Avancerade regressionstekniker (7,5 högskolepoäng) Advanced regression techniques (7,5 HEC)

Storlek: px

Starta visningen från sidan:

Download "Avancerade regressionstekniker (7,5 högskolepoäng) Advanced regression techniques (7,5 HEC)"

Britta Lund
för 5 år sedan
Visningar:

1 GÖTEBORGS UNIVERSIETET 8 Dec Samhällsvetenskapliga fakulteten Utbildning på forskarnivå Avancerade regressionstekniker (7,5 högskolepoäng) Advanced regression techniques (7,5 HEC) Kursen är en kvantitativ metodkurs på forskarutbildningsnivå och ges som fristående kurs för doktorander inom samhällsvetenskapliga fakulteten. Kursen består av fyra delmoment som examineras separat. Undervisningen i kursen använder föreläsningar, seminarier samt flera applied workshops under vilka man praktiskt tillämpar vad som har diskuterats i kursen med hjälp av dataanalyser i STATA. Det första momentet är Multipel och logistisk (2 högskolepoäng) som inkluderar linjär (OLS-regression) med flera förklaringsvariabler (oberoende variabler) och hantering av dikotom beroendevariabel (t.ex. stort/litet politikerförtroende, krig eller inte, osv). Specificering av modeller, regressionsdiagnostik, interaktionseffekter och antaganden behandlas också. Det andra delmomentet är (2 högskolepoäng) som fokuserar på när data befinner sig på flera nivåer (t.ex. länder, kommuner, individer). Specificering av grundläggande modeller, estimering av parametrar, modelljämförelser och antaganden behandlas. Det tredje delmomentet, (2 högskolepoäng) fokuserar på utvidgningar av regressionsanalytisk teknik för att hantera såväl icke direkt observerbara (latenta) variabler som observerbara (manifesta) variabler, och för att bygga modeller med komplexa interrelationer mellan variabler. Specificering och skattning av modeller, och prövning av modellanpassning behandlas. Vidare diskuteras några vanligen förekommande modelltyper, som konfirmatorisk faktoranalys, stiganalys, MIMIC-modeller och flergruppsmodeller. Det fjärde och avslutande delmomentet, Paneldataanalys (1,5 högskolepoäng) är inriktat mot olika tekniker för analys av data som observerats över tiden (dvs. studera förändringar och dynamiska processer). Specificering av modeller, korrigering av mätfel, kausalitet och antaganden behandlas. Generellt är detta en kurs på medelnivå, något som innebär att ett förkunskapskrav är att du besitter grundläggande kunskaper i statistik och kvantitativa metoder motsvarande den typ av undervisning som vanligtvis ges på grund- och avancerad nivå. Kursen startar måndagen den 19 januari (veckan 4) och löper på halvfart (dagtid) fram till onsdag den 25 mars. Kursen bemannas av lärare från fakultetens olika institutioner bl.a. statsvetenskap, psykologi och sociologi samt pedagogik. Undervisningslokalerna kommer att alternera mellan de olika institutionerna. Alla föreläsningar äger rum på efermiddagen. 1

2 Kursens lärare är: 1., Forskare, Statsvetenskapliga institutionen 2. Nicholas Charron, Docent, Statsvetenskapliga institutionen 3., Forskare, Psykologiska institutionen 4., Professor, Institutionen för Pedagogik och Specialpedagogik Schema, VT2015 Dag Tid Lokal Form Lärare Kort information 19-Jan D207 Schema, registrering, kursplan, litteratur etc. till STATA 21-Jan introduktion till Torsdag 22-Jan Multipel : modeller, diagnostik, tolkning av datautskrifter 26-Jan Multipel : exempel på olika regressionsmodeller inkl. interaktionseffekter 2-Feb B228 Nicholas Charron Nicholas Charron (inkl. 6-Feb interaktionseffekter) Nicholas Charron 9-Feb Ons-Fre Tentamen Nicholas Charron Tentamen om Multipel 2

3 11-Feb ~ 13- Feb GUL kl 13-Feb Hemtentamen och logistisk Dag Tid Lokal Form Lärare Kort information 18-Feb till flernivåanalys 20-Feb 13:15-16:00 23-Feb Ons-Fre Tentamen 25-Feb ~ 27- GUL kl. Hemtentamen Feb 27-Feb 27-Feb 14:15-17:00 D207 Tentamen om till 13:15-16:00 2-Mar 9-Mar 13:15-16:00 Ons-Fre 11-Mar ~ 13- Mar 16-Mar Tentamen GUL kl. 13-Mar 13:15-16:00 Hemtentamen Tentamen om till paneldataanalys 18-Mar 13:15-16:00 Paneldataanalys 23-Mar 13:15-16:00 Tentamen Mån-Ons GUL kl. 23-Mar ~ 25- Mar 25-Mar Hemtentamen Time-Series Cross- Sections Tenta om Paneldataanalys 3

4 Litteraturlista Böcker: 1. Montgomery, C.D., Peck, E.A., & Vining G.G. (2012) Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley and Sons, Inc. New Jersey. 2. Long, J. Scott Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Sage Publications, London 3. Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling (2nd ed.). Los Angeles: Sage 4. Brown, T, A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. New York: Guilford Press 5. Finkel, S. (1995) Causal Analysis with Panel Data. Sage. (A classic approach to dynamic panel models) (Regressionsanalys) 21 Jan Montgomery, Kapitel Jan Montgomery, Kapitel Jan Montgomery, Kapitel Jan Brambor, Thomas, William Roberts Clark, & Matt Golder "Understanding Interaction Models: Improving Empirical Analyses." Political Analysis 14: Nicholas Charron ( ) 2 Feb Long, Kapitel 1 & 3 6 Feb Long, Kapitel 5 & 6 9 Feb Long, Kapital 7 & 8 () 18 Feb Kapitel Feb Kapitel Feb Kapitel 6-7 ( ) 27 Feb Brown, kapitel 1, 3, & 4 2 Mars Brown, kapitel 5 & 6. 4

5 9 Mars Brown, kapitel 7 (Paneldataanalys) 16 Mars Finkel, S. (1995) 18 Mars Finkel, S. (1995) 23 Mars - Bartels, Larry (2009) Beyond Fixed Versus Random Effects : A Framework for Improving Substantive and Statistical Analysis of panel, Time-series Cross-Sectional, and Multilevel Data. 23 Mars - Ezrow, Lawrence, and Georgios Xezonakis Citizen Satisfaction with Democracy and Parties Policy Offerings. Comparative Political Studies 44(8): Mars , Charron, Nicholas and Victor Lapuente. Does Democracy Produce Quality of Government? European Journal of Political Research. Vol. 49 (4):

Relevanta dokument

PC2309, Kurs 9: Metod 1 i psykologi, 15,0 högskolepoäng Research Method 1 in Psychology, 15.0 higher education credits

SAMHÄLLSVETENSKAPLIGA FAKULTETSNÄMNDEN PC2309, Kurs 9: Metod 1 i psykologi, 15,0 högskolepoäng Research Method 1 in Psychology, 15.0 higher education credits Avancerad nivå/second Cycle 1. Fastställande