|
Ten eerste verwerft de student gevorderd inzicht in de methodologie van empirisch kwantitatief onderzoek, in vervolg op de cursus Methoden en Statistiek 1 (of andere inleidende cursus). Ten tweede verwerft de student diepgaand inzicht in de achtergronden en toepassingen van regressie. Regressie en covariantie liggen ten grondslag aan concepten als betrouwbaarheid en voorspelling, en aan diverse statistische technieken: o.a. clusteranalyse, principale-componentenanalyse, mixed-effects modeling, en logistische regressie. Ten derde leert de student diverse van deze statistische technieken zelf toe te passen (met behulp van SPSS of R) voor empirisch onderzoek in de geesteswetenschappen.
|
|
Ten eerste gaan we in deze gevorderde cursus nader in op de methodologische kenmerken van waardevol wetenschappelijk onderzoek, met betrekking tot ontwerp, steekproeftrekking, dataverzameling, en analyse. Ten tweede gaan we diepgaand in op regressie en covariantie: Wat is dat eigenlijk, hoe kunnen we dat beschrijven? Op welke wijze speelt het een rol bij betrouwbaarheid en bij voorspellingen? Ten derde verwerf je inzicht in de theoretische achtergronden van diverse veelgebruikte statistische technieken die zijn gebaseerd op regressie en covariantie. We besteden daarbij aandacht aan o.a. multipele regressie, logistische regressie, cluster-analyse, principale-componentenanalyse, en mixed-effects modeling.
We gaan daarbij ook in op de randvoorwaarden van deze technieken en op het valideren van de uitkomsten. Ten vierde leer je al doende om de behandelde regressie-technieken zelf toe te passen in SPSS of R. Deze cursus biedt een gedegen voorbereiding voor studenten die zelf statistische analyses zullen doen in hun BA of MA studie of daarna.
Deze cursus staat open voor alle studenten GW met belangstelling voor methoden van empirisch onderzoek en voor de daarbij gebruikte regressie-gebaseerde technieken.
|
 |
|