För Godkänt krävs minst 12 poäng i kvalitativ metodik och minst 12 poäng i statistiska metoder. Tentamen består av totalt 11 huvudfrågor.

Transkript

1 KOD: Kurskod: PM2315 Kursnamn: Metoder för psykologisk forskning (15 hp) Provmoment: Delkurs I: Kvalitativa och statistiska metoder Ansvarig lärare: Petra oström / Emma äck Tentamensdatum: Plats: Viktoriagatan 30 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare samt bifogad formel- och tabellsamling. Student som ej har svenska som modersmål får använda ordbok för översättning mellan svenska och annat språk. För Godkänt krävs minst 12 poäng i kvalitativ metodik och minst 12 poäng i statistiska metoder. Tentamen består av totalt 11 huvudfrågor. Kontrollera att din tentamen innehåller samtliga frågor! OS! Detta är en anonym tenta, och detta försättsblad kommer att tas bort före rättning. Skriv ditt namn och personnummer på avsedd plats nedan. Kontrollera att samma kodnummer står på tentamen som på detta försättsblad. Koden ersätter dina personuppgifter på tentamen. Notera koden på din talong nedan. Tentamensresultaten anslås med hjälp av kodnummer. Studentens namn: Studentens personnummer: Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta. Kom ihåg att notera din kod på talongen nedan, riv av och ta med den innan du lämnar in tentamen. Om du tappar bort koden så kan vi inte ge ut den, utan du måste vänta tills betyget är inlagt i Ladok Kod: Kurs:

2 KVALITATIVA METODER 1. A) Formulera ett syfte och frågeställningar för en studie med kvalitativ metodik som avser undersöka ungdomars upplevelser av prestationskrav i skolan. (2p) ) eskriv hur en sådan studie lämpligen skulle genomföras med avseende på metoder för urval, datainsamling och analys. (2p) C) Vilka epistemologiska och ontologiska antaganden utgår din studie ifrån? Förklara. (2 p)

3 2. Redogör för styrkor och svagheter med de följande två datainsamlingsmetoderna såsom de beskrivs av Willig: A. Semistrukturerad intervju (2 p) Fokusgruppsintervju (2 p)

4 3. egreppen kod och tema är centrala inom kvalitativ analys. eskriv: A) vad dessa begrepp betyder (2 p) ) hur de används under analysens gång (2 p)

5 4. IPA har sin grund i en fenomenologisk och hermeneutisk ansats. a) Redogör skillnader och likheter mellan IPA och fenomenologisk analys. (2 p.) b) Redogör för den dubbla hermeneutiken som tillämpas i IPA (2 p.)

6 5. Vid narrativ analys står berättelsen i fokus. eskriv vilka beståndsdelar som bör ingå i ett narrativ. (2p)

7 STATISTISKA METODER 6. (6 p) Förklara vad följande begrepp innebär: - population och stickprov - R 2 i en korrelation och en negativ korrelationskoefficient - Typ I och Typ II-fel

8 7. (3p) Alve forskar om åldrande och hävdar bestämt att det finns en relation mellan ålder och generell tillit, dvs i vilken utsträckning folk generellt litar på att andra är schyssta personer. Han använder en stor svensk undersökning och får fram följande regressionsekvation: yy = 1,2 + 0,11xx Ange med ord vad interceptet och regressionskoefficienten betyder. Räkna också ut vad en person som är 75 år förväntas ha på tillitsskalan. Tillit är mätt på en 10-gradig skala där högre värden innebär högre tillit.

9 8. (3p) I en stor studie undersöktes om gymnasie-elevers val till högskoleutbildningar skiljde sig åt mellan könen. I deras första studie, tittade forskarna på sjuksköterskeutbildningen på ett visst lärosäte och räknade antal män och kvinnor som antagits (det var också 3 personer som identifierade sig som annat, men pga problem med analysen har de här tagits bort). Det visade sig att 35 män och 45 kvinnor var antagna. Var fördelningen av antagna till utbildningen jämn över könen? Testa på 5%-nivån.

