Komplett pensumoversikt for politisk analyse 2: forskningsdesign og kvantitative metoder ved UiO — med forklaringer, sentrale begreper, eksamenstips og vanlige fallgruver. Eksamensoptimalisert basert på tidligere eksamener.
Denne studieguiden dekker alle tolv temaene i STV1020 Politisk analyse 2: Forskningsdesign og kvantitative metoder ved Universitetet i Oslo. Emnet er en innføring i kvantitativ metode for statsvitenskap og bygger videre på STV1010. Det sentrale er å lære å designe kvantitative studier, samle og beskrive data, analysere sammenhenger mellom variabler og trekke statistiske slutninger – primært ved hjelp av regresjonsanalyse.
Eksamensformatet er todelt, og det er avgjørende å forstå dette: Del 1 utgjør 30 av 100 poeng og består av flervalgsoppgaver som rettes automatisk; Del 2 utgjør 70 av 100 poeng og er skriftlige kortsvars-/essayoppgaver der du må skrive ut svaret, vise utregninger og resonnere. Hovedtyngden av poengene ligger altså i Del 2. Tallene i parentes ved hver oppgave viser poengene den gir. For å møte til eksamen må obligatoriske digitale R-tester (arbeidskrav) være bestått.
Del 2 følger nesten alltid et fast løp: du får en problemstilling/hypotese og blir bedt om å (1) identifisere populasjon, enheter og variabler, (2) velge utvalgsteknikk og begrunne den, (3) foreslå en operasjonell definisjon og fastslå målenivå, (4) tegne en kausalmodell/stimodell, (5) skrive opp regresjonsligningen på generell form, (6) tolke konstantledd, stigningstall, R² og p-verdi fra en oppgitt tabell/R-output, (7) regne ut en predikert verdi, (8) gjennomføre en t-test med t-tabell, (9) håndtere dummyvariabler og samspill, og (10) vurdere OLS-forutsetninger ut fra et residualplott. Prioriter disse ferdighetene – de gjentas eksamen etter eksamen.
Pensum er primært Kellstedt og Whitten The Fundamentals of Political Science Research (K&W), supplert med metodelitteratur og R-øvingsoppgaver fra kurssidene. Merk at de fire kausalitetskriteriene og OLS-antagelsene i nyere eksamener refererer eksplisitt til K&W. Eksempler i denne guiden er konstruerte for å illustrere metodiske prinsipper; de er ikke hentet fra eksamensoppgaver, og alle tall er egne.
Grunnleggende vitenskapelig tenkemåte, teori og hypotesedanning, falsifiserbarhet og forholdet mellom teori og empiri.
Vitenskapelig kunnskap skiller seg fra hverdagskunnskap ved at påstander er systematisk testet mot empiriske data og er intersubjektivt etterprøvbare – andre forskere skal kunne gjenta studien og kontrollere resultatene. Statsvitenskap er en empirisk samfunnsvitenskap: den studerer politiske fenomener gjennom innsamling og analyse av observasjoner, ikke bare gjennom normativ argumentasjon.
En teori er et sett av logisk sammenhengende påstander om mekanismer og sammenhenger i virkeligheten. Fra teorien utleder vi hypoteser – konkrete, testbare forutsigelser om hva vi forventer å observere. Karl Poppers prinsipp om falsifiserbarhet krever at en god hypotese i prinsippet kan falsifiseres av empiriske observasjoner: «Partier med høyere valgutgifter får flere stemmer» er testbar, mens «Det finnes alltid en skjult årsak» ikke er det.
Forholdet mellom teori og empiri kan beskrives med to strategier: deduktiv forskning starter med teori og tester hypoteser mot data (hypotetisk-deduktiv metode), mens induktiv forskning starter med observasjoner og forsøker å bygge teori nedenfra. Kvantitative studier er typisk deduktive.
Positivisme hevder at samfunnsvitenskapen bør etterligne naturvitenskapens metoder; målet er å avdekke lovmessigheter og teste kausale teorier. Post-positivisme aksepterer at observasjoner er teorilastede og at sikker kunnskap er umulig, men at vi kan nærme oss sannheten gjennom kritisk testing. I STV1020 er den post-positivistiske posisjonen underforstått: vi søker robuste, men aldri absolutte, kausale slutninger.
Teori: Høyere utdanning øker politisk deltakelse fordi det gir ressurser og politisk interesse. Hypotese: «Personer med universitetsutdanning deltar i valg i større grad enn personer uten universitetsutdanning.» Test: Vi samler surveydata om utdanning og valgdeltakelse og tester om sammenhengen er statistisk signifikant. Hvis den ikke er signifikant, er hypotesen falsifisert (eller vi har for lite data).
Den typiske kvantitative forskningsprosessen følger disse trinnene: (1) problemstilling og teori, (2) operasjonalisering og design, (3) datainnsamling, (4) dataanalyse, (5) tolkning og konklusjon. I STV1020 dekkes alle trinn, men analyse (deskriptiv statistikk, bivariat analyse, regresjon) og design (kausalitet, validitet) veier tyngst på eksamen.
Nøkkelformler
Vanlige feil
Eksamenstips
Laster...