EN MERITOKRATISK SKOLE?

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "EN MERITOKRATISK SKOLE?"

Transkript

1 EN MERITOKRATISK SKOLE? Social reproduktion og mobilitet gennem det danske uddannelsessystem. FAG: Det danske samfund i sociologisk perspektiv II og kvantitative metoder UNDERVISER I DDS: Jørgen Elm Larsen VEJLEDER I DDS: Emil Magnus Bjerre UNDERVISER I KVANTITATIVE METODER: Lars Pico Geerdsen VEJLEDER I KVANTITATIVE METODER: Siri Dencker EKSAMENSNR.: 884, 1112; 805, 1084; 901, 1049 ANTAL TEGN INKL. MELLEMRUM: ANTAL TEGN I FODNOTER INKL. MELLEMRUM: 1701 ANTAL SIDER INKL. BILAG: 84 Københavns Universitet, 18. maj 2012.

2 INDHOLDSFORTEGNELSE 1. INTRODUKTION (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) INDLEDNING (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) MOTIVERET PROBLEMSTILLING (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) PROBLEMFORMULERING (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) LÆSEVEJLEDNING (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) 6 2. UNDERSØGELSENS TEORETISKE GRUNDLAG (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) LIVSCHANCER (884, 1112) SOCIAL MOBILITET (884, 1112) UDDANNELSESLØFTET I HISTORISK PERSPEKTIV (884, 1112) UDDANNELSESLØFTETS KARAKTERISTIKA (884, 1112) DEN SOCIALE MOBILITET SOM UNDERSØGELSENS FOKUS (884, 1112) PIERRE BOURDIEU: SOCIAL REPRODUKTION (805, 1084) KAPITALFORMERNE (805, 1084) HABITUS (805, 1084) KULTUREL KAPITAL I DET DYSFUNKTIONELLE UDDANNELSESSYSTEM (805, 1084) REPRODUKTIONEN AF SOCIALE FORSKELLE HOS BOURDIEU (805, 1084) NIKLAS LUHMANN: FRISÆTTELSE AF DEN SOCIALE MOBILITET (901, 1049) KRITIK AF LUHMANN (901, 1049) REPRODUKTION ELLER MOBILITET (901, 1049) OPERATIONALISERING OG VARIABLE (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) TEORETISKE HYPOTESER (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) OPERATIONALISERING AF SOCIAL MOBILITET (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) OPERATIONALISERING AF MOBILITET OVER TID (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) ANALYSESTRATEGI OG STATISTISK GRUNDLAG (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) OVERODNET METODEVALG (884, 1112) STATISTISK VÆRKTØJSKASSE (884, 1112) STOKASTISKE VARIABLE (805, 1084) SANDSYNLIGHEDSMÅL (805, 1084) UAFHÆNGIGHED (901, 1049) MIDDELVÆRDI, VARIANS OG STANDARDAFVIGELSE (901, 1049) FORDELINGER (901, 1049) DEN CENTRALE GRÆNSEVÆRDISÆTNING (884, 1112) HYPOTESETEST (805, 1084) Z- TEST (901, 1049) KONFIDENSINTERVALLER (884, 1112) χ 2 - TEST (884, 1112) ENKELTCELLETEST (901, 1049) UNDERSØGELSENS BORTFALD (884, 1112) REPRÆSENTATIVITET (884, 1112) REPRÆSENTATIVITET AF KØN (884, 1112) 40 2/84

3 4.4.2 REPRÆSENTATIVITET AF ALDER MED X2 TEST (884, 1112) REPRÆSENTATIVITET AF ALDER MED KONFIDENSINTERVAL (884, 1112) OPSUMMERING AF REPRÆSENTATIVITETSTEST (901, 1049) ANALYSE (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) SAMMENHÆNG MELLEM OPVÆKST OG UDDANNELSESNIVEAU (805, 1084) BETYDNING AF KULTUREL BAGGRUND (805, 1084) BETYDNING AF ØKONOMISK BAGGRUND (805, 1084) EN UDVIKLING OVER TID? (901, 1049) ÆNDRING I KULTUREL KAPITALS BETYDNING (901, 1049) ÆNDRING I ØKONOMISK KAPITALS BETYDNING (901, 1049) DISKUSSION (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) POSITIV SOCIAL MOBILITET I DANMARK? (805, 1084) MOD EN ØGET MOBILITET? (901, 1049) TILBAGE MOD REPRODUKTIONEN? (884, 1112) METODOLOGISKE OVERVEJELSER (805, 1084) KONKLUSION (884, 1112; 805, 1084; 901, 1049) ANVENDT LITTERATUR 70 BILAGSFORTEGNELSE BILAG 1: FOLKETAL TIL REPRÆSENTATIVITETSTEST BILAG 2: ELEVSAMMENSÆTNINGEN I FOLKE- SAMT PRIVAT- OG FRISKOLER BILAG 3: NYT FRA DANMARKS STATISTIK, 30. APRIL 2001 BILAG 4: NYT FRA DANMARKS STATISTIK, 22. DECEMBER 2011 BILAG 5: STATA.DO- FILE /84

4 1. INTRODUKTION 1.1. INDLEDNING I perioden fra 1960 erne til i dag har Danmark oplevet et uddannelsesløft, hvor- med uddannelsessystemet i stadig højere grad synes at tage skikkelse af en social omfordelingsmekanisme. Modsat aforismen om æblet, der falder nær stammen, er murerarbejdsmandens søn nu ikke længere nødvendigvis prædisponeret til en fremtid i sin fars fodspor. Den universelle velfærdsstats uddannelsessystem har skabt en generation af potentielle mønsterbrydere. Det er dog alligevel svært at tale om baggrund og opvækst som værende fuldstændig arbitrære for indivi- ders karriere i uddannelsessystemet. Hermed tegnes billedet af en diskussion af uddannelsessystemets funktion i forhold til mobilitet eller reproduktion i sam- fundet. Det er interessant, hvis uddannelsessystemet, trods uddannelsesløft og nationalt fokus på fri og lige adgangsvilkår, stadig bidrager til reproduktion af sociale strukturer - dette er blandt andet, hvad sociologen Pierre Bourdieu argumente- rer for i sin reproduktionsteori. I et åbent samfund har skoleelever på Morsø og i 4/84