10 9. (3p) På Psykologiska institutionen finns som bekant en terapimottagning. Pia som är psykologstudent och arbetar inom ett forskningsprojekt har under 3 månader testat en ny så kallad skratt-terapi på åtta klienter. Terapin är tänkt att öka välmående generellt. Nu är det dags att utvärdera om metoden var effektiv! Hon har därför skrivit upp glädjepoäng (0-10, där höga värden innebär mer glädje), före och efter terapin. Sen har hon räknat ut skillnaden mellan tillfällena. I tabellen nedan finns rådata. Medelvärdesskillnaden blev 1,125 med en standardavvikelse på 1,247. Testa på 5%-nivån om terapin haft effekt. Deltagare Innan Efter d

11 10. (2p) a) En forskare vill ta reda på om fördelningen mellan olika problem som klienter kommer med till kliniken är jämn. För att underlätta analyserna delar hen in problem i tre olika typer; relationsorienterade problem, ångestorienterade problem och enkla fobier. Sen räknar forskaren hur många klienter som befinner sig i varje grupp vilken typ av analys bör hen göra? Motivera ditt svar. b) I nästa steg vill forskaren ta reda på om klienternas generella välmående skiljer sig åt mellan de tre grupperna. Välmående mäts med ett instrument med 10 frågor som kan besvaras 1-7. Sedan beräknas ett medelvärdesindex för de 10 frågorna, och högre värde reflekterar bättre välmående. Vilken analys bör forskaren göra här? Motivera ditt svar.

12 11. (3p) I en stor studie jämfördes tre olika terapier för ökat välmående. Välmående är mätt på en skala från 1 = mår jättedåligt till 7 = mår mycket bra. Resultaten från SP finns nedan. Använd outputen för att besvara följande frågor: a) Fanns någon signifikant skillnad mellan grupperna? Om ja, mellan vilka i så fall? b) Vilken terapi fungerade bäst och vilken fungerade sämst? c) Vad är effektstyrkan, och vad säger den?

13

14 PM2315 VT2016 Emma äck Formelsamling Centralmått Typvärde T Median Md fördelning Det mest frekventa värdet Det mittersta värdet i en rangordnad Aritmetiska medelvärdet XX = XX nn Spridningsmått Variationsvidd (Range) R = XX mmmmmm XX mmmmmm Kvartilavvikelse QQ = qq 3 qq 1 2 Standardavvikelse ss = (XX XX ) 2 nn 1 Varians ss 2 = (XX XX ) 2 nn 1 Standardisering Z-poäng ZZ xx = XX XX xx Sambandsmått Korrelation Σ( X X )( Y Y ) (Pearsons produktmomentkorrelationskoefficient) r xy Σ( X X ) 2 Σ( Y Y ) 2 Enkel linjär regression Σ( X X )( Y Y ) Regressionskoefficient b = Σ( X X ) 2 Intercept (konstant, b 0 ) a = Y bx = = ZZ xxzz yy nn 1 Predicerade Y-värden

15 STATISTISK INFERENS Skattning med konfidensintervall Medelvärde XX ± tt ddff ss nn df = n - 1 Hypotesprövning (signifikanstestning): Medelvärde Nollhypotes H 0 : μμ 1 = μμ 2. Det finns ingen verklig skillnad mellan populationerna. Den skillnad som finns mellan stickprovsmedelvärdena kan förklaras av slumpen. Alternativ hypotes H 1 : μμ 1 μμ 2. Det finns en verklig skillnad mellan populationerna. Skillnaden mellan stickprovsmedelvärdena kan inte enbart förklaras av slumpen. Standardavvikelse i en samplingfördelning av medelvärden σ x σ = x n Signifikanstestning av enskilt stickprovsmedelvärde vid känd populationsstandardavvikelse, s.k. normaltest el. z-test z = x µ x σ x n t-test: ett stickprovsmedelvärde one sample t-test t x µ x s = frihetsgrader df = n - 1 n

16 t-test: två stickprovsmedelvärden med oberoende mätningar independent samples t- test x1 x2 t = frihetsgrader df = 2 2 ( n ) ( ) 1 1 s1 + n2 1 s x + n1 + n2 2 n1 n2 n + n t-test för beroende mätningar paired samples t-test t d = frihetsgrader df = n 1 (n = antal differensvärden) s d n Signifikanstestning: frekvenser Chi-två-test vid prövning av anpassning goodness of fit" (en variabel) (o = observed, e = expected) = Σ ( o e) 2 e 2 χ df = k 1 (k = antal kolumner) Chi-två-test vid prövning av oberoende (två variabler, korstabell) ( o e) 2 2 χ = Σ df = (k 1)(r 1) (k = antal kolumner, r = antal e rader) Förväntade frekvenser e kr O = k O n r

