statestik - Kvantitv metod föreläsning 1
Kvalitativ metod
Problem syfte – Beskriva/förklara samhällsfenomen på “bredden”
Design - Undersöker relativt många enheter stort urval (representativt)
Datainsamling - Strukturerade intervjuer, strukturerade observationer, enkäter, registerstudier, Innehållsanalys.
Analys - Data omvandlartill siffror (statistik) & åtskilda variabler.
Generalisering - Statisk generalisering (Generalisera de urvalet)
Kvalitativ nivå 3 nyckelbegrepp
Vilka undersöker vi (enheter) - De som ska undersökas/jämföras
Vanliga enheter: Individer, Grupper & organisationer , Geografiska enheter, Tidsenheter
Vad undersöker vi (Variabler) - En egenskap som kan variera mellan enheterna.
Individegenskaper:
Kön, Ålder, Inkomst, Klass, Arbetare/tjänsteman/akademiker) , Attityd
Hur ser det vi undersöker ut? (Variabelvärden) - Vi kan undersöka variabelvärden på olika sätt inom ex en matris.
Man sammanställer och formar ofta om variabeln till siffror för att kunna lättare räkna ut resultat.
Kvalittiv variabel (uttryck)
Uttrycks i ord
(ex, kön, civiltillstånd & yrke
Kvatitiva variabler (uttryck)
Uttrycks i siffror
Ex, Ålder, inkomst & temperatur
Data klassifierceras efter variabelns förmåga att
Särskilning - Att variabelvärdena utgör kategorier
Ordnade värden - Att variabelvärdena kan rangordnas på ett meningsfullt sätt
Ekvidistans - Lika avstånd mellan variabelvärden. Ex, ålder, betyg,
Absolut nollpunkt - Inga möjliga värden mindre än 0.
- Vi börjar räkna från noll, variabeln börjar räknas ifrån noll.
- Kan inte ta en variabel på minusvärden.
Kategorivariabler
Ordinalskala
Validitet och reliabilitet
- Reliabilitet – avser undersökningens tillförlitlighet,
I vilken utsträckning vi skulle få samma resultat som vi upprepade studien. Frånvaro av osystematiska eller slumpmässiga fel.
- Validitet – Avser undersökningens giltighet.
I vilken utsträckning vi lycktas överföra teoretiska begrepp till något empiriskt mätbart. Frånvaro av systematiska mätfel
Operationalisering: - Hur ett fenomen mäts,
översättning av teoretiskt definierade begrepp till konkreta/mätbara indikatorer.
2 olika kvantitativa data
Primärdata - Nya data som forskare samlat in.
Sekundärdata - Fosrkningsdata insamlad av andra forskare. Offentliga register
statistik 2 typer
Deskriptiv och Inferentiell statistik
Urval
När vi väljer ut en mindre grupp från en större population för att analysera och dra slutsatser om hela populationen.
Deskriptiv statistik
Beskrivande statistik, materal och tabeller. Alt vi använder för att samla vårt insamlande material.
Inferentiell statistik
Statistiskt generasiera och dra slutsatser utifrån urval. en, enkät där ett urval av populationen som representerar flera personen.
Slumpmässiga ural
Population (N) - Samtliga undersökningsenheter som undersökningen avser, som vi vill uttala oss om.
Totalundersökning - När man lyckas få hela populationen som du vill undersöka ex, en arbetsplats.
Urval/stickprov (n) - Den del av populationen som faktiskt undersöks.
Slumpmässigt urval (sannolikhetsurval) - Varje enhet i populationen ska med känd sannolikhet kunna vi uttagen till urvalet/stickprov)
Urvalsram - Förteckning över alla enheter i den population man gör ett urval från.
Obundet slumpmässigt urval
Varje enhet i populationen har samma möjligheter att komma med i urvalet.
Systematiskt urval
Förteckningen över samtiliga i populationen. Slumpmässigt vald startpunkt.
Stratifierat urval
Enheterna vals ut utifrån olika grupper (strata, proportionerligt eller dispropotionerlift relativt gruppernas storlek i populationen. Man gör ett slumpmässigt urval ur varje stata.
Klusterurval
Urval som sker i flera ste. populationen bryts ner i kluster. Används tillexempel om man inte vill ha en stor geografisk spridning.
Icke splumpmässiga urval
Bekvämlighetsurval - Urvalet består av dem som är forskarens närmsta hand. Bra vid piolotstudier och när urvalet är mindre viktigt.
Smöbollsurval - Urvalet inleds med en person som därefter ger nästa person.
Urvalbias
Påverkar studiernas validatet/tillförlitlighet. Handlar om fel i urvalsmetoden, fel i urvalsramen eller bortfall.
Leder till ett snedrivet/ icke-representativt urval
Bortfall (Urvalbias)
Extremt bortfall - observationer som skulle vara med i urvalet saknas.
Inferent bortfall - Värden för vissa variabler saknas.