5 Hellerup givetvis potentielt lige muligheder for succes, og disse muligheder er i høj grad betingede af en lang og frugtbar uddannelseskarriere. Men realiseres disse lige muligheder, eller er opvækst og baggrund fortsat en afgørende faktor for resultatet af individernes udbytte af et universelt uddannelsessystem? Et modstykke til den bourdieuske anskuelse fremlægges af sociologen Jørgen Elm Larsen, som anvender Niklas Luhmanns systemteori til en udlægning af en po- tentielt frisat social mobilitet i samfundet, gennem det uddifferentierede uddan- nelsessystem. Der er således flere alternative måder at anskue uddannelsessy- stemets funktion i samfundet på MOTIVERET PROBLEMSTILLING På baggrund af disse indledende betragtninger tilsigter vi med empirisk under- støttelse at beskrive mobilitetsmønstrene i det danske samfund. Vi ønsker yder- mere at koble den empirisk synliggjorte mobilitet til en diskussion om uddannel- sessystemets funktion. Kan det danske uddannelsessystem placeres på et teore- tisk udspændt kontinuum mellem den fuldstændige sociale reproduktion og den tilsvarende fuldstændige mobilitet? Vi undersøger derfor, om danskernes kultu- relle og økonomiske baggrund har en betydning for deres uddannelseskarriere og herunder, om denne betydning har ændret sig over tid. Hermed går vi uddan- nelsesløftet efter i krogene og stiller spørgsmålstegn ved forestillingen om en meritokratisk skole, med ønske om at bidrage til den fortsatte forståelse og dis- kussion af det danske uddannelsessystems bidrag til den sociale mobilitet PROBLEMFORMULERING På baggrund af dette lyder vores problemformulering således: Gør social mobilitet sig gældende i det danske samfund, og kan man ud fra mobili- tetsmønstret tale om uddannelsessystemet som bidragende til eller hæmmende for denne. 5/84

6 1.4. LÆSEVEJLEDNING Vi har nu indkredset undersøgelsens fokus og vil kort gennemgå indhold og op- bygning for denne. Vi vil indledningsvis redegøre og analysere vores teoretiske grundlag, hvorefter vi vil operationalisere dette til empirisk brugbare hypoteser, med fokus på kernebegrebet social mobilitet. For derefter statistisk at kunne analysere de empiriske hypoteser, redegøres der for de centrale statistiske værk- tøjer der vil blive benyttet i repræsentativitets- og hypotesetests. De statistiske resultater vil blive bundet sammen med den teoretiske ramme og diskuteret i lyset af vores metodologiske overvejelser. Afslutningsvis konkluderes der på de problemstillinger, som vi har opridset i vores indledende betragtninger. 2. UNDERSØGELSENS TEORETISKE GRUNDLAG Vi fokuserer på uddannelsessystemet i denne undersøgelse af social mobilitet i Danmark. Dette er det ud fra en antagelse om uddannelsessystemet som i stadig højere grad den dominerende vej til social mobilitet, jævnfør Erik Jørgen Han- sens redegørelse i Uddannelsessystemerne i sociologisk perspektiv. Han ræsonne- rer, at individer vil søge at placere sig bedst muligt i den eksisterende samfunds- struktur. Som følge heraf vil man i de fleste familier stile mod, at børnene får en bedre uddannelse end deres forældre, da uddannelse forbedrer individernes så- kaldte livschancer. Når børnene får en højere uddannelse end forældrene, kan det betragtes som social mobilitet (Hansen 2003: 44f). Indledningsvis vil vi her afklare vores anvendelse af begreberne livschancer og social mobilitet. For at undersøge uddannelsessystemets funktion i det danske samfund vil vi dernæst kort gennemgå systemets udvikling over det seneste hal- ve århundrede, en periode hvor det såkaldte uddannelsesløft har fundet sted. En stor del af den danske befolkning har gjort karriere i uddannelsessystemet i den- ne periode, og udviklingen er derfor central for forståelsen af samme systems funktion i forhold til social mobilitet. Vi vil ligeledes kort opridse uddannelsesløf- tets karakteristika. Herefter vil vi redegøre for forskellige opfattelser af uddan- nelsessystemets funktion. Vi vil tage udgangspunkt i Pierre Bourdieus teori om reproduktion af det sociale rum, og perspektivere til Niklas Luhmanns funktiona- 6/84

7 listiske syn på den meritokratiske skole. Hermed vil vi lægge et teoretisk funda- ment til vores empiriske analyse LIVSCHANCER Vi taler konsekvent om livschancer frem for social arv, inspireret af Hansens kritik af sidstnævnte begreb. Han problematiserer social arv med hjælp fra un- dersøgelsen En generation blev voksen, som han selv var forskningsleder på. 1 Denne viser ifølge Hansen ikke en ubrydelig social arv. Individernes oprindel- sesklasse giver imidlertid udslag i store forskelle i sandsynlighederne, eller med andre ord chancerne, for bestemte placeringer i stillingskategorier. Livschancer er altså beskrivende for få eller mange valgmuligheder gennem livsforløbet, sna- rere end selve eksistensen af valgmulighederne (Hansen 2003: ) SOCIAL MOBILITET Begrebet mønsterbrud har længe nydt anerkendelse som gængs begreb for so- cial opstigning. I vores øjne har dette begreb dog en fejlagtig karakter. Som resul- tat af uddannelsesløftet i Danmark, er social opstigning snarere et mønster end en undtagelse, og det giver derfor ikke mening at karakterisere denne opstigning som mønsterbrud (Hansen 2003: 119f). Vi anvender derfor i stedet betegnelsen social mobilitet som et udtryk for ændring i social status eller klasse. Absolut social mobilitet betragter vi som en generel forrykning af samfundet opad, mens relativ social mobilitet beskriver en forrykning i forholdet mellem forskellige so- ciale grupper i samfundet. Markant positiv social mobilitet betragtes som en for- udsætning for et åbent samfund, hvor alle potentielt kan bevæge sig opad i de sociale lag (ibid.: 94). 1 Der er her tale om en prospektiv longitudinal interviewundersøgelse foretaget i perioden over adskillige gange. Respondenterne gik alle i 7. klasse ved undersøgelsens start. (Hansen 7/84

