Analysis Methods and Techniques
6 EC
Semester 1, periode 2
5072ANTE6Y
| Eigenaar | Bachelor Informatiekunde |
| Coördinator | Roman Pankow |
| Onderdeel van | Bachelor Informatiekunde, jaar 1 |
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.
Beschikbaar via Canvas
In de practica en gedurende de cursus wordt gebruik gemaakt van het aan de FNWI ontwikkelde platform SOWISO. Hiervoor is aanmelding vereist via: https://uva.sowiso.nl/enroll/erRFH5dg.
R Studio. Beschikbaar als open source variant op: https://rstudio.com/. Dit is de leidende R software die zowel in academische als professionele omgevingen gebruikt wordt voor data-analyses in R.
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 de modules beschikbaar op SOWISO.
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.
Onderdeel 1 ‘Onderzoeksontwerp en data-analyse’: Dit deel bestaat uit wekelijkse online 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 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. Voor al de onderdelen gelden de Zoom etiquette regels zoals vastgelegd op de Canvas pagina van het Practicum Academische Vaardigheden (o.a. op tijd aanwezig zijn, deelname met camera in een rustige omgeving, onderwijs niet met andere activiteiten combineren)
| Indicatie gemiddelde tijdsbesteding | 168 | ||
| Hoorcolleges | per week | aantal weken | totaal |
| colleges en informatiepagina | 2 | 6 | 12 |
| zelfstudie literatuur | 2 | 6 | 12 |
| R practicum |
|||
| practicum | 2 | 6 | 12 |
| opdrachten-thuis | 8 | 6 | 48 |
| Groepsopdracht/werkgroepen | |||
| werkcolleges | 2 | 6 | 12 |
| teamoverleg-presentatie | 2 | 1 | 2 |
| teamoverleg-groepsonderzoek | 2 | 6 | 12 |
| Dataverzamelen-groepsonderzoek | 12 | ||
| Rapport -Groepsopdracht | 12 | ||
| Tussentoets | |||
| voorbereiden en toets | 12 | ||
| Eindtoets | |||
| voorbereiden en toets | 12 | ||
| Individuele opdrachten | 10 |
Dit vak is verbonden met het Practicum Academische Vaardigheden. Dat wil zeggen dat het voldoende volgen van de PAV practica voor studenten informatiekunde een voorwaarde is om Analysemethoden en -technieken te kunnen afsluiten.
Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):
Aanvullende eisen voor dit vak:
Voor de digitale 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 online 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 passen. In het verdere verloop van de opleiding zal veelvuldig worden teruggegrepen op parate toepasbaarheid 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 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.
| Onderdeel en weging | Details |
|
Eindcijfer | |
|
2 (20%) Digitale Deeltoets | |
|
2.5 (25%) Digitale Eindtoets | |
|
1 (10%) Interview opdracht | |
|
1.5 (15%) Methodologisch Essay | |
|
3 (30%) Groepsopdracht | |
|
Eindcijfer na herkansing | |
|
4.5 (45%) Hertentamen Deeltoetsen | |
|
1 (10%) Interview opdracht | |
|
1.5 (15%) Methodologisch Essay | |
|
3 (30%) Groepsopdracht |
De Deeltoets (20%) betreft
De Eindtoets (25%) betreft
De toetsing in de vorm van online 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.
De interview opdracht (10%) betreft
Het methodologisch essay (15%) betreft
De groepsopdracht (30%)
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 verschillende opdrachten wordt beschikbaar gemaakt op Canvas. Voor alle opdrachten geldt dat deze niet kunnen worden herkanst.
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
Onderstaande tabel betreft de weekplanning van de hoorcolleges, werkgroepen en R practica. Per week worden de onderwijsvormen, data, verwachte voorbereiding en voorkennis, te behandelen onderwerpen en referenties naar SOWISO gegeven. Eventuele wijzigingen in de opzet en inhoud worden gecommuniceerd via Canvas.
|
Week |
Hoorcollege - Weekpagina |
Statistiek (SOWISO) |
Voorbereiding en Deadlines |
Inhoud Werkgroep |
|
1 |
Introductie AMT Introductie R Onderzoeksontwerp & Paradigma’s Operationaliseren & Topic Lists |
Introductie R Descriptieve statistieken Variabelen, datasets en centrummaten |
Bekijken van de bachelorscriptie (zie canvas).
Deadline 30 okt. 17.00 uur (team) Opstellen Topic List en verantwoording
|
Instructie - Theorie Mixed methods - paradigma’s Bespreken van de groepsopdracht en afspraken maken per werkgroep en teams.
Opdrachten: Formuleren onderzoeksvraag & topic list opstellen voor interview.
|
|
2 |
Uitleg Kans & Z-Scores Uitleg Correlatie-analyses Kwalitatieve Analyse |
Kans, Z-scores & Correlaties |
Deadline 2 nov. 23.59 uur (Individueel) Interviewtranscript, verantwoording en audiobestand inleveren via Canvas.
Deadline 6 nov. 17.00 uur (team) Input survey vragen via Canvas. |
Presentatie team 1: Analyseren kwalitatieve data
Theorie: Van kwalitatief naar kwantitatieve vragenlijsten.
