Analysemethoden en -technieken

Analysis Methods and Techniques

Studiewijzer 2022/2023

Globale inhoud

In het vak Analysemethoden en -Technieken wordt aandacht besteed aan de verschillende facetten van wetenschappelijk onderzoek en gaat de student inzien wat de sterke en zwakke punten zijn van verschillende onderzoeksmethoden. De nadruk ligt hierbij op de uitvoering van het onderzoek, waarbij de onderzoekscyclus als rode draad fungeert: op welke wijze zet je een gedegen wetenschappelijk onderzoek op? Daarnaast geeft het vak inzicht in de statistiek die gangbaar is in wetenschappelijk onderzoek. Het gebruik van R  Studio zorgt voor kennis van en inzicht in tools voor wetenschappelijke en sociaal-economische analyses van datasets. Behalve aandacht voor kwantitatieve methoden van onderzoek besteden we in AMT ook aandacht aan kwalitatieve methoden van dataverzameling en analyse. Welke vragen lenen zich voor welk type onderzoek? Wat voor soort resultaten behaal ik met de één en met de andere methode? Wat is de zeggenschap van deze bevindingen?

Onderwerpen die onder meer aan bod komen zijn het kiezen van de juiste onderzoeksstrategie, onderzoeksontwerp en de bijbehorende kwalitatieve en kwantitatieve methoden zoals interviewtechnieken en het gebruik van vragenlijsten.

Studiemateriaal

Literatuur

• Beschikbaar via Canvas

Practicummateriaal

• In de practica en gedurende de cursus wordt gebruik gemaakt van het platform SOWISO voor Wiskunde en Statistiek. 

Software

• R Studio. Beschikbaar als open source software op: https://rstudio.com/.  Dit is de leidende R omgeving die zowel in academische als professionele contexten gebruikt wordt voor data-analyses in R.

Overig

• https://coursekata.org/ een alternatief werkboek dat model gestuurde statistiek presenteert met onder andere opgaven in R. De preview versie is vrij toegankelijk en sluit aan op de thematiek die in de SOWISO modules wordt behandeld. Deze omgeving kan dus gebruikt worden voor verdere oefening.

• www.onlinestatbook.com (gratis)

  Toegankelijke introductie in de belangrijkste statistische begrippen en toepassingen. Bevat veel voorbeelden, zelftestvragen en rekentools. Kan eventueel gebruikt worden voor meer achtergrondinformatie.

• http://matthijsrooduijn.nl/basic-statistics/

  Coursera cursus ontwikkeld aan de UvA met toegankelijke video's over een aantal van de  basisbegrippen in de statistiek die in AMT worden behandeld. Deze cursus stond aan de basis voor een deel van de modules beschikbaar op SOWISO.

Leerdoelen

• De student kan de belangrijkste onderzoekparadigma's herkennen.
• De student kan de kwaliteit van onderzoekvragen beoordelen.
• De student kan de belangrijkste onderzoekmethoden toepassen.
• De student kan de belangrijkste statistische begrippen benoemen.
• De student kan de belangrijkste statistische toetsen uitvoeren.
• De student kan het verschil uitleggen tussen parametrische en non-parametrische toetsen.
• De student kan in teamverband een eenvoudig onderzoeksrapport opstellen.

Onderwijsvormen

• Hoorcollege
• Werkcollege
• (Computer)practicum
• Presentatie/symposium
• Zelfstudie
• Zelfstandig werken aan bijv. project/scriptie
• Begeleiding/feedbackmoment

Onderdeel 1 ‘Onderzoeksontwerp en data-analyse’: Dit deel bestaat uit werkcolleges met ongeveer 20 studenten. De bijeenkomsten duren zo'n twee uur en vinden één keer per week plaats. In de werkgroepen gaan we in op verschillende aspecten van wetenschappelijk onderzoek aan de hand van wetenschappelijke literatuur (zie Canvas voor details). De verkregen kennis wordt toegepast in een groepsopdracht. In deze opdracht doorloop je in een klein team de onderzoekscyclus. De opdracht is losjes gebaseerd op bestaand onderzoek uitgevoerd voor het behalen van de bachelor titel Informatiekunde. Daarnaast wordt er aandacht besteed aan het schrijven van een onderzoekrapport zoals ook aan de orde komt in het Practicum Academische Vaardigheden (PAV).

Onderdeel 2 Wetenschappelijke methoden: Dit deel bestaat uit een wekelijkse online informatie pagina (met bijbehorende kennisclips) en bijbehorende hoorcollege bijeenkomst waar de opzet van de week interactief besproken wordt. Kwalitatieve en kwantitatieve methoden komen aan de orde. Aan bod komen onder meer de overwegingen van belang bij het vaststellen van de onderzoeksvraag en statistische basisvaardigheden zoals beschrijven, generaliseren en voorspellen. Betrouwbaarheidsintervallen, Regressie, Correlatie en de meest gebruikelijke parametrische en non-parametrische toetsen zullen worden besproken.