8 2.3. UDDANNELSESLØFTET I HISTORISK PERSPEKTIV Uddannelsesløftet er et fænomen uden historisk præcedens. Hansen beskriver, hvordan Danmark førhen har været præget af såvel op- som nedgange i uddan- nelsessøgningen. I modsætning hertil står perioden fra 1960 erne til i dag, hvor andelen af hver ungdomsårgang, der befolker uddannelsessystemet, er konstant stigende. I historiens lys en exceptionel vækst, som ofte benævnes uddannelses- eksplosionen 2 (Hansen 2003: 34f) UDDANNELSESLØFTETS KARAKTERISTIKA Begrebet uddannelsesløft beskriver en absolut mobilitet i samfundet, og dækker over en sammenstilling af en række nært beslægtede samfundsudviklinger, som vi kort vil redegøre for 3. For det første er der tale om en vertikal og horisontal ekspansion af uddannelses- systemet, som inkluderer såvel den øgede andel af studerende som det øgede ud- dannelsesudbud. 4 Der er en stigning i andelen af hver ungdomsårgang, som fort- sætter stadig længere ind i uddannelsessystemet. Samtidig øges antallet af ud- dannelser på hvert niveau, og mange uddannelsesretninger bygges højere ved øget antal normerede studieår (Hansen 2003: 33). Arbejdsmarkedet har oplevet en øgning af formelle uddannelseskrav. Flere og fle- re jobfunktioner besættes af akademikere, og generelt er de ønskede, og kræve- de, uddannelseskvalifikationer ved indgangen til job øget (ibid.). Uddannelsespe- rioden forlænges ofte af de studerende selv, for eksempel ved supplerende- og dobbeltuddannelse og forlænget uddannelsestid, og uddannelsessystemet spiller en stadig større rolle i voksenalderen gennem et øget fokus på efter- og videreud- dannelser (ibid.). 2 Vi vælger dog i det følgende at bibeholde anvendelsen af begrebet uddannelsesløft. 3 Vi uddrager udviklingerne fra Erik Jørgen Hansens gennemgang, men sammenfatningen af disse udviklinger i begrebet uddannelsesløft er vores egen (Hansen 2003: 33). 4 Hos Hansen beskrives hhv. det øgede antal studerende og ekspansionen af uddannelsessyste- met som selvstændige udviklinger (Hansen 2003: 33). Vi betragter dem dog under ét, da ekspan- sionen af uddannelsessystemet i høj grad kan ses som et produkt af et højere antal studerende. 8/84

9 Disse fire samfundsudviklinger bidrager således til et generelt uddannelsesløft i det danske samfund, som illustreret i Figur 2.1. Øgede formelle uddannelseskrav på arbejdsmarkedet Dobbeltuddannelse, supplerende uddannelse og forlænget uddannelsestid. Vertikal og horisontal ekspansion af uddannelsessystemet Øget efter- og videreuddannelse Uddannelsesløft i det danske samfund Figur 2.1.: Uddannelsesløftet i det danske samfund Sammenfattende kan det altså betragtes, at de fleste af nutidens voksne er højere uddannede end deres forældre (Larsen 2000: 70) DEN SOCIALE MOBILITET SOM UNDERSØGELSENS FOKUS Opfattelsen af uddannelse som den dominerende vej til social mobilitet er i vores øjne i høj grad ideologisk betinget. Som Hansen fremhæver, legitimerer den soci- ale mobilitet det vestlige samfund som et åbent samfund, hvor alle i princippet, ved evner og ihærdighed, har mulighed for at nå de højeste positioner, og ud- dannelsessystemet fungerer dermed meritokratisk Den ideologisk funderede selvforståelse af et frit og lige samfund tydeliggøres også af Jørgen Elm Larsen. Samtidig understreger såvel Hansen som Larsen dog, at sociale klasser stadig påvirker succes i uddannelsessystemet, og dermed individernes livschancer (Hansen 2003: 44f; Larsen 2000: 57). Der kan altså argumenteres for, at individernes succes i uddannelsessystemet i sig selv er betinget af sociale klasser. Som Larsen fremhæver, er der en besynder- lighed at spore i, at klassesamfundet hævdes forsvundet, samtidig med at klas- semobiliteten i Vesten stort set ikke er øget i nyere tid (Larsen 2000: 60). En 9/84

10 primær eksponent for teorien om klasser som betingende for en succesfuld ud- dannelseskarriere er Pierre Bourdieu, der agiterer for uddannelsessystemet som socialt reproducerende. For at undersøge eksistensen og udviklingen af social mobilitet i Danmark er det derfor nødvendigt at dykke dybere ned i Bourdieus teoriapparat PIERRE BOURDIEU: SOCIAL REPRODUKTION Vi har i det ovenstående talt om, at sociale klasser betinger individernes succes i uddannelsessystemet, hvilket påvirker deres livschancer. Inden vi beskæftiger os grundigere med Pierre Bourdieus teoriapparat, må vi dog tage hans forhold til klassebegrebet i skue. Ifølge Bourdieu eksisterer klasser alene på papiret. I ste- det for klasser opererer han med distinktion i det sociale rum, skabt af to dimen- sioner. Dels individernes overordnede kapitalbeholdning, og dels deres relative distribution af henholdsvis økonomisk og kulturel kapital (Bourdieu 1997: 21ff; Larsen 2000: 60f). I denne distinktion, eksisterer klasser i en form for mulig til- stand (Bourdieu 1997: 26-37). Når vi i det efterfølgende redegør for og anvender Bourdieus teori om social reproduktion, må vi derfor have in mente, at der er ta- le om en reproduktion af det sociale rums distinktion, snarere end en reproduk- tion af sociale klasser. Først vil vi dog kort redegøre for Bourdieus teori om kapi- tal og habitus, som er central for forståelsen af reproduktionsteorien KAPITALFORMERNE Det sociale hæves ifølge Bourdieu fra et simpelt tilfældighedsspil ved eksistensen af forskellige kapitalsammensætninger hos individer. Overordnet anvender Bourdieu tre hovedkapitalformer: Økonomisk, kulturel og social kapital. Den økonomiske kapital er direkte konvertibel til penge, mens den kulturelle og soci- ale kapital såvel kan konverteres til som udledes fra økonomisk kapital, med større eller mindre omkostninger (Bourdieu 1986:243-52). Idet vi anser uddan- nelsessystemet som den dominerende vej til social mobilitet, er det relevant at redegøre for de tre typer kulturel kapital, som Bourdieu arbejder med. De fleste egenskaber ved den kulturelle kapital deduceres til kropsliggjort kultu- rel kapital, der omfatter den kulturelle kapital, der er situeret i det enkelte indi- 10/84

