Emnebeskrivelse for 2026/27
Kvantitative forskningsmetoder
MET5017
Emnebeskrivelse for 2026/27

Kvantitative forskningsmetoder

MET5017
Emnet gir en fordyping i kvantitative forskningsmetoder og design som er relevante for fagutvikling og forskning innen helsevitenskap.
Emnet gir en fordyping i kvantitative forskningsmetoder og design som er relevante for fagutvikling og forskning innen helsevitenskap. Det gis en innføring i sentrale aspekter ved etablering av utvalg, målinger, surveydesign, kvantitativ dataanalyse og tolkning av statistiske analyser. I emnet inngår praktiske øvelser knyttet til bruk av dataverktøy for statistisk analyse.
Opptak på Master i helsevitenskap eller Master i avansert klinisk allmennsykepleie.

Studenter ved Master i helsevitenskap må ha bestått emnet MET5015 Grunnleggende forskningsmetode før oppstart i emnet.

Studenter ved Master i avansert klinisk allmennsykepleie må ha bestått MET5014 Vitenskapsteori og metode. Ontologi, epistemologi og metodologi før oppstart i emnet.

Kunnskap:

  • Har inngående kunnskap om sentrale begreper i kvantitativ forskning.
  • Har avansert kunnskap om ulike kvantitative design og metoder.
  • Har inngående kunnskap i bruk og tolkning av statistikk.
  • Kan anvende kunnskap om kvantitativ metode for å formulere en forskbar problemstilling innen helsevitenskap.

Ferdigheter:

  • Kan anvende og begrunne valg av kvantitativ metode for forskning og fagutvikling på en selvstendig måte.
  • Kan bearbeide og analysere datasett, samt redegjøre for ulike statistiske mål.
  • Kan planlegge et selvstendig, avgrenset forsknings- eller utviklingsprosjekt og utarbeide en prosjektbeskrivelse med begrunnelse for forskningsdesign.

Generell kompetanse:

  • Kan kommunisere om problemstillinger knyttet til forskningsdesign og -etikk i kvantitativ forskning.
  • Kan på en selvstendig måte analysere, drøfte og formidle forskningsbasert kunnskap med utgangspunkt i kvantitativ metode.
  • Kan anvende fagområdets terminologi og dataverktøy for statistiske analyser.
  • Kan ved hjelp av kvantitative forskningsmetoder bidra til nytenking og innovasjonsprosesser innen eget fagområde.
Utover semesteravgift og pensumlitteratur forutsettes det at studenten disponerer en bærbar datamaskin.

Teoriemne. Valgfritt metodeemne for Master i helsevitenskap, obligatorisk for Maste i avansert klinisk allmennsykepleie.

Studentene på Master i helsevitenskap velger mellom følgende to emner som fordypning i metode: MET5016 Kvalitativ metode eller MET5017 Kvantitativ metode.

Studenter på Master i avansert klinisk allmennsykepleie skal ta både MET5016 Kvalitativ metode og MET5017 Kvantitativ metode.

I emnet veksler vi mellom fysiske samlinger og samhandling på digitale flater. Læringsaktivitetene vil variere mellom samarbeid, egenstudier, forelesninger, seminar og praktisk ferdighetstrening.  

Emnet har en digital og en fysisk samling.

Samlingsdatoer høst 2026:

Emnet har en digital og en fysisk samling på campus Levanger.

1. Samling, fysisk på campus Levanger: Uke 35: 25.-27. aug.

2. Samling, digital: Uke 42: 14.-15. okt.

(Med forbehold om endringer).

Studieprogrammet evalueres årlig av studentene gjennom emneevalueringer og studieprogramevaluering.

Evalueringene inngår som en del av universitetets kvalitetssikringssystem.

Sammensatt vurdering (SV):

  • Obligatorisk deltakelse (OD), 80 % oppmøte (regnes i timer), teller 0/100 av karakteren. OD må være godkjent før endelig karakter i emnet gis. Karakterregel: Godkjent/Ikke godkjent.
  • Arbeidskrav (AK), teller 0/100 av karakteren. AK må være godkjent før endelig karakter i emnet gis. Karakterregel: Godkjent/Ikke godkjent.
  • Muntlig eksamen (MU), individuell 30 minutter, teller 100/100 av karakteren. Karakterregel A-F.

Dato for innlevering av eksamen finner du i Studentweb (etter at semesterregistrering med undervisnings- og eksamensmelding for emnet er godkjent).

Eksamensbesvarelsen skal alltid utarbeides av kandidaten selv. Å generere besvarelse ved hjelp av ChatGPT eller lignende kunstig intelligens og levere den helt eller delvis som egen besvarelse er å regne som fusk.

For mer informasjon om ChatGPT eller lignende kunstig intelligens - samt kildehenvisning, ureglementert samarbeid og plagiering: Se Retningslinjer for eksamenskandidater ved Nord universitet - rektorvedtak 16.05.23 https://www.nord.no/student/eksamen