Kursen består av två delar, en teoretisk del (6hp) med föreläsningar, övningar och datorlaborationer och ett obligatoriskt projekt (1.5 hp). Kurslitteratur är ett kompendium.

På denna sida finns preliminära programmet för kursen: föreläsningar, räkneövningar och datorlaborationer. Beskrivning av projektet hittar du efter programmet.  

För laborationerna och projektet behövs statistikprogramvaran RStudio  som kan laddas ner i två steg

Steg 1: installera R från http://ftp.acc.umu.se/mirror/CRAN/ (Links to an external site.)
Steg 2: installera RStudio från https://rstudio.com/products/rstudio/download/ (Links to an external site.)

Inga förkunskaper i programmering krävs.
För dig som inte har egen dator finns möjligheten att göra labben i datasalen MVF22. Du måste då se till att du har konto på Chalmers vilket du skaffar via biblioteket.

Zoom länkar

Föreläsningar (Aila) https://chalmers.zoom.us/j/63675634912
Övningar och labbar (Serik) lösenord 895621

Program

Tillbaka till toppen

Kurslitteratur

Vi kommer att använda ett Kompendium författat av Staffan Nilsson, Aila Särkkä och Serik Sagitov. Kompendiet är nu uppdaterat och alla kapitel finns med. 

Utöver kompendiet kan du även läsa någon grundläggande bok i statistik, t ex Milton & Arnold: Introduction to probability and statistics.

Tillbaka till toppen

Examination

Examinationen består av två delar, en skriftlig tentamen och ett projekt. För projektet ges bara betygen U eller G, medan för den skriftliga tentamen ges  betygen U, G eller VG. 

Den 24 februari har vi gått genom alla de viktigaste testen och senast då är det dags att börja jobba med projektet. Rapporten ska lämna in senast den 31 mars, men ju förr desto bättre. 

Tillbaka till toppen

Projekt

Syftet med projektet är att ni i grupper av 3-4 personer ska pröva på att planera ett projekt som sedan ska analyseras med statistiska metoder ni lärt på kursen.  Att forska ska vara roligt. Välj någonting som intresserar er, det blir bättre då. Det är förstås bäst om ni kan hitta på ett projekt inom ert huvudämne, men det går också fint med något som ni bara tycker är intressant i största allmänhet. Ni kan välja att utföra experiment av något slag, men också observationsstudier går bra.

Ett minimikrav på projektet är att ni genererar data, beskriver data med lämpliga mått och plottar och utför minst ett statistiskt test. Det går inte att garantera signifikanta resultat, men ni bör åtminstone ha en forskningshypotes som rimligen kan vara sann.  

Några exempel på vad som har studerats i tidigare projekt:

Användning av Swish, Punktlighet hos spårvagnar, Tobakskonsumtion, Pepparkakstest, Ekologisk konsumtion, Prisskillnader mellan kravmärkt och vanlig produkt, Matvanor (veg, fisk, kött),  Julmusttest, Kaffekonsumtion, Klimatförändringar i Oslo sen 30-talet, Sociala medier och stress, Kost-träning-utseendefixering, Studenters lunchvanor, Hur spricker Mariekex (modell för tektoniska plattor), Trafikflöde och trängselskatt, Sömnvanor, Dendokronologi i Skogaby, etc

Stäm av projektidén med Aila innan ni börjar projektet.

Rapporten ska innehålla en inledande beskrivning av frågeställningen och beskrivning av data, ett metodavsnitt där ni beskriver försöksupplägget, metoden/metoderna ni har använt och ger era noll- och forskningshypoteser, en resultatdel där resultaten av era analyser presenteras och en avslutande diskussion. Resultaten kan beskrivas i ren text och med egenkonstruerade tabeller, men bifoga också den R output som ligger till grund för framställningen, samt de datafiler du använt. I diskussionen bör ni diskutera antaganden ni har gjort och om de stämmer och begränsningar av er undersökning.

Rapporten lämnas in i Canvas senast den 31 mars, 2021. Endast en i gruppen behöver lämna in rapporten. Glöm inte ange samtliga gruppdeltagares namn på rapporten.

Tillbaka till toppen