11 vids krop. Den kropsliggjorte kulturelle kapital kan ikke overføres i en isoleret situation, men er genstand for en arvelig overførsel. Visse objekter, for eksempel kulturelle genstande, udtrykkes i en tingsliggjort kulturel kapital. Det være sig symboler eller genstande, hvis forståelses- eller nydelsespotentiale kræver vis kulturel kapital. Genstandene er materielt set umiddelbart overførbare, men den tingsliggjorte kulturelle kapital, der for ek- sempel ligger i en fyldt bogreol, tilegnes langsommere hos aktører med util- strækkelig kropsliggjort kulturel kapital (ibid.: 246). Den institutionaliserede kulturelle kapital består blandt andet af formaliserede akademiske kvalifikationer, og er institutionaliseret ved en kollektiv magi, eller fælles forståelse i samfundet af en akademisk kvalifikation som et certifikat på kulturel kompetence. Uddannelsessystemet er således den primære producent og distributør af institutionaliseret kulturel kapital (ibid.: 247f) HABITUS Kapitalen bestemmer individets relationelle positionering i det sociale rums dis- tinktion, og til hver position heri svarer et habitus. Dette er individets handlings- strukturerende disposition, og genererer valg af praktikker, prædisponeret af tidligere erfaret succes (Bourdieu 1997: 21fff; Larsen 2000: 65). Habitus skaber et kollektivt individ, hvor de fælles objektive strukturer kropsliggøres til en soci- aliseret subjektivitet (Bourdieu 2005: 84) KULTUREL KAPITAL I DET DYSFUNKTIONELLE UDDANNELSESSYSTEM Ved første øjekast er uddannelsessystemet relevant i forhold til den institutiona- liserede kulturelle kapital. I hensigten er distributionen af denne form for kapital meritokratisk. Kulturel kapital institutionaliseret ved formaliserede akademiske kvalifikationer distanceres fra det, Bourdieu beskriver som de autodidaktes ka- pital. Vi mener, at autodidaktik her skal forstås som en egenskab, der hovedsa- gelig er forbeholdt individer med relativt høj kropsliggjort kulturel kapital. Såle- des har uddannelsessystemet tilsyneladende som funktion at devaluere den kropsliggjorte autodidaktik, ved certificering og distribution af institutionaliseret kulturel kapital. Dermed bidrager uddannelsessystemet, ifølge hensigten, til den meritokratiske distribution af kulturel kapital (Bourdieu 1986: 247f). 11/84

12 Bourdieu er imidlertid yderst kritisk overfor opfattelsen af uddannelsessyste- mets meritokrati. I The Forms of Capital indleder han sin redegørelse for kulturel kapital med at fremhæve, at begrebet kulturel kapital oprindeligt materialise- rede sig for ham i en forklaring af forskelligartede uddannelsesmæssige resulta- ter, der gjorde sig gældende for børn fra forskellige sociale klasser. Her distance- rer Bourdieu sig fra det funktionalistiske perspektiv på uddannelsessystemet som institution, der tildeler akademisk succes og fiasko på basis af færdigheder. Uddannelsessystemet skal i stedet ses som bidragende til reproduktionen af den sociale struktur, ved at sanktionere den arvelige overførsel af kulturel kapital (ibid.: 243f). Der tegner sig således et billede af et dysfunktionelt uddannelsessystem. Som vi kort benævnte i ovenstående kan alle i teorien opbygge autodidakte egenskaber, men i praksis må autodidaktik forekomme hyppigere hos individer med relativt meget kropsliggjort kulturel kapital, da autodidaktik fordrer et kapitalstærkt ha- bitus. Vi kan ikke sætte lighedstegn mellem autodidaktik og kropsliggjort kultu- rel kapital, men det er sandsynligt, at der er en sammenhæng mellem de to. Hvis succes i uddannelsessystemet afhænger af den kropsliggjorte kulturelle kapital, som der argumenteres for ovenfor, må et uddannelsessystem, hvis intenderede funktion er at devaluere selvsamme kapital, således være dysfunktionelt. Uddannelsessystemet certificerer altså ifølge Bourdieu institutionaliseret kultu- rel kapital, mens det samtidig reproducerer den kropsliggjorte kulturelle kapital og med den tilegnelsen af den tingsliggjorte kulturelle kapital. Herimedens sker en reproduktion af det sociale rum, hvilket gør Bourdieus teori umiddelbart brugbar i en undersøgelse af den sociale mobilitet i det danske samfund (Bourdi- eu 1997: 37) REPRODUKTIONEN AF SOCIALE FORSKELLE HOS BOURDIEU Reproduktionen af de sociale forskelle foregår i et relationelt møde mellem ud- dannelsessystemet og individ, som er bærer af en nedarvet kropsliggjort kulturel kapital, og en derudfra defineret habitus. Jo mere betydningsfuld den kulturelle kapital er for en familie, og jo større relativ vægt den kulturelle kapital har i kapi- talstrukturen, jo mere vil familien ifølge Bourdieu investere i uddannelse, hvilket er at ligne med Erik Jørgen Hansens betragtning om øgede livschancer som mo- 12/84