Onderdeel 3 ‘Practicum statistiek’: Dit deel bestaat uit het toepassen van de wekelijks behandelde onderwerpen met behulp van de statistische software R Studio. Tevens zal de mogelijkheid worden geboden om de statische analyses die samenhangen met de groepsopdracht aan de orde te stellen c.q. hierbij ondersteuning te verkrijgen.

Er geldt een aanwezigheidsverplichting voor onderdeel 1. Deze aanwezigheidsverplichting geldt ook voor de eerste twee bijeenkomsten van onderdeel 3 (Practicum statistiek). Voor al de onderdelen gelden de standaard huisregels zoals besproken bij de jaaropening (o.a. op tijd aanwezig zijn, bericht bij afwezigheid, onderwijs niet met andere activiteiten combineren)

Verdeling leeractiviteiten

Academische vaardigheden

Dit vak is verbonden met het Practicum Academische Vaardigheden. Dat wil zeggen dat het voldoende afronden van de PAV practica in blok 2 voor studenten informatiekunde een voorwaarde is om Analysemethoden en -technieken te kunnen afsluiten.

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• Voor practica en werkcolleges, met opdrachten, geldt een aanwezigheidsplicht, tenzij anders vermeld in de studiegids. Wanneer studenten niet voldoen aan deze aanwezigheidsplicht kan het onderdeel niet met een voldoende worden afgerond. De aanwezigheidsplicht met betrekking tot hoor-werkcolleges staat, indien van toepassing, vermeld in de studiegids.
  

Aanvullende eisen voor dit vak:

Voor de hoorcollege bijeenkomsten is geen formele aanwezigheidsplicht. In deze wekelijks ingeroosterde bijeenkomsten worden de statistische en methodologische thema's van de week geïntroduceerd. Deze bijeenkomsten kennen een hoog interactief karakter en zijn bedoeld om de rode draad van die week te accentueren en vragen te behandelen. Wat tijdens deze bijeenkomsten behandeld wordt is terug te vinden op de na afloop gepubliceerde slides en informatiepagina's van de week.

Het R practicum kent in de eerste twee bijeenkomsten een aanwezigheidsverplichting. Dit om ervoor te zorgen dat iedereen beschikt over de juiste software en op de hoogte is van de verwachtingen gedurende dit vak. De tussen- en eindtoets bestaan voornamelijk uit vragen die vergelijkbaar zijn met de opgaves die tijdens of in aansluiting op het practicum worden behandeld. Meedoen met het practicum is een efficiënte manier om de stof te begrijpen, vast te houden en toe te leren passen. In het verdere verloop van de opleiding zal veelvuldig worden teruggegrepen op parate toepassing van de statistische kennis. Niet alleen bij het doen van wetenschappelijk onderzoek, maar ook als fundament voor onderwerpen als data-analyse en machine learning.

Voor het werkcollege 'Onderzoeksontwerp en data-analyse' is aanwezigheid noodzakelijk. In dit college wordt in kleine teams gewerkt. De voortgang van de gehele werkgroep is afhankelijk van de bijdragen van elk van de teams. Afwezigheid bij hooguit twee van deze werkcolleges dient vooraf te worden gemeld aan de werkcollegedocent. Met de overige teamleden dient overeenstemming te zijn over de uitvoering van de groepsopdracht bij afwezigheid. Wanneer studenten niet voldoen aan deze aanwezigheidsplicht kan het onderdeel niet met een voldoende worden afgerond.

Toetsing

De Deeltoets (20%) betreft

• De inhoud van de online hoor- en werkcolleges week 1 t/m 3 m.b.t. kwalitatieve, kwantitatieve en mixed methods onderzoeksmethoden.
• Het op Canvas aangeboden materiaal behorende bij week 1 t/m 3.
• De SOWISO modules behorende bij week 1 t/m 3

De Eindtoets (25%) betreft

• De inhoud van alle hoor- en werkcolleges
• Het op Canvas aangeboden materiaal behorende bij week 1 t/m 7.
• De volledige aangeboden SOWISO modules

De toetsing in de vorm van tentamens zal plaatsvinden binnen de SOWISO omgeving.

Het gewogen cijfer voor deel- en eindtoets dient > 5.5 te zijn. Bij een onvoldoende gewogen resultaat voor de toetsen kan worden meegedaan met de herkansing. De herkansing betreft de inhoud van de eindtoets.

Overige toetsingsonderdelen hebben de vorm van opdrachten. Het gewogen gemiddelde van deze opdrachten dient ook >5.5 te zijn.

Opdrachten

De interview opdracht (10%) betreft

• De uitvoering en verantwoording van een individueel afgenomen kwalitatief interview

Het methodologisch essay (15%) betreft

• Een individuele toepassing en reflectie van de literatuur in de cursus

De groepsopdracht (30%)

• Het in teamverband uitvoeren van een wetenschappelijk onderzoek gebruikmakend van de opgedane kennis en vaardigheden gedurende de cursus
• Het kunnen presenteren van de bevindingen in de vorm van een gedegen geschreven rapportage en groepspresentatie

Het gewogen gemiddelde van deze opdrachten dient >5.5 te zijn voor het voldoende afronden van het vak.

