Siirry suoraan sisältöön

Tilastomatematiikka (2 op)

Toteutuksen tunnus: TE00CO13-3001

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika

26.04.2024 - 03.09.2024

Ajoitus

27.08.2024 - 02.12.2024

Opintopistemäärä

2 op

Virtuaaliosuus

2 op

TKI-osuus

1 op

Toteutustapa

Etäopetus

Yksikkö

Tekniikka ja liiketoiminta

Toimipiste

Kupittaan kampus

Opetuskielet

  • Suomi

Paikat

0 - 100

Koulutus

  • Energia- ja ympäristötekniikan koulutus

Opettaja

  • COS Opettaja
  • Hannele Kuusisto

Ryhmät

  • PEYTES23A
    PEYTES23A
  • PEYTES23B
    PEYTES23B
  • 03.09.2024 14:00 - 15:45, Hyb: Tilastomatematiikka TE00CO13-3001
  • 10.09.2024 10:05 - 11:50, Hyb: Tilastomatematiikka TE00CO13-3001
  • 17.09.2024 10:00 - 11:45, Hyb: Tilastomatematiikka TE00CO13-3001
  • 25.09.2024 08:00 - 09:45, Hyb: Tilastomatematiikka TE00CO13-3001
  • 01.10.2024 09:15 - 11:00, Hyb: Tilastomatematiikka TE00CO13-3001
  • 11.10.2024 12:00 - 13:00, Etä: Helpdesk / Tilastomatematiikka harjoitustyö
  • 25.10.2024 14:00 - 15:00, Etä: Helpdesk / Tilastomatematiikka harjoitustyö
  • 29.10.2024 10:15 - 12:00, Etä: Tilastomatematiikka TE00CO13-3001
  • 05.11.2024 10:00 - 11:45, Etä: Tilastomatematiikka TE00CO13-3001
  • 11.11.2024 08:00 - 09:30, Etä: Tilastomatematiikka TE00CO13-3001
  • 12.11.2024 10:15 - 11:15, Lähi: TEORIAKOE / Tilastomatematiikka TE00CO13-3001
  • 15.11.2024 13:00 - 13:45, Etä: Tilastomatematiikka TE00CO13-3001

Tavoitteet

Opiskelija perehtyy tilastollisten menetelmien käyttöön ja niiden ATK-sovelluksiin, siten, että hän kykenee tuottamaan työssään tarvittavia tilastoja sekä analysoimaan niitä.

Sisältö

- otantamenetelmät ja otoskoon arviointi tulosten luottavuuden näkökulmasta
- tilastojen graafinen esittäminen ja tulkitseminen
- mittaustavat ja erilaiset mitta-asteikot
- tilastolliset tunnusluvut
- normaalijakauman käsite ja siihen liittyvä laskenta
- korrelaatio ja regressio
- pienimuotoisen aineistoanalyysin suorittaminen em. analyysimenetelmiä sisältäen

Oppimateriaalit

Soveltuvat oppikirjat (ei pakollinen):
- Tilastollinen tutkimus, Heikkilä, 2014, Edita Publishing (Saatavilla myös e-kirjana https://turkuamk.finna.fi/Record/turkuamk_electronic.995460267205970)
TAI
- Tilastollisen aineiston käsittelyn ja tulkinnan perusteita; Tähtinen, Laakkonen & Broberg, 2020, Turun yliopiston kasvatustieteiden laitos (Saatavilla myös e-kirjana https://turkuamk.finna.fi/Record/turkuamk_electronic.995708089405970)
tai vastaava tilastollisen tutkimuksen perusteiden oppikirja
- Itslearning-oppimisympäristössä oleva ja sinne linkitetty sähköinen- ja verkkomateriaali, opetusvideot

Opetusmenetelmät

Tunteihin liittyvät tsenäiset ennakkotehtävät ja kertaustehtävät itsissä
Opetustapaaminen kerran viikossa, á 1t 45 min
Osaamista mittaava koe (automaattinen arviointi) ja harjoitustyö (itse-, vertais- ja opettajan arviointi)

