Eksperimental Design and Anlysis Dagens program Om selve kurset Problemstillingen: X → Y eller X Y Målsætninger og læringsmål Fagligt indhold, form og praktik Teori: Centrale begreber Opgave: Centrale begreber

Kursets problemstilling Sælger denne film på YouTube rejser?

Læringsmål Identify relevant variables for analysis and evaluate sampled data using basic statistical measures and methods. Research and analyze a specific problem area, identify research questions and formulate key hypotheses; develop and evaluate a strategy for testing the hypotheses, analyze results statistically, and present them visually. Characterize the fundamentals of statistical analysis and design of experiments, apply this knowledge in a practical context within the field of Human Computer Interaction and write a report on a quantitative study or experiment.

Fagligt indhold, form og praktik Pensum Hugh Cooligan, Research Methods and Statistics in Psycology (5th edition). London: Hodder Education Litteratur i øvrigt Find litteratur på nettet om SPSS, statistik og DOE Form 2 x 45 min. forelæsning, inkl. øvelser 2 x 45 min. øvelser (en del med SPSS) 3 gruppearbejder, skriftlig aflevering, diskussion af opgaver

Fagligt indhold, form og praktik Aflevering af 3 opgaver i grupper Eksamen Mundtlig eksamen (15 min.) med afsæt i opg. 3 Kursushjemmeside Forelæsningsplan Slides Øvelser Opgaver Data Lokale Forelæsninger 4A16 Øvelser 4A58

Centrale begreber Reliabilitet Validitet Operationel definition Population Stikprøve Variabel Skalaer

Det vi har til hensigt at måle Validitet Validitet Validitet, (af lat. validitas 'styrke'), gyldighed, korrekthed, sandhed. Inden for de empiriske videnskaber stilles krav om en målings validitet, dvs. at der måles det, man har til hensigt at måle. Kilde: Den Store Danske Encyklopædi. Det vi har til hensigt at måle Det vi faktisk måler

Operationalisering Flow er en tilstand, hvor man udnytter sine evner fuldt ud og er så opslugt af sine opgaver, at man glemmer tid og sted. Tilstanden bevirker stærke positive følelser, hvilket er kroppens belønning for, at vi udnytter vores evner fuldt ud. (Professor Mihaly Csikszentmihalyi). I flow tilstanden er den studerende maksimalt engageret. Han/hun udnytter sine kompetencer maksimalt. 1.1 Jeg ved hvad der forventes af mig på kurset. 1.2 Jeg føler mig fagligt "klædt på" til at løse opgaverne. 1.3 Jeg har tilstrækkeligt med faglige udfordringer. 1.4 Jeg har mulighed for at lære nyt. 1.5 Jeg har indflydelse på tilrette-læggelsen af mine opgaver. 1.6 Jeg har gode fysiske rammer for at løse mine opgaver (plads, lokaler, redskaber osv). Kompetencekrav Kompetencer Angst Stress Flow zone Bekym ring Ked som hed Afslap ning Kontrol

Population og stikprøve Udvælgelse af stikprøveenheder Statistiske stikprøver Simpel tilfældig Systematisk Stratificeret Andre typer Ikke-statistiske stikprøver

Stikprøvestørrelse Population, N 5% af N Simpel tilfældig udvælgelse * Difference 1.000 50 278 -228 2.000 100 322 -222 5.000 250 357 -107 7.500 375 365 10 10.000 500 370 130 15.000 750 20.000 377 623 30.000 1.500 379 1121 * Estimation af en forventet andel på 50 %, fejlmargin 5 %, sikkerhed 95 %.

Repræsentativitet Population Stikprøve Seg-ment Antal % Gns. Unge   Population Stikprøve Seg-ment Antal % Gns. Unge 20.000 20 180 90 8 Ældre 80.000 80 10 3 Total 100.000 100 200 - Uvægtet gennemsnit i stikprøve Unge: 180 x 8 = 1440 Ældre: 20 x 3 = 60 Sum 1500 Gennemsnit: 1500 / 200 = 7,5 Alternativ beregning Uvægtet: 0,9 x 8 + 0,1 x 3 = 7,5 Vægtet: 0,2 x 8 + 0,8 x 3 = 4

Variable og kvantitative data Variabel En variabel er en egenskab ved et objekt. Egenskaben har en ”værdi”, der kan variere fra objekt til objekt. Eksempler: En studerendes øjenfarve, tilfredshed med maden i kantinen og højde. Kvantitative data (measurement data) Diskret variabel (kun heltal er meningsfulde) Kontinuert variabel (alle reelle tal er meningsfulde) Eksempel Diskret variabel: Antal besøgende på hjemmesiden. Kontinuert variabel: Tidforbrug på hjemmesiden.

Variable og skalatyper Data og skalatype Kategoriserede data (”kvalitative”) Nominal Ordinal Kvantitative data Interval Ratio Kilde: ”SPSS” af Svend Kreiner

Opgave i skalaer Kilde: Cooligan, p. 258