Onderzoeksmethoden en Analyse van Wetenschappelijk Onderzoek

Methods and Analysis for Scientific Data

Studiewijzer 2019/2020

Globale inhoud

Onderzoek doen, het verzamelen en bewerken van informatie, vormt het hart van de wetenschap. In de sociale wetenschappen, levenswetenschappen, economie en psychologie maken onderzoekers gebruik van een aantal methoden en technieken zodat valide conclusies uit onderzoek gewaarborgd zijn. Hoe onderzoek ook wordt gedaan – kwantitatief of kwalitatief, in wetenschappelijke literatuur, in documenten, bij mensen, via experimenten, via observaties, interviews, enquêtes of testen – de waarde van de bevindingen wordt uiteindelijk bepaald door de gebruikte methoden en technieken. In deze module komen onder andere aan de orde: manieren van gegevens verzamelen, meten en experimenteren, technieken om de gegevens te analyseren, betrouwbaarheid en validiteit en hoe je al die analyses kunt uitvoeren. De nadruk in deze cursus ligt op de werkgroepen, daar leer je hoe je om moet gaan met het computerprogramma R en hoe je gegevens en analyses moet interpreteren. In de twee hoorcolleges krijg je een kort overzicht van de stof die je moet leren en toepassen en krijg je voorbeelden te zien, daarna kun je aan de slag in de computerpractica. In dit vak wordt gewerkt met het programma R, dat bedoeld is om statistische analyses uit te voeren. Programmeertalen zoals Python zijn erg goed, maar er zijn minder mogelijkheden qua statistische analyses in Python. De wekelijkse opdrachten worden in Sowiso gemaakt. 

Studiemateriaal

Literatuur

• Whitlock & Schluter (2015). The Analysis of Biological Data (2nd. ed)

Software

• R-studio (front end of R)

• R-program (back end for computations)

Leerdoelen

• Heeft de student kennis van de meest gebruikte kwantitatieve onderzoeksmethoden uit de levenswetenschappen en sociale- en gedragswetenschappen.
• Weet de student in welke situaties onderzoeksmethoden kunnen worden gebruikt en hoe de resultaten ervan kunnen worden geïnterpreteerd.
• Heeft de student kennisgemaakt met elementaire dataverzamelings- en analysetechnieken. Onder meer zullen we correlatie- en regressieanalyses, t-toetsen, en F-toetsen behandelen.
• Is de student in staat te communiceren met statistische specialisten.
• Kan de student werken met R.
• Heeft de student inzicht verkregen in de geschikte manieren om data te analyseren met R.
• Kan de student een beargumenteerde onderzoeksopzet bij een onderzoeksvraag maken.
• Kan de student op een wetenschappelijk verantwoorde manier gegevens verzamelen over de centrale begrippen in een onderzoeksvraag.

Onderwijsvormen

• Hoorcollege
• Laptopcollege
• Zelfstudie

Het vak is opgedeeld in twee blokken van vier weken met aan het eind van ieder blok een deeltentamen. In het eerste blok komen de basis van de statistiek en onderzoeksmethoden aan bod. In het tweede blok draait het om toepassingen van de basis uit het eerste blok op verschillende soorten data en onderzoekssituaties. In de eerste week van ieder blok is er een hoorcollege voor een overzicht van wat er de komende weken gaat komen. Het is belangrijk dat je zelf de stof uit het boek en de video's bestudeert vóór de werkgroepen, die werkgroepen zijn belangrijk om vragen te stellen en te oefenen met de lesstof.  Er is iedere week een werkgroep en voor ieder deeltentamen is er een extra werkgroep waarin een oefententamen besproken wordt (bereid dat ook voor door het oefententamen alvast te doen). Voor de werkgroepen word je ingedeeld in een groep zodat je met een relatief kleine groep in één werkruimte zit. Voor de indeling in de werkgroep en het rooster, kun je datanose.nl raadplegen (https://datanose.nl). 

Verdeling leeractiviteiten

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• 1. In geval van werkgroepbijeenkomsten is de student verplicht tenminste 7 van elke 8 werkgroepbijeenkomsten bij te wonen en zich op deze bijeenkomsten terdege voor te bereiden, tenzij anders aangegeven in de studiewijzer. Bij meer dan 8 werkgroepbijeenkomsten geldt dat de student steeds per (deel van) 8 bijeenkomsten maximaal 1 bijeenkomst mag missen. Indien de student minder dan het verplichte aantal bijeenkomsten heeft bijgewoond, kan het vak niet worden afgerond.
• 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. In geval de student minder dan 90% heeft bijgewoond dient het practicum opnieuw te worden gevolgd.

