Statistics (3 cr)

Objectives (course unit)

Student is able to
- construct graphical presentation for statistical data.
- calculate basic statistical measures with computer.
- interpret data using statistical measures and graphs.
- understand basics of combinatorics.
- calculate probabilities.
- construct a confidence interval and perform a hypothesis test.
- understand the concepts of regression and correlation.

Content (course unit)

Probability, combinatorics, statistical measures, distributions (normal, binomial, t, Poisson), confidence interval, hypothesis testing, use of statistical computer program, regression

Prerequisites (course unit)

Basic use of Excel, Functions and matrices and Integral Calculus, or similar skills

Exam schedules

Katso arviointimenetelmät

Evaluation methods and criteria

Opintojakso suoritetaan tuntiharjoituksilla, harjoitustehtävillä ja projekteilla. Tämä suoritustapa on voimassa 01.01.2020-24.04.2020. Lisäksi pidetään kirjallinen lopputentti huhtikuussa 2020. Tästä annetaan ohjeet kurssin alussa. Suoritukseen sisältyy myös kaksiosainen kirjallinen itsearviointi.

24.04.2020 jälkeen kurssi suoritetaan kirjoja lukemalla, laskutehtävillä ja monivalintatentillä. Tentin maksimipistemäärä on 30 pistettä. Läpäisyyn riittää 15 pisteen arvoinen osaaminen. Tehtäviä on laskettava vähintään 30 kappaletta viidestä eri aihepiiristä. Tentit järjestetään joko elokuussa 2020 tai lokakuussa 2020. Kirjalistan ja tentissä suoritettavat teemat saa kysyttäessä opettajalta. Lokakuun 2020 jälkeen ei järjestetä erillistä suoritusmahdollisuutta.

Assessment scale

0-5

Teaching methods

Lähiopetus, itsenäinen opiskelu, harjoitukset, laskutehtävät, projektit, ongelmalähtöinen opiskelu, yhteistoiminnallinen oppiminen, opetusvideot.

Learning materials

Osia ja ideoita seuraavista kirjoista
- Holopainen, Pulkkinen: Tilastolliset menetelmät, Weilin+Göös
- Leila Karjalainen: Tilastomatematiikka, Pii-kirjat
- Kume, Hitoshi: Laadun parantamisen tilastolliset menetelmät, Suomen laatuyhdistys
- opettajan antamat nettilinkit
- erilaiset verkkomateriaalit
- opetusvideot

Student workload

Opiskelijan keskimääräinen työmäärä on noin 80-85 tuntia, joka koostuu lähiopetuksesta, kotitehtävistä, laskuharjoituksita, itsenäisestä työskentelystä ja projekteista.

Further information

Kurssiin sisältyvät projektit tehdään suomenkielisessä Excel 2016 -ympäristössä. Laskelmiin tarvittavat kaavat ja funktiot käsitellään oppitunneilla. Kurssilla ylläpidetään myös Tabula-sivustoa, jossa tehtävät ja projektit kuvataan tarkemmin. Siellä on myös linkkejä lisätietoihin ja ohjeita itsenäisen opiskelun tueksi. Tietokoneella tehtävä laskenta tehdään Excelillä ja Excelin analyysityökaluilla. Projektit raportoidaan riittävän kattavasti ja yksityiskohtaisesti tunnilla annettujen lisäohjeiden mukaan. Tarkat arviointiperusteet esitetään oppitunneilla.

Assessment criteria - satisfactory (1-2) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

Opiskelija ymmärtää perusjoukon ja otoksen välisen eron. Opiskelija osaa laskea keskeis-, hajonta- ja sijaintiluvut otoksen perusteella. Opiskelija osaa suunnitella yksinkertaisia koeasetelmia tilastollisen tutkimuksen tekoon ja havainnollistaa saadut tulokset sekä graafisesti että numeerisesti. Opiskelija ymmärtää jakaumien perusteet.

Assessment criteria - good (3-4) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

Edellisten lisäksi opiskelija osaa soveltaa tilastollista ajattelua erilaisten tutkimusasetelmien ja mittausjoukkojen käsittelyssä. Opiskelija hallitsee tilastollisen päättelyn perusteet erikokoisten otosten käsittelyssä. Opiskelija ymmärtää regressioanalyysin tulosten analyysin ja luottamusvälin käytön perusteet. Opiskelija suoriutuu annetuista tehtävistä itsenäisesti ja ottaa vastuun myös ryhmän suoriutumisesta.

Assessment criteria - excellent (5) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

Edellisen lisäksi opiskelijalla on kokonaisvaltainen käsitys opintojakson asioista ja niiden käytöstä ongelmien ratkaisuun sekä taito esittää ja perustella loogisesti valitut ratkaisut. Opiskelija on erittäin motivoitunut ja ottaa sitoutuneesti vastuuta omasta ja ryhmän suoriutumisesta.