Op Canvas en SOWISO worden wekelijkse Quizzen aangeboden. Het serieus maken van deze Quizzen voor de aangegeven deadline is een vereiste voor het met een voldoende afronden van dit vak. Dit geldt ook voor de verschillende individuele en -teamopdrachten.

Aanvullende informatie over de opdrachten wordt beschikbaar gemaakt op Canvas. Voor alle opdrachten geldt dat deze niet kunnen worden herkanst.

Fraude en plagiaat

Dit vak hanteert de algemene 'Fraude- en plagiaatregeling' van de UvA. Hier wordt nauwkeurig op gecontroleerd. Bij verdenking van fraude of plagiaat wordt de examencommissie van de opleiding ingeschakeld. Zie de Fraude- en plagiaatregeling van de UvA: http://student.uva.nl

Weekplanning

Rooster

Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.

Verwerking feedback studenten

Afgelopen jaar is Analysemethoden en -technieken op een aantal punten grondig herzien. Een belangrijk deel van deze wijzigingen zijn behouden gebleven:

• Een nadruk op onderzoek als iets wat ontwerp vereist. In plaats van losse kwantitatieve en kwalitatieve benaderingen te presenteren wordt er door middel van mixed methods onderzoek aandacht gevraagd voor de keuzes die ten gronslag liggen aan het doen van onderzoek.
• Een onderzoeksproject dat haalbaar is voor eerstejaarsstudenten en aansluit op hun leefwereld. Oorspronkelijk werd de onderzoeksthematiek ingegeven door de pandemie, maar dit is goed bevallen. Daarnaast biedt het werken met een bestaande scriptie een duidelijk voorbeeld voor waar in de drie bachelor Informatiekunde naartoe gewerkt wordt.
• Het werken met SOWISO en R (Studio). Dit platform bleek goed aan te sluiten bij de behoeften van studenten die affiniteit hebben met data science. Daarnaast sluit bekendheid met R (Studio) ook aan bij de te gebruiken software van vervolgmasters zoals Information Studies aan de Universiteit van Amsterdam.
• Het werken met ondersteunende Canvas pagina's met informatie uit de hoorcolleges. Veel informatie in hoorcolleges kan ook op andere manieren eigen gemaakt worden. Dit komt tegemoet aan verschillende manieren van leren en zorgt ervoor dat de hoorcolleges op locatie een grotere mate van interactiviteit kunnen kennen.

Naast deze wijzigingen benoemde de opleidingscommissie in de samenvatting van de vakevaluaties 2020-2021 dat Analysemethoden en -technieken zichtbaar verbeterd is. Er was een duidelijke structuur, tevredenheid met het studiemateriaal, het tentamen en de werkdruk. Enkele verbeterpunten waar in deze editie aan gewerkt wordt:

• Niet alle leervragen sloten aan bij de inhoud van het hoorcollege en het R Practicum. Het hoorcollege zal dit jaar enkele interactieve demonstraties kennen om het begrip van de statistische technieken te vergroten. Er zal in de R Practica expliciet aandacht zijn voor het aanleren van vaardigheden van R in de praktijk en het toepassen van R in het onderzoeksproject.
• Gedurende de klankbordgroepen gaven studenten aan het transcriberen van het interview als een te grote tijdsinvestering te beschouwen. Hoewel hier methodologische en didactische argumenten voor zijn is er in de formulering van de leerdoelen ruimte om tegemoet te komen aan de oproep van de studenten. De vereiste transcriptie is dus ingekort.
• In het SOWISO materiaal werd er veel werk verwacht in week 3. Dit volgt na twee weken met statistiek die bekender is voor studenten die ook Wiskunde A gedaan hebben. Hierdoor is het materiaal voor week 3 herzien.
• Hoewel het methodologisch essay als een leuke opdracht gezien werd vonden sommigen dat dit het einde van het vak verzwaarde. De opdracht wordt nu bij aanvang beschikbaar gemaakt en studenten worden aangemoedigd om ook tussentijds te reflecteren op het onderzoeksproces.
• Het systeem van samenwerken binnen de werkgroep was voor sommige studenten uitdagend. Ter ondersteuning is er gewerkt aan een nieuwe visualisatie en zal er aandacht zijn voor taakverdeling binnen het team. Er wordt binnen elk team weer een CP ('contactpersoon') aangesteld, verantwoordelijk voor het contact tussen de teams.

Contactinformatie

Coördinator

• N. Awasthi

Staff

• Nazli Aydin
• Mandy Damsteegt
• Noah Horwitz
• Sarah Koek MSc
• mike language

Docenten

• Nazli Aydin
• Mandy Damsteegt
• Noah Horwitz
• Sarah Koek MSc
• Mijke Taal