13 tivation for stilen mod positiv social mobilitet (Bourdieu 1997: 37f; Hansen 2003: 44f). Uddannelsessystemet bidrager ifølge Bourdieu til reproduktionen af den eksiste- rende struktur i det sociale rum igennem dette relationelle møde, gennem en række selektionsprocesser. Disse udføres af lærere, der anvender opfattelses- og vurderingskriterier, som er i overensstemmelse med deres egen position i det sociale rum, altså deres egen kapitalstruktur og habitus. Disse selektionsproces- ser adskiller de individer, der henholdsvis besidder eller ikke besidder en vis nedarvet kulturel kapital. Således bidrager uddannelsessystemet til at oprethol- de allerede eksisterende sociale forskelle, trods, som Hansen udtrykker det, et upåklageligt ydre skin af retfærdighed og meritokrati (Bourdieu 1997: 39; Bourdieu 1986: 243f; Hansen 2003: 44) NIKLAS LUHMANN: FRISÆTTELSE AF DEN SOCIALE MOBILITET En anden opfattelse af uddannelsessystemets bidrag til positiv social mobilitet kan udledes fra artiklen Fra klassebiografi til individuel biografi, hvori den dan- ske sociolog Jørgen Elm Larsen beskriver samfundets individualisering. Larsen opstiller en diskussion mellem Bourdieu på den ene side, og hans egen læsning af den tyske systemteoretiker Niklas Luhmann på den anden side. Det skal her no- teres, at ulighed egentlig ikke står centralt i Luhmanns teoriapparat, men ud- mærket kan tematiseres herigennem (Larsen 2000: 56). Larsen beskriver, hvordan det individualiserede samfund, Luhmann skildrer, tvinger individet til at gøre sig selv til målestok for alting, hvorfor tidligere klas- sebestemte sociale problemer nu fremstår som individuel dysfunktionalitet (ibid.: 57). Den funktionelle uddifferentiering, der ifølge Luhmann karakteriserer senmo- derniteten, hævdes at medføre en frisættelse af den sociale mobilitet (ibid.: 49f). Menneskers position indenfor ét system betinger ikke deres position indenfor andre systemer. Uddifferentieringen af uddannelsessystemet medfører således, at selektionsmekanismer baseret på opvækst og social baggrund, altså de selek- tionsmekanismer der gør sig gældende i forhold til kapitalstruktur og habitus 13/84

14 hos Bourdieu, må vige til fordel for meritokratiet. Luhmann anerkender dog, at den sociale mobilitet fortsat begrænses af social baggrund. Dette mobilitetens ratslør skyldes, at uddannelsessystemet endnu ikke er fuldt uddifferentieret og autopoietisk, hvorfor andre sociale systemer fortsat irriterer uddannelsessyste- met. I takt med den fortsatte uddifferentiering af uddannelsessystemet vil det åbne samfunds systemiske meritokrati gøre sig stadig mere gældende, og trænge den sociale reproduktion i baggrunden over tid. Uddannelsessystemet vil altså bevæge sig fra social reproduktionsbidrager til meritokratisk mobilitetsskaber (ibid.: 57, 67f) KRITIK AF LUHMANN Jørgen Elm Larsen stiller sig af flere omgange kritisk overfor den fremlagte fri- sættelse af den sociale mobilitet, med anknytning til Bourdieus funktionalisme- kritiske synspunkt. Det åbne samfunds funktionalitet fordrer, at mennesket fø- des med en renvasket tavle, hvilket synes yderst tvivlsomt. Sociale systemers se- lektionskriterier er habituelt betingede. Det åbne samfund er altså i virkelighe- den et ekskluderende samfund i forklædning, idet de forskellige sociale systemer opererer ud fra selektionskriterier, der skaber ulige adgangsmuligheder (Larsen 200: 57f). I forbindelse med selve udredningen af det luhmannianske mobilitets- perspektiv finder Larsen det tvivlsomt, om der kan ske en fuldstændig frakobling af uddannelsessystemet fra social baggrund (ibid.: 67f). Sidst betvivler han, om en absolut mobilitet i samfundet indebærer, at afstanden mellem klasserne bli- ver mindre eller forsvinder, og at samfundet bevæger sig mod meritokrati. Sna- rere tegner Larsen et billede af, at middelklassens og elitens bedre forudsætnin- ger for at sikre deres børn en uddannelse medvirker, at klasseforskelle har en konstant eller endog stigende betydning for livschancerne (ibid.: 70ff). Vi vælger at anerkende det luhmannianske perspektiv som en alternativ tolkning af uddannelsessystemets bidrag til social mobilitet eller reproduktion, trods Lar- sens grundige kritik. Vi kan hermed optegne et kontinuum, hvor uddannelsessy- stemet, alt efter teoretisk overbevisning, placerer sig et sted mellem to yderlig- heder: Reproduktion eller mobilitet. Dette illustreres i figur /84

