Methods and Analysis for Scientific Data
6 EC
Semester 2, periode 4
5022OAWO6Y
Eigenaar | Bachelor Bèta-gamma |
Coördinator | dr. Lourens Waldorp |
Onderdeel van | Bachelor Bèta-gamma, jaar 1 |
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 en heel flexibel met veel mogelijkheden, maar er zijn minder mogelijkheden qua statistische analyses in Python. Daarom gebruiken we hier R. De wekelijkse opdrachten worden in de omgeving Sowiso gemaakt. Hiermee worden ook de tentamens gemaakt.
Whitlock & Schluter (2020). The Analysis of Biological Data (3d. ed)
(De tweede editie van Whitlock en Schluter mag ook worden gebruikt, er is weinig verschil, vaak alleen andere paginanummers maar ook de nummers van de opgaven.)
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. Het gaat om steekproeven versus populatie, schatten en kansrekening, betrouwbaarheidsintervallen en hypothesetoetsen. 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 waar je mee gaat oefenen de komende weken. Het is belangrijk dat je zelf de stof uit het boek (en de video's) bestudeert (je hoeft niet alles al te hebben gemaakt) vóór de laptopcolleges, die laptopcolleges zijn belangrijk om vragen te stellen en te oefenen met de lesstof.
Er is iedere week een laptopcollege (werkgroep) en voor ieder deeltentamen is er een extra laptopcollege waarin het oefententamen besproken wordt (bereid dat goed voor door het oefententamen te doen). Het is de bedoeling dat je je eigen laptop meeneemt naar het laptopcollege om verder te werken aan de opdrachten. De opdrachten tijdens de laptopcolleges worden gemaakt in het programma Sowiso. Dat programma is beschikbaar via een browser. De analyses die nodig zijn voor de opdrachten worden gemaakt in R en RStudio. Voor de laptopcolleges word je ingedeeld in een groep zodat je met een relatief kleine groep in één werkruimte zit. Voor de indeling in de laptopcolleges en het rooster, kun je datanose raadplegen (https://datanose.nl).
Activiteit |
Aantal uur |
Deeltentamen 1 |
2 |
Deeltentamen 2 |
2 |
Voorbereiden deeltentamens |
20 |
Hoorcollege |
4 |
Laptopcollege |
14 |
Weekopdrachten |
21 |
Zelfstudie boek |
78 |
zelfstudie video |
9 |
Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):
Aanvullende eisen voor dit vak:
De eerste werkgroep is verplicht, daarna zijn de werkgroepen optioneel. De eerste werkgroep is 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. Als je niet kunt komen naar een werkgroep, meldt je dan wel af bij je werkgroepdocent.
Onderdeel en weging | Details |
Eindcijfer | |
0.4 (40%) Tentamen digitaal 1 | |
0.6 (60%) Tentamen digitaal 2 |
Er zijn twee deeltentamens die samen het eindcijfer vormen. Beide deeltentamens worden digitaal gemaakt in 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). Beide deeltentamens zijn open boektentamens, dat wil zeggen dat je je boek en aantekeningen mag gebruiken tijdens het tentamen. Je mag ook een (grafische) rekenmachine gebruiken 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 specifieke R-vaardigheden gevraagd. Deeltentamen 2 is ook een open boektentamen, waarbij je je boek en aantekeningen mag gebruiken (en een (grafische) rekenmachine als je wilt). Bij het tweede deeltentamen wordt er van je verwacht dat je enige vaardigheden 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 tenminste een 5.5 hebt behaald (eindcijfer = 0.4*(score deeltentamen 1) + 0.6*(score van deeltentamen 2) / 1.5) en 5 van de 6 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. Ook zijn er twee oefententamens beschikbaar in sowiso om te oefenen voor het echte tentamen en deze worden besproken tijdens de extra laptopcolleges. Dan weet je hoe het werkt en wat er van je verwacht wordt.
De eerste werkgroep is verplicht voor iedereen, de overige werkgroepen zijn niet verplicht. Mocht je klachten hebben en niet kunnen komen naar de eerste werkgroep, meldt het dan bij je werkgroepdocent waarbij je bent ingedeeld. Er is geen vervangende opdracht maar we moeten dan zorgen dat je in sowiso kunt komen en dat het gelukt is om R en RStudio te installeren, zodat je wel kunt deelnemen aan de tentamens.
Leerdoel: | Toetsonderdeel 1: | Toetsonderdeel 2: |
---|---|---|
#1. | Methoden | Methoden |
#2. | Statistiek | Statistiek |
#3. | Vocabulaire | Vocabulaire |
#4. | R |
Studenten die het vak al eerder hebben gevolgd dienen beide deeltentamens opnieuw te maken.
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 5 van de 6 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. Hou je boek bij de hand bij iedere werkgroep! Er zullen ook oefententamens op sowiso komen zodat je je goed kunt voorbereiden op het tentamen.
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
Weeknummer | Onderwerpen | Studiestof boek |
6 | Waarom wetenschap | H1-3 |
7 | Steekproeven en kansen | H4-5 |
8 |
Hypothesetoetsen en proporties en categorische data |
H6-7 + 9 |
9 |
Deeltentamen 1 |
H1-7 + 9 |
10 | Normaalverdeling en t-toets | H10-12 |
11 | Anova en designs | H13-15 |
12 | Correlatie en regressie | H16-17 |
13 | Deeltentamen 2 | H 10-17 |
Herkansing | H1-7, 9-17 |
Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.
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.
Onderzoeksmethoden en Analyse |
N. 21 | 2020-2021 |
Sterke punten
|
Suggesties ter verbetering
|
|
Reactie docent:
|
Lourens Waldorp (waldorp@uva.nl)
Lodewijk van Keizerswaard (Lodewijk.vankeizerswaard@student.uva.nl)
Jon Schoute (j.schoute@uva.nl)
Charlotte de Beijer (charlotte.debeijer@student.uva.nl)