91 research outputs found
Introduktion til statistisk inferens eksemplificeret med sikkerhedsintervaller og hypotesetest
Artiklen er tænkt som en ikke-statistiktung indføring i principperne for statistisk inferens, dvs. hvordan man på baggrund af en stikprøve kan sige noget om forhold i den bagvedliggende population med en vis statistisk sikkerhed. Der fokuseres først og fremmest på de rent logiske principper, men samtidig hermed bliver den bagvedliggende teoretiske statistik forklaret så tilpas fyldestgørende, at man efter endt læsning forhåbentlig ikke sidder tilbage med en fornemmelse af at mangle noget, med mindre selvfølgelig at man er specielt interesseret i det strengt statistiske. For de fleste samfundsvidenskabelige uddannelser vurderer jeg således, at den vil have et passende statistisk niveau og under alle omstændigheder som en introduktion, der kan bygges videre på. Men artiklen er tænkt sådan, at man som læser efterfølgende skulle kunne kaste sig over litteratur om statistiske metoder som fx stikprøveteori, korrelationsanalyse og lineær regression. Introduktionen i statistisk inferens bliver eksemplificeret med sikkerhedsintervalestimering og statistisk hypotesetest for henholdsvis gennemsnit og proportioner
Realistisk evaluering: Et supplement eller et alternativ til effektevaluering?
Til at undersøge effekter anses det randomiserede kontrollerede forsøg (RCT[1]) som guldstandarden for evidens. De senere år har eksperimentelle og kvasi-eksperimentelle tilgange til effektevaluering imidlertid fået konkurrence af teoridrevne evalueringstilgange. Disse nyere tilgange undersøger, hvad der virker, for hvem, under hvilke omstændigheder det virker, og hvorfor en indsats virker. Der er især tale om den ”realistiske evaluering”, der på dansk ofte benævnes ”virkningsevaluering”.
Artiklens formål er at illustrere, hvordan man som forsker eller evaluator vil kunne designe en evaluering, der kombinerer realistisk evaluering med mere klassisk effektevaluering. Der skelnes i artiklen mellem integreret og sekventiel modelanvendelse, og det konkluderes og illustreres, at kombinationsformen har afgørende betydning for, hvilke indsigter man kan nå frem som evaluator.
Blandt realistiske evaluatorer er der imidlertid dyb uenighed om, hvorvidt modellerne kan og bør kombineres. Ophavsmændene til den realistiske evaluering er kritiske over for modelkombination, fordi de anser den realistiske kausalitetsforståelse som uforenelig med evaluering, hvor den kontrafaktiske situation etableres.
Hovedparten af artiklen bruges derfor på at blotlægge og diskutere evalueringsmodellernes syn på kausalitet og metodeanvendelse ud fra et realistisk perspektiv. Det sker med henblik på at synliggøre de vigtigste argumenter for og imod at kombinere modellerne
Introduktion til statistisk inferens eksemplificeret med sikkerhedsintervaller og hypotesetest
Artiklen er tænkt som en ikke-statistiktung indføring i principperne for statistisk inferens, dvs. hvordan man på baggrund af en stikprøve kan sige noget om forhold i den bagvedliggende population med en vis statistisk sikkerhed. Der fokuseres først og fremmest på de rent logiske principper, men samtidig hermed bliver den bagvedliggende teoretiske statistik forklaret så tilpas fyldestgørende, at man efter endt læsning forhåbentlig ikke sidder tilbage med en fornemmelse af at mangle noget, med mindre selvfølgelig at man er specielt interesseret i det strengt statistiske. For de fleste samfundsvidenskabelige uddannelser vurderer jeg således, at den vil have et passende statistisk niveau og under alle omstændigheder som en introduktion, der kan bygges videre på. Men artiklen er tænkt sådan, at man som læser efterfølgende skulle kunne kaste sig over litteratur om statistiske metoder som fx stikprøveteori, korrelationsanalyse og lineær regression. Introduktionen i statistisk inferens bliver eksemplificeret med sikkerhedsintervalestimering og statistisk hypotesetest for henholdsvis gennemsnit og proportioner
- …