15 Socialt reproducerende uddannelsessystem: - Dysfunktionelt: Sanktionerer nedarvet kulturel kapital - Selekterer ud fra habituelle kriterier - Opretholder den sociale orden. Socialt mobilitetsskabende uddannelsessystem: - Fungerer meritokratisk - Selekterer ud fra individuelle kriterier - Omskriver den sociale orden Figur 2.2.: Kontinuum over uddannelsessystemets funktion 2.8. REPRODUKTION ELLER MOBILITET Hos Pierre Bourdieu finder vi et socialt reproducerende uddannelsessystem. Det sanktionerer arvelig overførsel af kropsliggjort kulturel kapital, og igennem sine selektionsprocesser bidrager uddannelsessystemet, trods sit meritokratiske yd- re, til at reproducere sociale forskelle. Uddannelsesløftets absolutte mobilitet medfører dermed ikke en relativ mobilitet, hvor distinktionen i det sociale rum omskrives. Hvis uddannelsessystemets funktion er at devaluere den nedarvede, kropsliggjorte kapital til fordel for den institutionaliserede, må uddannelsessy- stemet i Bourdieus perspektiv betragtes som dysfunktionelt. Modsat står Niklas Luhmanns funktionalistiske betragtning af det socialt mobili- tetsskabende uddannelsessystem, som et tiltagende meritokratisk system. Selvom der stadig er antydninger af andre systemers interferens, bevæger uddannelses- systemet sig mod en tilstand som autopoietisk og uddifferentieret system, hvortil individet ankommer med en renvasket tavle. Hermed skabes mulighed for relativ mobilitet. Sociale problemer, som for eksempel manglende mobilitet, der førhen blev forklaret med baggrund i klasser, fremtræder nu som individuel dysfunkti- onalitet, alt imens det uddifferentierede uddannelsessystem udfylder sin funkti- on som mobilitetsskabende meritokratisk institution. 15/84

16 Vi formoder, at uddannelsesløftet i det danske samfund har skabt en absolut so- cial mobilitet. Men reproduceres samfundets strukturer og stratifikationer fort- sat af et dysfunktionelt uddannelsessystem, eller gør der sig ligeledes en relativ mobilitet gældende, som ved et meritokratisk uddannelsessystems hånd, over tid forrykker samfundets sociale struktur? Vi vil nu operationalisere vores teoretiske overvejelser, for empirisk at kunne beskrive, hvilke mønstre der gør sig gældende for den sociale mobilitet i Dan- mark. 3. OPERATIONALISERING OG VARIABLE 3.1. TEORETISKE HYPOTESER Når man beskæftiger sig med social mobilitet, er det i første instans interessant at kortlægge eksistensen af den sociale mobilitet i samfundet. Social mobilitet kan være såvel positiv som negativ, men vi antager, at den i Danmark er positiv. Dette er en antagelse, der i rigt mål understøttes af det generelle uddannelsesløft i samfundet, som vi har omtalt i kapitel 2.4. Vores teoretiske hypotese 1 lyder således:!"!!"#$#%!&!&!"!"#$%$&!"#$%&!"#$%$&'&!!"#$"%&. Det er imidlertid også interessant at undersøge, om den sociale mobilitet er ble- vet svækket eller styrket over tid. Et stort antal samfundsforandringer kan være bidragende til, at graden af positiv social mobilitet ændrer sig. Som vi har rede- gjort for, betragtes uddannelsessystemet i Danmark som den dominerende vej til mobilitet. I den forbindelse er det yderst interessant, at der i sociologien hersker forskellige opfattelser af uddannelsessystemets funktion i forhold til den sociale mobilitet. Snart sagt enhver udvikling i graden af mobilitet over tid kan således bidrage til diskussionen af uddannelsessystemet som socialt reproducerende el- ler mobilitetsskabende. Vores antagelse er, at der med uddannelsesløftet, kvin- dernes ankomst på arbejdsmarkedet og en generelt øget velstand i det danske 16/84

17 samfund, er tale om en stigende grad af social mobilitet. Vores teoretiske hypote- se 2 lyder således:!"#$%&!"!"#!"!#!"#$%&!"#$%$&'&!"!"#$%&'%!"#$!"#. Det er nærliggende at analysere forskellen mellem uddannelsesniveauet i to ge- nerationer. Da uddannelsesniveau samtidig er en af de få informationer, vi har om vores respondenters forældre, er det oplagt at arbejde ud af denne tangent. Ved blot at sammenligne opnået uddannelsesniveau med respondenternes alder, ville vi i langt højere grad dokumentere selve uddannelsesløftets absolutte mobi- litet, end danne os et billede af, hvordan selvsamme uddannelsesløft har fordelt sig socialt. Efter vores teoretiske afgrænsning er det nu nødvendigt at få en operationel de- finition, der fastlægger, hvordan vores teoretiske begreber kan måles samt over- sættes til variable OPERATIONALISERING AF SOCIAL MOBILITET Det helt centrale begreb at få operationaliseret er social mobilitet, hvilket er et abstrakt begreb med et bredt teoretisk felt. Vi bliver derfor nødt til at specificere, hvilke aspekter af den sociale mobilitet vi gør til genstand for måling (Andersen et al 2009: 48f). Vi vælger at fokusere på den positive sociale mobilitet, og man skal således holde sig for øje, at de processer der beskrives, også kan finde sted i negativ forstand. Når vi måler på den positive sociale mobilitet i forhold til succes i uddannelses- systemet, må vi af empirien udlede, om vores respondenter generelt har et høje- re uddannelsesniveau end deres far. Hvis det er tilfældet, er der tale om en posi- tiv social mobilitet i forhold til uddannelse. Idet succes i uddannelsessystemet er en afgørende faktor for individets livschancer, må en positiv social mobilitet i uddannelsessystemet være en væsentlig indikator for eksistensen af social mobi- litet i det hele taget. 17/84

18 Vi har valgt alene at arbejde med uddannelsesniveauet for respondenternes fæd- re. Det er en udbredt betragtning, at man slægter sin forælder af samme køn på, og ud fra den sondring kunne man have valgt at sammenligne vores kvindelige respondenter med deres mødre. Imidlertid har vi at gøre med en forældregene- ration, hvorom det for hovedparten gælder, at væsentligt færre kvinder end mænd fik en uddannelse. Uddannelsesforskellen imellem respondenterne og de- res mødre kan således i lige så høj grad tilskrives kvindernes ankomst til ar- bejdsmarkedet, hvorved effekten af et mobilitetsskabende uddannelsessystem udviskes markant. Vi har valgt at fokusere på, om respondenternes far fik en erhvervsfaglig uddan- nelse, snarere end fædrenes skoleuddannelsesniveau, selvom en gymnasial ud- dannelse certificerer en højere grad af institutionaliseret kulturel kapital. Vores afvejning er, at det er stort set umuligt at generalisere fædre, der er gået ud af skolesystemet efter folkeskolen. Nogen af dem har givetvis aldrig taget en ud- dannelse, men andre har taget erhvervsfaglige uddannelser, som kan have bragt dem på omgangshøjde med de fædre, der har gået i gymnasiet i forhold til kapi- talstruktur. Derudover er andelen af danskere der går i gymnasiet steget gene- relt, jævnfør uddannelsesløftet, og således vil en sammenligning mellem respon- denter og fædres studentereksamen nok engang snarere kortlægge uddannelses- løftets absolutte mobilitet som samfundsmæssig tendens, end den sociale distri- bution af dette løft. Variablen for fædrenes uddannelse ser i en envejstabel såle- des ud: Tabel 3.1. Fik Deres far en erhvervs- mæssig uddannelse? Frekvens Procent Kumuleret procent Ja ,86 73,86 Nej , I alt /84

