Valentino Vettori, It´s all in your hands, 2024, Arcadia Earth, Toronto

Välkommen till Grundläggande statistik för utbildningsvetenskaplig forskning!

 

Kontaktuppgifter:

Kursansvarig & lärare:                  Moudud Alam, maa@du.se, 023-77 88 54.

Kursansvarig & lärare:                  Madeleine Michaëlsson, mmh@du.se, 023-77 87 40.

 

Kursplan_Grundläggande statistik för utbildningsvetenskaplig forskning (003) (002).pdf

 

Litteratur: Agresti, A., Franklin, C., and Klingenberg, B. (2020), Statistics: The Art and Science of Learning from Data, Pearson Education.

Tillkommer: Videolänkar med relevant material.

 

Upplägg [preliminärt, innehåll för pass 2–8 kan komma att justeras]

1. Introduktion och datakaraktär (5 timmar)

Campusförlagd undervisning den 11 november, klockan 9–12 samt 13–15

Teorigenomgång (1 t): Introduktion till kursen, statistikens roll i utbildningsforskning, samt grundläggande begrepp (population/urval, mätning, datatyper, metoder för datainsamling).

Workshop i SPSS (4 t): Datainmatning, variabeldefinitioner, samt inledande dataorganisering. Detta moment är till för att säkerställa att alla deltagare har en fungerande mjukvarumiljö och grundläggande kunskaper i programmet.

Rekommenderad läsning: Kap. 1–2, 4.

 

2. Deskriptiv statistik, (5 timmar)

Nätbaserad undervisning [datum och tid meddelas inom kort]

Deltagarna uppmanas att se rekommenderade videor och läsa litteraturen före träffen.

Teorigenomgång (1 t): Genomgång av centralmått, spridning och symmetri.

Workshop i SPSS (4 t): Utökad praktisk tillämpning. Deltagarna genomför deskriptiva analyser på ett dataset, skapar diagram och tabeller, och övar på att tolka outputen.

Rekommenderad läsning: Kap. 2–3.

 

3. Deskriptiv statistik – bivariat (2 timmar)

Statistisk inferens och sampling (3 timmar)

Campusförlagd undervisning [datum och tid meddelas inom kort]

Pass 1

Teorigenomgång (1 t): Kort introduktion till bivariata samband och sambandsmått. Parametriska och icke-parametriska mått.

Workshop i SPSS (2 t): Praktik med bivariat analys och sambandsmått, skapa korstabeller (för kategoriska variabler) och använda spridningsdiagram. Fokus på att dokumentera datahantering och bearbetning.

Rekommenderad läsning: Kap. 3, 7, 8.

Pass 2

Teorigenomgång (1 t): Fokus på syftet med och principer för statistisk inferens, inklusive sampling distribution och mätning.

Workshop i SPSS (2 t): Introduktion till SPSS-syntax och logiken bakom koder/kommandon. Datatransformering och bearbetning med syntax för att förbereda data för inferentiell analys.

Rekommenderad läsning: Kap. 5.

 

4. Signifikans- och hypotesprövning (5 timmar)

Nätbaserad undervisning [datum och tid meddelas inom kort]

Teorigenomgång (1 t): Minimum för att definiera p-värde, nollhypotes och signifikansnivå. Normalfördelning och homogenitet i varianser

Workshop i SPSS (4 t): Genomföra signifikansprövningar av medelvärdesskillnader (t-tester). Betoning på tolkning av p-värdet och relationen mellan analysmetod och forskningsfråga.

Rekommenderad läsning: Kap. 9, 10, 11.

 

5, Korrelationsanalys (4 timmar)

Campusförlagd undervisning [datum och tid meddelas inom kort]

Teorigenomgång (0,5 t): Grunderna i korrelationskoefficienter.

Workshop i SPSS (3,5 t): Praktik med korrelationsanalys. Övning i att presentera och tolka resultaten i linje med vetenskapliga standarder.

Rekommenderad läsning: Kap. 7 (del).

 

6. Enkel linjär regression (3 timmar)

Metodologiska begränsningar och SPSS syntax (2,5 timmar)

Campusförlagd undervisning [datum och tid meddelas inom kort]

Pass 1

Teorigenomgång (1 t): Introduktion till regressionsmodellen (ekvationen, R-kvadrat).

Workshop i SPSS (2 t): Genomföra enkel linjär regression. Tolkning av regressionskoefficienter och presentation av regressionsmodellen.

Rekommenderad läsning: Kap. 3, 12, 13 (del).

Pass 2

Teorigenomgång (0,5 t): Kort genomgång av metodologiska och tekniska begränsningar.

Workshop i SPSS (2 t): Fokus på reproducerbarhet. Deltagarna övar på att skriva, spara och köra syntax för alla tidigare genomförda analyser för att dokumentera hela datahanterings- och analysprocessen. En diskussion förs om varför vissa val av analysmetod görs och de begränsningar som finns.

Rekommenderad läsning: Kap. 8 (Urval).

 

7. Sammanfattning och förberedelse - rapport

Nätbaserad undervisning [datum och tid meddelas inom kort]

Workshop (4 t): Helt fokuserad på den avslutande rapporten. Genomgång av rapportstruktur, krav på resultatpresentation, och djupgående diskussion kring tolkning av resultat, metodval och begränsningar.

Rekommenderad läsning: Repetition.

 

8. Support

Nätbaserad undervisning [datum och tid meddelas inom kort]

Handledning/Öppet hus (2 t): Support för frågor kring den avslutande rapporten.

 

Examination

Inlämning av avslutande rapport senast den 16 januari 2026 klockan 16.00.

 

Väl mött!

Moudud Alam och Madeleine Michaëlsson

---

 

 

 

 

				Kontaktinformation
				Moudud Alam Kursansvarig och lärare maa@du.se
				Madeleine Michaëlsson Kursansvarig och lärare mmh@du.se