Om Dataanalyse-1 Fortelle med tall.

Dataanalyse og statistikk går ut på å undersøke sosiale og andre forhold ved å måle og så fortelle om det med tall og tolkning av dem.

Det digitale kompendiet Dataanalyse-1 Fortelle med tall. gir felles introduksjon og praktisk forberedelse til flere andre kurs om dataanalyse og statistikk. Vi kan kanskje kalle det for et innstegskurs eller forkurs. Internasjonalt kalles det av og til for micro bootcamp. Det navnet er avledet fra militær sjargong for rekruttskole.

Det materialet handler om å finne, samle inn og analysere data og altså å fortelle med tall. Det handler også om å utvikle en bevissthet om data som grunnlag for å fatte bedre beslutninger.

Omgivelser, nøkkelbegreper og praktiske grep.

Materialet her er laget for selvstudium, men kan gjerne kombineres med fysiske og online samlinger. Det tar for seg de digitale omgivelsene som studentene må håndtere. Stoffet tar også for seg noen nøkkel-begreper og konkrete operasjoner som ofte gjentar seg. De to står i forhold til hverandre:

• Ved å utfør de konkrete oppgavene vil du få erfaringer som gir begrepene mening.
• Omvendt er det nyttig å utvikle det faglige begrepsapparatet for å kunne beskrive det som gjøres i praksis. 

Dette er altså et høna-og--egget-problem.

• Skal man lære begreper og teori først og så gjøre praktiske oppgaver?
• Eller skal man lære ved å gjøre og deretter sette navn på disse erfaringene?

I dette digitale kompendiet veksler vi mellom de to tilnærmingene. Det er derfor om å gjøre at du utruster deg med tålmodighet. 

• Du bør gjennomføre øvelsesoppgaver ordentlig enten de synes de er passe, alt for lette eller alt for vanskelige. Det vil betale seg i bedre forståelse.
• Omvendt bør du ikke hoppe over vanskelige ord selv om du ikke helt forstår dem i starten. Rug heller litt på det! Så vil oppgavene gi deg erfaringsbakgrunn for å forstå dem etterhvert.
• Det er satt opp en egen ordliste med definisjoner.

Egenorganisering

Det kan være krevende å studere online og holde motivasjonen oppe. Et godt grep kan være å tenke gjennom og kanskje skrive ned helt konkrete mål for deg selv: Hvor mange nettsider eller kapitler du skal gå gjennom på en økt eller hvor mange timer du vil arbeide, - med planlagte pauser. Sett opp din egen studieplan! Du får ellers gode tips i Startpakka.

Finn gjerne et sted der det ikke er mange avbrytelser og ting som distraherer. Noen gjør det best hjemme på et arbeidsrom eller på spisebordet. Andre trives på kafé eller på det lokale biblioteket.

Du må være komfortabel med å lese og skrive mesteparten på datamaskinen og ha tilgang til Internett. Kursmaterialet har noen tips om dette. 

To deler

Første del av materialet går inn på hva dataanalyse kan være i praksis. Det inneholder noen fagtermer og praktiske øvelser for å bli kjent med arbeidsformer og læringsmiljø. 

Andre del er en systematisk gjennomgang av vanlige statistikkpakker. Excel og jamovi er med som eksempel, men hovedtyngden er rettet mot profesjonelle programmer som R/RStudio og Stata.

Hva skal det brukes til?

Avhengig av hva du skal bruke dette til kan du enten holde deg til de to første eller velge en eller flere av de andre som forberedelse til videregåede kurs. Men det er også nyttig å arbeide seg gjennom alle disse programmene. Da blir det tydeligere hva som er vanlige felles- begreper og ferdigheter uanhengig av hvilket progam man bruker. Da er man også godt skodd for framtidig oppgaver med dataanalyse. Det inngår i stadig flere jobber.

30 timers arbeid - sånn omtrent ..

Læreverket er laget for konsentrert selvstudium i ca 30 timer. Fordel det gjerne over 5 til 10 økter på 2-4 timer hver. tillegg kommer tradisjonell lesning i lærebok, artikler og manualer.

Redaktør

Helge Høivik

Helge Høivik var dosent i elæring ved OsloMet - storbyuniversitetet og arbeider nå med opplæring innen kunnskapsorganisering og publisering av digitale læreverk samme sted og som oppdrag.

Helge har mastergrad i informasjonskunnskap fra OsloMet med samfunnsfaglige emner fra Universitetet i Oslo og Høgskolen i Innlandet.