Opdracht: Constructie van items voor vragenlijst. Nadenken over enquêtevragen Resultaat: Door team opgestelde enquêtevragen gebaseerd op kwalitatief onderzoek. |
|
3 |
Uitleg Kansverdeling & Sampling Principes van dataverzameling Dataverzameling via Internet |
Kansverdelingen, Sampling |
Deadline 13 nov. 17.00 uur (team) Introductie deel 1 (relevantie) + plan dataverzameling inleveren via Canvas |
Presentatie team 2: Vragenlijst + discussie over items
Presentatie team 3: Geschikte enquête tool
Opdracht: Team 3 kan werken aan het implementeren van vragen in tool + overige teams gaan aan de slag met het opstellen van een onderzoeksplan.
|
|
4 |
Deeltoets |
Deadline 22 nov. 23.59 (individueel) Tussentijdse evaluatie
Deadline 22 nov. 23.59 uur (team) Sluiting vragenlijst |
Uitvoeren dataverzameling
Enquêtes afnemen bij doelgroep (iedereen ca. 10 p.p.) |
|
|
5 |
Voorbereiden data Van steekproef naar populatie Betrouwbaarheid, validiteit en reproduceerbaarheid
|
Parameter schattingen en betrouwbaarheidsintervallen |
Deadline 27 nov. 17.00 uur (team) Inleveren Inleiding en Methodologie |
Presentatie team 4: beschrijvende statistieken en verkenning van de dataset Theorie: Kwaliteitscriteria onderzoek Hercoderen van vragen |
|
6 |
Uitleg Toetsen SOWISO Rapporteren in een onderzoeksverslag
|
Hypotheses toetsen, t-toetsen, non-parametrische toetsen |
Deadline 4 dec. 17.00 uur (team) Eerste resultaten (descriptives en analyse)
|
Presentatie team 5: ideeën voor analyses
Theorie: Rapporteren resultaten en beantwoorden onderzoeksvraag.
Opdracht: Verder werken aan analyse en schrijven van resultaten |
|
7 |
Uitleg regressie-analyses Presenteren van data Terugblik |
Enkel- en meervoudige regressieanalyses |
Voorbereiden groepspresentaties infographic |
Presentaties alle teams over het project en hun ingfographics
Opdracht: Werken aan onderszoeksverslag.
|
|
8 |
Eindtoets |
Deadline Inleveren groepsopdracht: Vrijdag 18 december 23.59 uur.
Deadline inleveren individueel methodologisch essay: Zondag 20 december 23.59 uur.
|
|
|
Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.
De opleidingscommissie vatte de vakevaluatie afgelopen jaar als volgt samen (rapportage beschikbaar op de Canvas pagina Informatiekunde):
Allereerst is Analysemethoden en -technieken voor dit jaar aangepast naar de Covid-19 omstandigheden. De hoorcolleges hebben een andere invulling gekregen, waarbij de te bestuderen stof ook beschikbaar gemaakt wordt op de wekelijkse pagina's. Deze hebben daar de vorm van geschreven uitleg en kennisclips, zodat het er ruimere mogelijkheden zijn om de stof zelfstandig eigen te maken. Daarnaast is het groepsproject zo ontwikkeld dat dataverzameling ook digitaal mogelijk is. Gedurende het vak zal er ook aandacht zijn voor de voor- en nadelen van dataverzameling via internet.
Het groepsproject is grondig herzien met oog voor de haalbaarheid van de dataverzameling. Hierdoor is het mogelijk om tijdig aan de slag te gaan met de analyses en rapportages. Dit om de relevantie van de aangeboden statistische technieken te vergroten. Daarnaast is er gekozen voor een project dat zowel relevant is voor deelnemers aan de opleiding Informatiekunde als aansluit bij de positie van studenten in de beginfase van de opleiding. Gedurende dit project wordt er dit jaar expliciet aandacht besteed aan projectmanagement voor het aanleren van professionele vaardigheden en het stroomlijnen van de samenwerking.
Er is een nieuwe selectie gemaakt binnen de aangeboden methoden die nauwer aansluit op de fases van het groepsproject. Daarnaast wordt er een overgestapt gemaakt van SPSS naar R Studio. Dit door de mogelijkheden van deze software package en de relevantie voor informatiekunde studenten die om dienen te gaan met een verscheidenheid van datasets.
In plaats van een losstaand boek wordt er gewerkt met statistiekmodules in SOWISO. Dit heeft als resultaat dat het leren over statistiek gecombineerd wordt met het toepassen. De student weet dus direct of de aangeboden technieken voldoende beheerst worden. Dit wordt mede inzichtelijk gemaakt door verplichte wekelijkse quizzen. Daarnaast is hierdoor verdere integratie tussen de aangeboden materialen en de leerdoelen van het vak mogelijk.
De statistiektoetsing zal ook plaatsvinden binnen het platform SOWISO waardoor naast tentaminering van de basisbegrippen in statistiek er ook mogelijkheden zijn om de opgedane vaardigheden in R te toetsen.