Verzamelen, Visualiseren en Analyseren

Data Collection, Visualisation and Analysis

Studiewijzer 2019/2020

Globale inhoud

De theorie van beschrijvende statistiek, visualisatie, kansberekening en toetsende statistiek wordt via de interactieve omgeving SOWISO geintroduceerd en  toegepast via interactieve oefeningen in de R software-omgeving (zelfstudie).

Daarna wordt de theorie in hoorcoleges besproken en in werkcolleges toegepast op concrete en meer uitdagende opdrachten. Bij de opdrachten binnen de werkcolleges worden gegevens uit verschillende primaire en secundaire verzameld, verwerkt en geanalyseerd in R.

Het vak is opgesplitst in twee delen van gelijke omvang en ieder van deze delen wordt afgesloten met een deeltoets. In het eerste deel worden beschrijvende statistiek, kansberekening & kansverdelingen behandeld, in het tweede deel komt toetsende statistiek aan bod.

Studiemateriaal

Syllabus

• https://uva.sowiso.nl/

Practicummateriaal

• https://uva.sowiso.nl/

Software

• http://rstudio.com/
• https://cran.r-project.org/

Leerdoelen

• maken van een correcte grafiek bij een gegeven vraagstelling en data set
• interpreteren en kritisch beoordelen van een grafiek bij een gegeven vraagstelling
• gebruiken van statistische visualisaties om inzicht te krijgen in gegevens
• selecteren, berekenen en rapporteren van juiste samensvattingsmaten voor het beschrijven van een variabele
• selecteren, berekenen en rapporteren van juiste samenhangsmaten voor het beschrijven van de relatie tussen twee variabelen
• toepassen van kansrekenregels om kansuitspraken over een eenvoudig proces of een populatieparameter te doen
• benoemen van eigenschappen van enkele belangrijke kansverdelingen (normaal, t, bionomiaal en chi-kwadraat)
• toepassen van kansverdelingen bij kansberekening
• de effecten van verschillende manieren van steekproef-trekking (sampling) begrijpen
• verschil tussen steekproef en populatie statistieken herkennen en beschrijven
• steekproefstatistiek berekenen en interpreteren op basis van herhaald trekken uit een populatie
• uitrekenen en interpreteren van betrouwbaarheidsintervallen van een populatie-gemiddelde en een proportie
• beschrijven van de stappen bij het doorlopen van een statistische hypothese-toets (hierna: toets)
• beschrijven van belangrijke concepten met betrekking tot toetsing (nul-hypothese, significantie, power, etc.)
• interpreteren van uitkomst van een toets
• rapporteren van uitkomst van een toets
• selecteren van de juiste toets op basis van een vraagstelling en data set
• uitvoeren van een toets (op basis van een data set of relevante statistische maten) voor populatiegemiddelde en proportie voor 1 of 2 groepen;
• uitvoeren van een toets (op basis van een data set of relevante statistische maten) voor samenhang tussen twee categorische variabelen in een kruistabel;
• uitvoeren van een toets (op basis van een data set of relevante statistische maten) voor de overeenkomst tussen twee discrete kansverdelingen
• uitvoeren van een toets (op basis van een data set of relevante statistische maten) voor lineaire samenhang tussen twee numerieke variabelen via lineaire regressie;
• controleren of aan de aannames van een toets wordt voldaan

Onderwijsvormen

• Werkcollege
• Laptopcollege
• Zelfstudie

Hoorcolleges, werkcolleges (verplicht voor studenten die het vak voor de 1e keer volgen) waarin vaardigheden worden geoefend met gegevensverwerking en analyse.

Verdeling leeractiviteiten

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• In geval van een practicum is de student verplicht ten minste 90% van de practicumbijeenkomsten bij te wonen en zich op deze bijeenkomsten terdege voor te bereiden, tenzij anders aangegeven in de studiehandleiding of studiewijzer van het vak. Indien de student minder dan 90% heeft bijgewoond dient het practicum opnieuw te worden gevolgd.
• In geval van werkgroepbijeenkomsten is de student verplicht tenminste 90% van de werkgroepbijeenkomsten bij te wonen en zich op deze bijeenkomsten terdege voor te bereiden, tenzij anders aangegeven in de studiehandleiding of studiewijzer van het vak. Indien de student minder dan 90% heeft bijgewoond, kan het vak niet worden afgerond.
  

