annat sätt kan vara att ställa flera frågor eller påståenden för att mäta samma sak. Tanken är då att lite för höga och lite för låga svar kommer att ta ut varandra när man räknar ut medelvärdet över svaren. Detta ger ett säkrare mätvärde.
Validitet
I vilken grad vi mäter det vi avser att mäta
Intern validitet - gäller i studien
Extern validitet - hur väl kan vi generalisera studiens resultat till den större population vi avsett att mäta
Deskriptiv statistik
Beskriver och redovisar stickprovets resultat
Typvärde, medelvärde, median
Standardavvikelse (SD) - Mått på den genomsnittliga spridningen kring medelvärdet
- spridningsmått som anger hur stor variation eller spridning det finns i svaren. Ju större standardavvikelse desto större spridning.
Normalfördelning
Kännetecknas av
- en perfekt normalfördelning har en specifik och regelbunden form
- bestäms av två parametrar: medelvärde och standardavvikelse
- fördelningen av värden är symmetrisk kring medelvärdet
Exempel på normalfördelning: IQ-skalan
Olika läge - olika medelvärde (m)
“Toppen” över 1 = medelvärde 1
Olika bredd - olika standardavvikelse (s), mindre spridning
Ju bredare desto mer varierande resultat
Slumpmässigt urval/bekvämlighetsurval
Slumpmässigt urval:
- om det ska vara möjligt att använda sig av resultatet från ett stickprov för att säga något om populationen man avser att mäta så måste stickprovet vara representativt för populationen.
- man gör alltså ett slumpmässigt urval, låter slumpen bestämma vilka som ska vara med i studien ur en population, för att få ett representativt stickprov.
Bekvämlighetsurval:
- samla in data från personer som finns nära till hands eller är mest bekvämt att använda, exempelvis ens kompisar.
- eftersom att vi inte vet hur representativt ett bekvämlighetsurval kan vara bör vi vara försiktiga med att änvända ett sådant urval.
- Exempelvis om jag använder mina kompisar som deltagare.i en studie för att undersöka ett ämne så kan det finnas en risk att mina kompisar är väldigt lika varandra och därför inte blir representativa för den population jag vill generelisera resultatet till.
Pearsons korrelation, korrelationskoefficienten r
Uttrycker sambandets styrka och riktning
- varierar mellan 1 och -1 (ju närmare 1 eller -1 = desto starkare korrelation)
- mäter endast linjära samband och handlar inte om lutning
Centrala gränsvärdessatsen
om man adderar ett stort antal oberoende och slumpmässiga variabler (och där sannolikheten för starkt avvikande värden är mycket liten) så kommer summan av dessa att vara normalfördelad eller nästan normalfördelad.
Paretofördelning
en typ av sannolikhetsfördelning som beskriver situationer där en mindre andel observationer avviker kraftigt från övriga.
En skev fördelning som inte är symmetrisk
- Exempelvis: hur ekonomisk förmögenhet är fördelad, alltså en liten del av världens befolkning är väldigt rik medan resten relativt sett är mycket fattigare
Slumpmässiga vs systematiska mätfel
Systematiska mätfel - något i studien ger ett mätfel
Slumpmässiga mätfel kan till exempel vara att en deltagare i undersökningen hör frågan fel, eller missuppfattar en fråga
Korrelation
Residualer
avstånd mellan linjen i en graf och punkterna
korrelation
Problemet med begränsad spridning
att vi misslyckas med upptäcka samband på grund av att vi har studerat ett stickprov där inga deltagare angett höga eller låga värden i en eller båda variablerna
vilken betydelse har stickprovets storlek?
Ju fler personer som ingår i ett stickprov desto mindre variation blir det i svaren. Alltså större stickprov = mer pålitliga
Nollhypotes/alternativhypotes
Nollhypotes (H0) = den sanna skillnaden är noll
Alternativhypotes (H1) = den finns en sann skillnad
När vi gör signifikanstestning använder vi stickprovsdata för att testa nollhypotesen
Beskriv!
Vi analyserar insamlad data för att avgöra om vi kan förkasta nollhypotesen
Vi kan beräkna statistisk osäkerhet med till exempel t-test
Vi får då fram ett p-värde
- alfa nivån för p-värdet ligger vanligtvis på 0.05. Alltså är p-värdet mindre än 0.05 kan vi förkasta nollhypotesen och effekten är statistiskt signifikant, och vi får då stöd för alternativhypotesen.