Jokaiseen opetus/ohjauskertaan liittyy edellisen kerran aiheita kertaavia ja uuteen aiheeseen valmistelevia itsenäisiä kotitehtäviä. Näillä kotitehtävillä on mahdollista kerätä osa kurssipisteistä kompensoimaan kokeen tulosta (noin numeron korotus arvosanaan)

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Teoriakoe viikolla 46 (uusinnat EY-tekniikan yleisinä uusintatenttipäivinä marras- ja joulukuussa 2024 sekä tammikuussa 2025)
Harjoitustyön palautus viikon 44 loppuun mennessä

Pedagogiset toimintatavat ja kestävä kehitys

Learning-by-doing ja flipped learning

Oppiminen perustuu paljolti opiskelijan omaan aktiiviseen osallistumiseen ja suorittamiseen.
Opiskeltavista aiheista annetaan opiskelijalle sekä ennakkotehtäviä että kertaavia tehtäviä ja tehtävien suoritusta tukevaa materiaalia.

Opintojaksolla opittavat taidot ovat työelämässä tarvittavia perustaitoja.

Arviointi perustuu suoritettuihin tehtäviin ja osaamisen osoittamiseen kokeessa sekä harjoitustehtävässä.

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

Opintojakson itsenäinen suorittaminen: Hyväksytysti suoritettu teoriakoe ja harjoitustyö.

Huom! Opiskelija voi suorittaa opintojakson itsenäisesti jo kesän 2024 aikana (6.5.-15.9. välisenä aikana) opiskelemalla kurssin aiheet ja tekemällä harjoitustyön itsiin rakennetun itsenäisesti suoritettavan kurssin avulla. Kurssin teoriakoe suoritetaan tällöin EY-tekniikan yleisenä uusintapäivänä 4.6. tai 10.9. Jos olet kiinnostunut suorittamaan opintojakson tällä tavoin, ole sähköpostitse yhteydessä opettajaan (hannele.kuusisto@turkuamk.fi) lisätietojen saamiseksi.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

2 op = 54 t opiskelijan työtä jakautuen
- Opetukseen/ohjaukseen (17 t)
- Vapaaehtoiset ennakkotehtävät ja kertaustehtävät, joilla voi kerätä osan arviointipisteistä (noin numeron korotus tenttiarvosanaan) (16 t)
- Hyväksytysti suoritettava koe todennäköisyyslaskennasta ja tilastotieteen teoriasta (numeerinen arviointi 0-5) sekä kokeeseen opiskelu (8 t)
- Hyväksytysti suoritettava tilastollisen analyysin harjoitustyö paritehtävänä ja siihen liittyvä vertaisarviointi (HKS/mahdollinen korotus kurssiarvosanaan) (13 t)

Sisällön jaksotus

Opintojakso toteutetaan yhteisopetuksena (ryhmät A ja B).
Kurssin aiheita käsitellään sekä teorian ja tulkinnan näkökulmasta että analyysivälineiden käytön harjoittelun (Excel ja/tai MATLAB) näkökulmasta.

Alustava aikataulu:
vk 36 aloitustapaaminen tiistaina 3.9. (HYB): Opintojakson aloitus. Tilastollisen tutkimuksen peruskäsitteet, otantamenetelmät, muuttujien mitta-asteikot.
vk 37 (HYB): Taulukot ja kaaviot aineiston kuvailussa. Histogrammijakauman yhteys normaalijakaumaan.
vk 38 (HYB): Tilastolliset tunnusluvut aineiston kuvailussa: tunnusluvut, virhe-%, variaatiokerroin ja luottamusväli tulosten luotettavuuden mittareina.
vk 39 (HYB): Kahden muuttujan yhteydet, kun vähintään toinen on sanallinen (kategorinen): ristiintaulukointi, ryhmittäiset tunnusluvut ja laatikkojanakaavio
vk 40 (HYB): Kahden muuttujan yhteydet, kun molemmat ovat numeerisia: sirontakuviot ja käyrien sovitus, regressiomallit ja korrelaatiokertoimet
vk 41-43 (ETÄ): Itsenäinen aineistoanalyysi (parityö) ja sen tekemiseen liittyvää vapaaehtoista Helpdesk-ohjausta
vk 44 (ETÄ): Klassinen ja tilastollinen todennäköisyys, normaalijakauma ja siihen liittyvät laskut
vk 45 tiistai (ETÄ): Keskiarvon keskivirhe ja luottamusväli, otoskoon laskenta ja otannan toteutus
vk 45 perjantai (ETÄ): Kurssin teoria-aiheiden kertaus koetta varten
vk 46 tiistai (LÄHI): Teoriakoe tilastollisen tutkimuksen vaiheista, käsitteistä ja tuloksiin liittyvästä tulkinnasta sekä todennäköisyyslaskennasta
vk 46 perjantai (ETÄ): Kokeen tulosten läpikäyntiä ja asiaa uusinnoista