19 Tabellen viser os, at 73,86% af respondenterne rapporterer, at deres far har ta- get en erhvervsmæssig uddannelse, mens 26,14% ikke gør. Hvad angår vores analyseudvalg har vi haft mulighed for at uddifferentiere, hvil- ken erhvervsmæssig uddannelse respondenterne har gennemført. I vores an- vendte undersøgelse, levekårsundersøgelsen, som beskrives nærmere i kapitel 4.3., havde respondenterne mulighed for at anføre op til tre erhvervsuddannel- ser, og der er ikke udspecificeret rækkefølge på disse. Vi har således ingen mu- lighed for at vide, om den først anførte erhvervsuddannelse er respondenternes først, sidst, lavest eller højest gennemførte. I mangel på system i disse anførte erhvervsuddannelser, må vi antage, at de 15,23% af vores analyseudvalg, der har anført mere end en erhvervsuddannelse, har anført deres ud fra egen vurdering væsentligste eller mest aktuelle uddannelse som nummer ét, og på den baggrund er det konsekvent denne, vi anvender. Tabuleret ser denne variabel ud som vist i Tabel 3.2.: Tabel 3.2. Respondentens erhvervsuddannelse Frekvens Procent Kumuleret pro- cent Ingen erhvervsuddannelse ,18 28,18 Specialarbejderuddannelse 28 1,36 29,53 Lærlinge- eller EFG- uddannelse ,08 65,62 Anden faglig uddannelse 177 8,58 74,2 Kort videregående uddannelse 161 7,81 82,01 19/84

20 Mellemlang videregående uddannelse ,2 93,21 Lang videregående uddannelse 140 6, I alt Tabellen viser, at 28,18% af vores analyseudvalg ikke har gennemført en er- hvervsuddannelse, mens 71,82% har. Andelen uden erhvervsuddannelse i analy- seudvalget er altså ikke signifikant forskellig fra andelen i forældregenerationen. Den største gruppe er respondenter, der har gennemført en lærlinge- eller EFG- uddannelse, mens cirka en fjerdedel, 75,8%, har taget en videregående uddan- nelse. Det er en stor fordel for os at kunne belyse ikke blot sammenhængen mellem fædrenes erhvervsuddannelse og eksistensen af respondenternes, men også ty- pen af respondenternes erhvervsuddannelse. Hvis Bourdieu har ret i, at der på- går en social reproduktion i uddannelsessystemet, bør det i empirien tydeliggø- res ved, at de respondenter, hvis far havde en erhvervsfaglig uddannelse, vil bli- ve mere og mere overrepræsenterede, jo længere vi kommer opad i uddannel- sessystemet. Når Bourdieu taler om reproduktion er det vigtigt at holde sig for øje, at der er tale om en reproduktion af distinktionen i det sociale rum, en distinktion, der både inkluderer kulturel og økonomisk kapital. Vi har valgt at supplere med det økonomiske kapitalperspektiv ud fra variablen, der udtrykker respondenternes svar på spørgsmålet: Havde Deres familie det økonomisk svært under Deres op- vækst? Denne variabel er vores bedste billede af de økonomiske kår i analyse- udvalgets barndom, men vi må have in mente, at den er behæftet med usikker- heder. For det første er der ingen tidsangivelse i spørgsmålet, og vi har derfor ingen mulighed for at vide, om der bag de positive tilkendegivelser ligger gene- relle økonomiske vanskeligheder, eller blot en periode med livremmen spændt ind. Derudover spiller respondenternes opvækstmiljø ind på deres egen opfattel- se af reelt økonomisk svære kår. Sidst kan man også, selv i en anonymiseret un- dersøgelse, forestille sig en uvilje til at beskrive egne opvækstkår som økono- misk svære, baseret på en generel opfattelse af fattigdom som noget negativt. Vi 20/84

21 kan anvende variablen som en indikation af de økonomiske vilkår i responden- ternes opvæksthjem, men grundet disse usikkerheder må vi være varsomme med at konkludere alt for store sammenhænge herudfra. Tabuleret ser denne sammenhæng ud som i Tabel 3.3.: Tabel 3.3. Havde Deres familie det økonomisk svært under Deres opvækst? Frekvens Procent Kumuleret procent Ja ,85 25,85 Nej , I alt Vi kan se, at 25,85% tilkendegiver økonomiske besværligheder under deres op- vækst. På teoretisk baggrund antager vi således at en kausalsammenhæng gør sig gæl- dende for variablene eget uddannelsesniveau, Fars uddannelsesniveau og økonomiske vilkår i barndommen, hvoraf de to sidstnævnte påvirker den første. Således operationaliserer vi vores teoretiske hypotese om eksistensen af social mobilitet i det danske samfund til følgende empiriske hypotese 1:!"#$!""#$$%&'%'$()%#!!"#$!" ø!"#"$%&!'!"#$å!!!"#$%&''($!å!"#$%#!"!#!""#$$%&'%'$()%#!. Empirisk hypotese og kausalforhold mellem variable er illustreret i nedenståen- de figur: 21/84