Aanvullende eisen voor dit vak:

De eerste twee werkgroepen zijn verplicht, daarna zijn de werkgroepen optioneel. De eerste twee werkgroepen zijn verplicht om te zien of alle software goed geïnstalleerd is en of inloggen op sowiso voor de opdrachten en deeltentamens goed verloopt. De werkgroepen zijn wel de belangrijkste momenten voor contact met een van de docenten.  

Toetsing

Beide deeltentamens worden digitaal gemaakt met het programma Sowiso, waarin je ook de wekelijkse opdrachten maakt. Beide deeltentamens bestaan uit 15 vragen. Er zijn verschillende soorten vragen: multiple choice, multiple answer en open vragen (vaak bestaande uit deelvragen). Deeltentamen 1 is een gesloten boektentamen, dat wil zeggen dat je geen aantekeningen of boek mee mag nemen. Je mag wel een (grafische) rekenmachine meenemen om gevraagde (kleine) berekeningen uit te voeren. Maar je mag deze berekeningen ook in R (RStudio) uitvoeren, als je dat wilt. De nadruk bij Deeltentamen 1 ligt op de basisconcepten uit de statistiek en methoden, en niet op R-vaardigheden; er wordt niet naar R-vaardigheden gevraagd. Deeltentamen 2 is een open boektentamen, waarbij je je boek en aantekeningen mag meenemen (en een rekenmachine als je wilt). Je kunt geen usb-stick meenemen met aantekeningen, alle poorten en communacatiemogelijkehden op de pc's zijn voor de tentamens afgesloten. Bij het tweede deeltentamen wordt er van je verwacht dat je enige vaardigehden in R hebt voor elementaire analyses die je hebt geoefend in de weekopdrachten. (Tijdens de werkgroepen is het handig om je R-scripts te bewaren in een document dat je kunt gebruiken bij deeltentamen 2.) Je bent geslaagd voor dit vak als je een 5.5 hebt behaald en 6 van de 7 wekelijkse opdrachten hebt ingediend (de opdrachten tellen verder niet mee voor je eindcijfer). Beide deeltentamens sluiten goed aan op de wekelijkse opdrachten en de wekelijkse opdrachten zijn deels uit het boek. 

Toetsmatrijs (studentenversie)

Studenten die het vak al eerder hebben gevolgd

Studenten die het vak al eerder hebben gevolgd dienen beide deeltoetsen opnieuw te maken.

Opdrachten

De weekopdrachten worden in Sowiso aangeboden. Sowiso is  een leeromgeving met wat meer mogelijkheden voor wiskundig/statistisch geörienteerde vragen. De weekopdrachten dienen iedere week gemaakt te worden, deels tijdens de werkgroepen en deels thuis. De opdrachten tellen individueel niet mee voor het eindcijfer maar je dient 6 van de 7 opdrachten te hebben ingediend om te kunnen slagen voor dit vak. De opdrachten sluiten goed aan op het boek, een deel van de opdrachten is direct uit het boek afkomstig. Neem je boek dus mee naar iedere werkgroep!

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

• Voor R bij de computerpractica zijn meerdere handleidingen online beschikbaar. Er wordt geen apart boek hiervoor gebruikt. Op Canvas staan enekele verwijzingen naar hulp voor bij R die handig zijn.
• Slides worden beschikbaar gemaakt via Canvas (http://canvas.uva.nl)
• Videomateriaal is beschikbaar gemaakt via Canvas (http://canvas.uva.nl). De video's zijn ingedeeld op onderwerp en kunnen makkelijk worden gevonden via die indeling die aansluit bij de hoofdstukken uit het boek. 

Vakevaluatie afgelopen jaar

Vanaf 2013-2014 hebben we ervoor gekozen om d.m.v. onderstaande tabel de studenten meer inzicht te geven in de kwaliteitszorg. Daarom nemen we een korte weergave van de studentenevaluatie op en de daaruit voortvloeiende acties ter verbetering van het vak.

Contactinformatie

Coördinator

• dr. Lourens Waldorp

Lourens Waldorp

Daan van Renswoude

Roos Draaijer