Course code STAT100

Emneansvarlige: Solve Sæbø, Kathrine Frey Frøslie, Ida Marie Munthe Sakseide
Medvirkende: Vegard Brandt Slevigen, Jenny Helene Mary Storvik Fjørtoft, Jon Olav Vik, Hilde Vinje, Oda Agnete Berg Havdal
Studiepoeng: 10
Ansvarlig fakultet: Fakultet for kjemi, bioteknologi og matvitenskap
Frekvens: Hver vår og høst
Undervises på språk: NO
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Begrensning antall plasser:
1000
Undervises i periode:
Emnet starter i parallellen. Emnet har undervisning/vurdering både i høstparallellen og i vårparallellen.
Første gang: Studieår 2003-2004
Undervises hvor?: Campus Ås
Emnets innhold:

Forståelse for statistikk og kvantitativ forskningsmetode er en av bærebjelkene i kunnskapservervelse og -kommunikasjon innen naturvitenskap og medisin. Så godt som alle naturvitenskapelige og medisinske fag har derfor obligatorisk statistikkundervisning i sine studieplaner, oftest på bachelornivå.

Temaer som blir tatt opp i dette kurset: Beskrivende statistikk. Grunnleggende sannsynlighetsregning, betinget sannsynlighet, diskrete og kontinuerlige tilfeldige variable, forventning og varians. Binomisk fordeling og normalfordeling. Kovarians, korrelasjon og uavhengighet. Estimering, konfidensintervall og hypotesetesting. Z-tester, T-tester og ikke-parametrisk test. Enkel lineær regresjon. Enveis variansanalyse. Kjikvadrattesting. Bruk av statistisk programvare (R).

Læringsutbytte:

KUNNSKAP: Studentene skal lære de grunnleggende ideene i sannsynlighetsregning og statistikk. De skal bli kjent med forutsetninger for, og bruk av, de vanligste statistiske metodene som brukes for å gjøre slutninger om generelle populasjoner på grunnlag av tilfeldige utvalg fra populasjonen.

FERDIGHETER: Studentene skal være i stand til å gjennomføre enkle statistiske analyser. De skal kunne tolke resultatene fra analysene og videreformidle hva som er blitt gjort, resultatene samt svakheter og begrensinger med analysene. De skal forstå viktigheten av å ha gode data (eksempelvis representativitet, uavhengighet) for å kunne trekke nyttige og riktige konklusjoner fra en undersøkelse.

GENERELL KOMPETANSE: Studentene skal kunne anvende det de har lært på enkle problemstillinger i sitt studium og senere i yrkeslivet og utføre enkle analyser på egne data. Samtidig skal de kunne stille kritiske spørsmål til statistiske resultater som de genererer eller som blir presentert for dem (eksempelvis i media eller annen forskning) og vurdere holdbarheten av disse resultatene.

Læringsaktiviteter:

STAT100 har siden 2016 vært undervist som «omvendt klasserom», med undervisningsfilmer på nett, og samlingsbasert oppgaveløsninger. Undervisningskreftene brukes på å assistere studentene mens de jobber aktivt med faget, i stedet for på forelesninger. 

På denne måten sosialiseres studentene inn i statistikkfagets kultur og egenart, tankegang og resonnementer, kort sagt ekte vitenskapelig tankegang, på et tidlig tidspunkt i studieløpet. Dette er sentral kunnskap, både i et livslangt læringsperspektiv, og sett i lys av UNESCOs nylige anbefalinger til utdanning for en mer bærekraftig fremtid.

Læringsstøtte:

Kurset vil ha en Canvas-side som regelmessig oppdateres. Kurset har en egen e-post-adresse: stat.100@nmbu.no. Alle generelle henvendelser om kurset skal sendes dit. Emneansvarlig er tilgjengelig ved direkte samtale, telefon eller over Teams. 

I kollokviesamlinger og øvinger (gruppeundervisning) er det opptil flere hjelpelærere tilstede. 

Pensum:
Vil bli lagt ut på Canvas i god tid før semesterstart.
Forutsatte forkunnskaper:

MATH100 eller MATH111 (kan tas parallelt).

Fra disse kursene er følgende forkunnskaper essensielt: 

Algebraisk notasjon, forståelse for og erfaring med bruk av summetegn, grunnleggende regnearter, logaritmefunksjonen, ligninger og ulikheter, skrive tall på standardform, generell matematisk tankegang.

Obligatorisk aktivitet:

Det vil gjennom semesteret være ukentlige nettbaserte flervalgsoppgaver hvorav 80 % må være godkjent. På hver ukesoppgave må 50 % av oppgavene være riktig besvart for at denne skal være godkjent. 

Studentene må også levere ukentlige skriftlige oppgaver, enten alene (hvis de velger "individuelt løp") eller sammen med en gruppe (hvis de velger "kollokvieløp"). 

Studenter som har fått godkjent aktivitet i kurset et tidligere semester, er fritatt fra de obligatoriske aktivitetene beskrevet ovenfor. 

Obligatorisk aktivitet må være godkjent for å kunne ta eksamen.

Vurderingsordning:
Avsluttende 3,5 timers skriftlig eksamen i eksamensperioden, A-F, som vil være helt eller delvis bestående av flervalgsoppgaver. Slutteksamen teller 100%.
Sensor:
Det brukes ekstern sensor i kurset til gjennomgang av eksamensoppgaver, fastsettelse av karaktergrenser, og til å vurdere minst 25 besvarelser for kalibrering av evalueringen dersom avsluttende eksamen inneholder andre typer oppgaver enn flervalgsoppgaver.
Merknader:
Kurset går to ganger årlig, både i vårparallellen og i høstparallellen.
Normert arbeidsmengde:

Forelesningsfilmer/annen type selvstudium: 125 timer

Kollokviegrupper/individuelt arbeid med innleveringsoppgaver: 65 timer.

Regneøvelser: 60 timer.

Opptakskrav:
MATRS - Generell studiekompetanse + R1 (S1+S2)
Overlapp:
DAT110 (MATH-INF110) - 5 stp. reduksjon
Undervisningstid:

Forutsatt at universiteter åpner for fysisk undervisning: Kurset blir helt eller delvis undervist som såkalt "omvendt klasserom" 4 timer pr uke. Omvendt klasserom innebærer at studentene ser spesifiserte undervisningsvideoer som selvstudium (2-4 timer pr uke) som forberedelse til arbeid i kollokviegrupper. På kollokviegruppene vil faglærere sirkulere gruppene og diskutere problemstillinger og oppgaver. Som erstatning for gruppetimer, kan det gis forelesninger i starten, undervegs og/eller i slutten av kurset. Dette blir nærmere spesifisert ved oppstart av kurset.

Oppmøte på regneøvelser er frivillig, men arbeidsmengden er normert til 4 timer pr uke.

Ved digital undervisning gis hjelp over Teams. 

Hjelpemidler ved skriftlig eksamen(er): C1 Alle typer kalkulatorer, spesifiserte andre hjelpemidler
Eksamensdetaljer: Skriftlig eksamen: Bokstavkarakterer