17 Variansanalys Envägs variansanalys för oberoende mätningar Variationskälla df F Mellan grupper nn XX.jj XX.. 2 J - 1 Inom grupper XX iiii XX.jj 2 N - J df df W W W Total XX iiii XX.. 2 N - 1 N = n*j Grupper/Nivåer j - J 1 x11 x - x 12 1 j - x 1 J 2 x 21 x - 22 j x 2 - x 2 J i i1 x x - x i1 ij - x x - x nj - x nj x.1 x. 2 - x. j - ij n x n1 n2 x. J x.. =totalmedelvärde Eta-kvadrat 2 η = T

18 Envägs variansanalys för beroende mätningar (upprepad mätning) Variationskälla df F Mellan individer (A) JJ (XX ii. XX.. ) 2 n 1 Mellan tillfällen () nn XX.jj XX.. 2 J - 1 Residual (A) XX iiii XX ii. XX.jj + XX.. 2 (n 1)(J-1) df df A A A Total XX iiii XX.. 2 N - 1 Eta-kvadrat 2 η = T Tillfällen j - J 1 x x - x j - x 1 J 1. 2 x x j x 2 J 2. x x x x x - x i1 ij - i i1 x ij i. n x n1 n2 x x nj n. x x - x - nj x. - x. j - x 2 x. J x.. = totalmedelvärde

19 Tvåvägs variansanalys för oberoende mätningar (etween subjects design) Variationskälla df F Faktor A ( x ) 2 A A nj i.. x... I 1 df A W j.... J 1 Faktor ni ( x ) 2. x + Interaktion A* n ( x. xi.. x. j. x... ) ij (I-1)(J-1) 2 df df A A W A W Inomcells (W) ( ) 2 w x ijk x ij. IJ(n-1) df w x... x ijk N - 1 Total ( ) 2 Eta-kvadrat för faktor A Eta-kvadrat för faktor Eta-kvadrat för interaktion A 2 η A = A T 2 η = η 2 A T = A T X ijk = X rad kolumn individ Faktor (j) j= 1 j = 2 j = ! X 111! X 121! X 131! XX 1.. i = 1! X 112 XX 11.! X 122 XX 12.! X 132 XX 13.!! X 113! X 123! X 133! Faktor A (i)! ! ! !! X 211! X 221! X 231! XX 2.. i = 2! X 212 XX 21.! X 222 XX 22.! X 232 XX 23.!! X 213! X 223! X 233! XX.3. XX.1. XX XX.2.

20 Tvåvägs variansanalys för beroende mätningar (Mixed design: upprepad mätning på en faktor) Variationskälla df F Mellan individer Faktor A ( ) 2 A A nj xi.. x... I 1 i Error ( x ) 2 i. k x.. Inom individer J I(n-1) j.... J 1 Faktor (tillfällen) ni ( x ) 2. x ij. i... j. + x... (I-1)(J-1) Interaktion A n ( x x x ) 2 x x + x x I(n-1)(J-1) Error ( ) 2 i. k ij. i.. ijk df df df A Ind Ind df df A A ( i) ( i) / Ind / Ind ( i) ( i) Ind (Interaktion mellan tillfälle och individ inom grupp i (/Ind (i) ) ) x... Total ( ) 2 x ijk nij - 1 ( i) / Ind A / Ind ( i) ( i) Eta-kvadrat för faktor A Eta-kvadrat för faktor Eta-kvadrat för interaktion A 2 η A = A T 2 η = η 2 A T = A T X ijk = X rad kolumn individ j = 3 Faktor (j) tillfälle j= 1 j = ! X 111! X 121! X 131!XX 1.1 XX 1.. i = 1! X 112 XX 11.! X 122 XX 12.! X 132 XX 13.!XX 1.2! X 113! X 123! X 133!XX 1.3 Faktor A (i)! ! ! !! X 211! X 221! X 231!XX 2.1 XX 2.. i = 2! X 212 XX 21.! X 222 XX 22.! X 232 XX 23.!XX 2.2! X 213! X 223! X 233!XX XX.3. XX.1. XX XX.2.

21 Σ( X X )( Y Y ) Korrelation r xy = Σ( X X ) 2 Σ( Y Y ) 2 Regressionsanalys Enkel linjär regression Regressionsekvationen Y = a + bx + e Σ( X X )( Y Y ) Regressionskoefficient b = Σ( X X ) 2 Intercept (konstant, b 0 ) a = Y bx Enkel och multipel regression Fel Signifikanstestning av regressionskoefficent (enkel regression) t-testning; frihetsgrader; df = (N-k-1) t = b s b Multipel regressionsanalys med två oberoende variabler Regressionsekvationen Y a + b X + b X + e =

22

23

24

25

26

27

28

29