Aanvullende eisen voor dit vak:

Hoewel deze aanvullende eisen niet op aanwezigheid slaan, vermelden we deze hier ook (ze staan ook onder het kopje 'Opdrachten'):

De online lesstof van het vak (theorie met oefeningen) moet iedere week verplicht doorlopen worden en (gekoppeld daaraan) moet iedere week een toets over de lesstof met een voldoende score worden gemaakt.

De wekelijkse toets is beschikbaar op iedere vrijdag vanaf 12:00 (middag) en de deadline is de daarop volgende dinsdag om 23:00.

Iedereen die de lesstof heeft doorlopen en  de toetsen (op tijd en met voldoende score) heeft gemaakt mag meedoen met de deeltoetsen voor het cijfer.

De  wekelijkse toetsen zijn bedoeld als studie-hulpmiddel: om ervoor te zorgen dat iedereen bij blijft met de stof en het studie+oefenwerk niet uitstelt. Dat is nodig omdat de hoorcolleges en laptopcolleges anders zinloos zijn. De toetsen zijn 'open boek' (je kunt in het lesmateriaal dus dingen opzoeken als je twijfelt) en je hebt twee kansen om de toets (met een voldoende score) in te leveren.

Toetsing

De toetsen worden afgenomen in dezelfde leeromgeving (SOWISO) gemaakt waarin ook de wekelijkse deeltoetsen zijn gemaakt.
Gedurende de toets wordt gebruikt gemaakt van de R software omgeving en is een digitaal formule-overzicht beschikbaar.

Toetsmatrijs (studentenversie)

Studenten die het vak al eerder hebben gevolgd

Studenten die het vak al eerder hebben gevolgd hoeven alleen deel te nemen aan het onderdeel dat zij nog niet gehaald hebben (VVA wordt in 2 delen getoetst en de deelcijfers zijn 1 jaar geldig - dus ook nog in het volgende studiejaar). Maar kennis van het andere onderdeel wordt wel bekend verondersteld (en het is dus zaak om als herkanser de stof van het reeds gehaalde deel wel door te nemen). Wat betreft het deel van VVA dat nog niet gehaald is: aanwezigheid bij het werkcollege is niet verplicht, maar de online lesstof moet wel doorlopen worden en de wekelijkse deeltoetsen moeten wel gemaakt worden zoals dat ook voor reguliere studenten geldt (op tijd en met een voldoende resultaat afgerond).

Inzage toetsing

De datum, het tijdstip en de locatie van het inzagemoment staan in het rooster in DataNose.

Een inzagemoment wordt geroosterd in datanose (voor deeltoets 1: 27 maart 2020 om 9:00). Wie hiervan gebruik wil maken kan dat tot 13:00, 1 dag voorafgaand aan de inzage, aangeven via dit formulier.

Opdrachten

Er zijn iedere week verplichte opdrachten bij deze cursus, bestaand uit:

• Het doorlopen van de online lesstof van het vak (theorie met eenvoudige oefeningen) -  zelfstudie.
• Het maken van een weektoets  over de lesstof (mag 2 keer worden gedaan en moet met een voldoende score worden gemaakt) - zelfstudie. De weektoets is beschikbaar op iedere vrijdag vanaf 12:00 (middag) en de deadline is de daarop volgende dinsdag om 23:00.
• Het maken van verdiepende oefeningen tijdens de werkcolleges.

Al het materiaal (de theorie, oefeningen en toetsen) zijn beschikbaar via het online systeem SOWISO (https://uva.sowiso.nl) Feedback op de oefeningen en weektoets wordt gegeven binnen de leeromgeving, en vragen hierover worden tijdens werkcolleges beantwoord. Vragen naar aanleiding van de online theorie worden in hoor- en werkcolleges beantwoord.

Iedereen die de lesstof heeft doorlopen en  de toetsen (op tijd en met voldoende score) heeft gemaakt mag meedoen met de deeltoetsen voor het cijfer.

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.

Aanvullende informatie

Al het lesmateriaal en ook de toetsen zijn in het Engels.

Vakevaluatie afgelopen jaar

Dit is een korte weergave van de studentenevaluatie van 2018/2019 en de daaruit voortvloeiende acties ter verbetering van het vak.

Contactinformatie

Coördinator

• dr. ir. E.E. van Loon

Voor vragen die betrekking hebben op de werkcolleges is Misha Velthuis (m.velthuis@uva.nl) het aanspreekpunt.