| Wordt gegeven in |
3de jaar Bachelor in de bestuurskunde en het publiek management
Bachelor in de bestuurskunde en het publiek management, voor P.B. netwerkec./bedrijfsmgmt
Bachelor in de bestuurskunde en het publiek management, voor P.B. soc.wk/toeg.psych./ortho
Bachelor in de bestuurskunde en het publiek management, voor Bach. in handelswetenschappen
Bachelor in de bestuurskunde en het publiek management, voor P.B. Maatschappelijke Veiligheid
Bachelor in de bestuurskunde en het publiek management, voor P.B. bedrijfsman.: Rechtspraktijk
Schakel tot de master in de bestuurskunde en het publiek management voor professionele bachelors, voor P.B. sociaal werk/toegepaste psychologie/orthopedagogie
Schakel tot de master in de bestuurskunde en het publiek management voor professionele bachelors, voor P.B. in het bedrijfsmanagement en de netwerkeconomie
Schakel tot de master in de bestuurskunde en het publiek management voor professionele bachelors, voor P.B. in het bedrijfsmanagement afstud. Rechtspraktijk
Schakel tot de master in de bestuurskunde en het publiek management voor professionele bachelors, voor professionele bachelor Maatschappelijke Veiligheid
Voorbereidingsprogramma tot master in de bestuurskunde en het publiek management, voor academische Bachelor in de Rechten
|
| Hoorcollege |
[A] 0.0 |
| Werkcollege |
[B] 24.0 |
| Begel. zelfst./extern werk |
[C] 12.0 |
| Totale studietijd |
[D] 90.0 |
| Studiepunten |
[E] 3 |
| Niveau |
|
| Creditcontract? |
toelating nodig |
| Examencontract? |
toelating nodig |
| Onderwijstaal |
Nederlands |
| Titularis |
Dries Verlet
|
| Referentie |
HBBEST03A00010 |
|
Trefwoorden
Multivariate en bivariate analyse, complexe probleemstellingen, regressie-analyse, schaalconstructie, binaire logistische regressie
Doelstellingen
In dit college verschuift de aandacht van beschrijvende probleemstellingen naar verklarende of toetsende onderzoeksvragen waarbij meerdere factoren aan bod komen. Voorop staat het verder ontwikkelen van een basisvaardigheid qua data-analyse. De focus ligt hierbij op concrete vaardigheden. Als doelstelling staat voorop dat de studenten zelfstandig een aantal basisprocedures kunnen herkennen, uitvoeren en interpreteren. Kortom, verwacht wordt dat men de verschillende types van data-analyse beheerst om op die manier ook een goede basis te hebben indien men verder wil gaan in het analyseren van complexe probleemstellingen.
De module gaat in eerste instantie in op complexe probleemstellingen die aan bod komen in sociaal-wetenschappelijk (o.m. bij evaluatie-onderzoek,…). In tweede instantie worden analysetechnieken behandeld die courant worden gehanteerd bij de bivariate en multivariate analyse van enquêtegegevens en administratieve gegevens. Een minimale vertrouwdheid met dergelijke analysetechnieken is zowel relevant voor passieve gebruikers van wetenschappelijk onderzoek (bv. begrijpen van beleidsondersteunende wetenschappelijke publicaties,…) als voor afgestudeerden die actief betrokken zullen zijn bij het opzetten of uitvoeren van wetenschappelijk onderzoek.
Leerinhoud
Het college gaat in op voorbeelden van sociaal-wetenschappelijk onderzoek waarbij bivariate en multivariate onderzoekshypothesen aan bod komen. Vervolgens worden een viertal courante analysetechnieken in detail behandeld en toegepast op concrete onderzoeksvragen:
a) bivariate analyses (rekening houdend met het diverse meetniveaus van variabelen),
b) klassieke regressie (enkelvoudig, meervoudig en hiërarchisch),
c) binaire logistische regressie (enkelvoudig, meervoudig en hiërarchisch, met inbegrip van interpretatie van “kansen”) en
d) schaalconstructie (factoranalyse en betrouwbaarheidsanalyse).
Voor elke analysetechniek worden theoretische lessen aangevuld met praktische toepassingen in de computerlokalen. Ook bij de eerder theoretische lessen is het vertrekpunt telkens een concrete politiek/bestuurskundige probleemstelling.
Begincompetenties
De competenties van de opleidingsonderdelen Onderzoeksmethoden 1 en 2 (Ba2 BPM) moeten in voldoende mate verworven zijn.
Eindcompetenties
Kerncompetenties:
1) in staat zijn courante onderzoeksvragen in sociaal-wetenschappelijk onderzoek te operationaliseren naar onderzoekshypothesen die kunnen worden onderzocht aan de hand van multivariate analysetechnieken
2) in staat zijn volgende bivariate en multivariate analysetechnieken correct te gebruiken: bivariate analyses, klassieke regressie, binaire logistische regressie en schaalconstructie (cf. supra)
3) in staat zijn de resultaten van kwantitatief onderzoek correct te interpreteren en te rapporteren naar een breed publiek
Algemene competenties:
1) Het beschikken over een onderzoekende houding
2) kennis hebben van onderzoeksmethoden en –technieken en deze adequaat kunnen toepassen
Leermaterialen
::Voor meer informatie, klik hier::
Volgende materialen worden ter beschikking gesteld via Dokeos:
1) De cursus en de bijbehorende datasets
2) Oefeningen en geannoteerde oplossingen.
De vereiste statistische software wordt ter beschikking gesteld
Studiekosten
Kopiekosten cursus ong. 6 euro
Studiebegeleiding
Studenten worden aangemoedigd actief mee te werken en vragen te stellen tijdens of na de colleges. Vraagstelling is ook mogelijk via e-mail of op afspraak en gedurende de feedbacksessies. Naar het einde van het college toe worden een 2-tal vrije sessies van 2 uur voorzien in de computerlokalen waar de studenten concrete problemen kunnen voorleggen waarmee ze geconfronteerd worden bij het uitvoeren van hun analyses. Tijdens deze sessies is er ook de mogelijkheid om een proefexamen op te lossen en daarbij feedback te krijgen van de lesgever.
Onderwijsvormen
Werkcolleges/geleide oefeningen en practica: de theorie omtrent de verschillende vormen van data-analyse wordt geïntegreerd met toepassingen in de computerlokalen. De verschillende kwantitatieve onderzoeksmethoden worden telkens aan de hand van concrete probleemstellingen geïllustreerd. Deze praktijksessies gaan in op het gebruik van de statistische software die nodig is voor de analyses. Een grote hoeveelheid oefeningen per techniek (zowel klassikaal als individueel op te lossen) is voorzien.
Opdrachten: Er zijn eveneens diverse realistische examenoefeningen voorzien waarin de verschillende methoden op een geïntegreerde manier kunnen worden getoetst. Voor al deze oefeningen is er mogelijkheid tot feedback en worden de geannoteerde oplossingen ter beschikking gesteld via Dokeos.
Evaluatievorm
Praktijkexamen: De evaluatie gebeurt op basis van examenoefeningen waarbij studenten de verschillende analysetechnieken toepassen op bestaande datasets in functie van concrete onderzoeksvragen. De klemtoon ligt op correcte interpretatie en rapportering.
OP-leden
Dries Verlet
|
|