Viestintäkanava ja lisätietoja

Kurssin tärkeimmät ilmoitukset opettaja lähettää sähköpostitse. Yhteydenotot opettajaan sähköpostitse (hannele.kuusisto@turkuamk.fi).
Tunteihin liittyvä informaatio itslearningissä. Kurssiin liittyviä ilmoituksia itslearningissä kurssin Yleiskatsaus-sivulla.

Käytettävät ohjelmistot: MS Excel -työpöytäsovellus, GeoGebra, MATLAB.

Arviointiasteikko

H-5

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

- Hyväksytysti suoritettava koe todennäköisyyslaskennasta ja tilastotieteen teoriasta (numeerinen arviointi 0-5, max 30 p)
- Hyväksytysti suoritettava tilastollisen analyysin harjoitustyö paritehtävänä ja siihen liittyvä vertaisarviointi (HKS/Yhden numeron korotus tentiarvosanaan)

Itsenäisillä tehtävillä voi kerätä max 4p huomioitavaksi arvosanassa koepisteiden lisäksi. Tämä vastaa noin numeron korotusta arvosanaan.

Myös hyvin suoritetulla harjoitustyöllä voi saada max numeron korotuksen arvosanaan.

Hylätty (0)

Opiskelija ei ole suorittanut hyväksytysti opintojakson koetta ja/tai harjoitustyötä.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)

Suomeksi
Arvosanaan 1 vaaditaan 40 % koepisteistä = 12 p ja ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
Arvosanaan 2 vaaditaan 52 % = 15,5 p ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
Osan vaadittavista pisteistä voi kerätä viikkotehtävillä (max 4 p).
Itsenäisesti tehtävällä harjoitustyöllä voi myös ansaita numeron korotuksen tenttiarvosanaan.

Numeron 1-2 osaaminen vastaa tilastollisessa analyysissä kuvailevien analyysimenetelmien hallintaa.

Arviointikriteerit, hyvä (3-4)

Arvosanaan 3 vaaditaan 64 % koepisteistä = 19 p ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
arvosanaan 4 vaaditaan 76 % = 23 p ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
Osan vaadittavista pisteistä voi kerätä viikkotehtävillä (max 4 p).
Itsenäisesti tehtävällä harjoitustyöllä voi myös ansaita numeron korotuksen tenttiarvosanaan.

Numeron 3-4 osaaminen vastaa tilastollisessa analyysissä kuvailevien analyysimenetelmien ja kahden muuttujan yhteyden tutkimiseen liittyvien analyysimenetelmien hallintaa.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Arvosanaan 5 vaaditaan 88 % koepisteistä = 26,5 p ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
Osan vaadittavista pisteistä voi kerätä viikkotehtävillä (max 4 p).
Itsenäisesti tehtävällä harjoitustyöllä voi myös ansaita numeron korotuksen tenttiarvosanaan.

Numeron 5 osaaminen vastaa tilastolllisessa analyysissä tason 3-4 analyysimenetelmien hallinan lisäksi ymmärrystä tilastollisista testeistä, luottamusväleistä ja regressioanalyysistä.