22 Fars uddannelsesniveau Respondenternes uddannelsesniveau Økonomiske kår i opvæksten Figur 3.1.: Empirisk hypotese 1 samt kausalforhold 3.3. OPERATIONALISERING AF MOBILITET OVER TID Det er en større udfordring at lægge empirisk grund for vores hypotese om, at graden af den positive sociale mobilitet er stigende over tid, al den stund vi har at gøre med ét datasæt, indsamlet af én omgang. 5 Vi har valgt at løse denne pro- blematik ved at opdele vores analyseudvalg i to halvdele, delt ved gennemsnits- alderen. Således får vi mulighed for at sammenligne mønstret for den sociale mobilitet hos den ældre og yngre generation af analyseudvalget. Vi har valgt at opdele efter gennemsnit, snarere end efter et historisk- samfundsmæssigt be- grundet årstal, for at få to omtrent lige store grupper at arbejde med. Således de- les vores analyseudvalg mellem aldrene 32 og 33 på undersøgelsestidspunktet, hvorfor skillelinjen ligger hos de, der er født i 1967, hvoraf langt hovedparten tilhører den yngre generation. Gennemsnittene for alder og fødeår ses i Tabel 3.4. Tabel 3.4. Beskrivende mål for analyseudvalgets alder Gennemsnitligt fødeår i analyseudvalget 1967,074 Analyseudvalgets gennemsnitsalder 32,9258 Den yngre generation er uddannelsesmæssigt en relativt homogen gruppe, idet alle er vokset op efter uddannelsesløftet. Den ældre generation er mindre ho- 5 Vi er opmærksomme på, at levekårsundersøgelsen har haft tre indsamlingsrunder. Som vi rede- gør for i kapitel 4.3. er vores variable imidlertid kun inkluderet i den tredje undersøgelsesrunde i år 2000, hvorfor vi kun beskæftiger os med denne. 22/84

23 mogen. Hvis vi antager, at uddannelsesløftet tager fart i 1960 erne må vi erken- de, at en relativt stor procentdel af de ældre ligeledes har gjort i hvert fald no- get af deres uddannelseskarriere efter 1960, hvilket naturligvis tilslører forskel- len mellem de to generationer. Der vil således næppe være tale om lige så stor en forskel som hvis vi havde delt ved et historisk begrundet årstal. Vores empiri gi- ver os imidlertid ikke mulighed herfor, hvis den ældre generation skal være en relevant analysérbar enhed. Vi forventer dog trods ovennævnte tilsløring, at der alligevel tegner sig et billede af, at sammenhængen mellem fædrenes uddannelsesniveau samt de økonomiske kår i opvæksten, og respondenternes uddannelsesniveau, som vi har illustreret i Figur 3.1., er mindre for den yngre generation end for den ældre. Dette vil gi- ve belæg for det luhmannianske perspektiv, at uddannelsessystemet, efterhån- den som det uddifferentieres funktionelt, vil blive stadig mere meritokratisk. Ud- trykt statistisk er vores antagelse således, at uafhængighed mellem henholdsvis fars uddannelsesniveau og de økonomiske kår i opvæksten, og respondenternes uddannelsesniveau vil gøre sig gældende. Dette kan udtrykkes i følgende empiriske hypotese 2: Der er ikke uafhængighed mellem opvækst 6 og uddannelsesniveau for re- spondenter født til og med , men uafhængighed for respondenter født efter samme år. Denne empiriske hypotese er visualiseret i nedenstående figur, som viser, at in- dividernes fødeår svækker kausalforholdet mellem deres forældres kulturelle og økonomiske kapital og deres eget opnåede uddannelsesniveau. 6 Fars uddannelse samt økonomiske kår i opvæksthjemmet. 7 Vi deler vores analyseudvalg efter beregnet alder snarere end fødeår, men for at opskrive en positiv påvirkning, vælger vi at formulere alder som fødeår i vores hypotese. Det er dog vigtigt at være opmærksom på, at enkelte respondenter født i 1967 vil placere sig i den ældre generation. 23/84

24 Fødeår Øget uanhængighed mellem opvækst og uddannelsesniveau. Figur 3.2.: Empirisk hypotese 2 samt kausalforhold Således bevæbnede med empiriske hypoteser på et teoretisk fundament, vil vi nu vende blikket mod datamaterialet, vi vil teste disse hypoteser på. 4. ANALYSESTRATEGI OG STATISTISK GRUNDLAG 4.1. OVERODNET METODEVALG I denne undersøgelse arbejder vi kvantitativt frem for kvalitativt, da vi ønsker at tegne et overordnet billede af den danske befolknings mobilitet i uddannelsessy- stemet. Vi ønsker altså ikke at udtale os om en specifik gruppes oplevelser af, el- ler muligheder indenfor, dette system (Andersen et al 2009: 22f). Formålet med den videre statistiske analyse er at kunne udtale os om en ukendt fordeling i populationen ud fra resultater fra vores stikprøve. Vi vil altså arbejde induktivt, idet vi ved hjælp af viden om det specifikke kan udtale os om det gene- relle (Malchow- Møller et al 2010: 20) STATISTISK VÆRKTØJSKASSE For statistisk at teste og analysere vores empiriske hypoteser, er det nødvendigt at redegøre for udvalgte centrale begreber i statistikken. I det følgende vil vi så- ledes danne os et overblik over de statistiske værktøjer, vi vil benytte i vores empiriske analyse STOKASTISKE VARIABLE For at kunne bearbejde de mulige udfald i vores datasæt benyttes funktionen stokastisk variabel, X, som gør arbejdet med hændelser og sandsynligheder mere overskueligt. Den stokastiske variabel forbinder en talværdi til ethvert udfald i eksperimentet, hvilket betyder at vi kan sammenholde mange forskellige hæn- 24/84

25 delser indenfor udfaldsrummet, Ω (Malchow- Møller et al 2010: 75). Det smarte ved den stokastiske variable er, at vi ikke kender det endelige udfald, men i ste- det de mulige udfald. Derudover kan stokastiske variable opdeles i to typer: Dis- krete og kontinuerte. En diskret variabel beskriver et tælleligt udfaldsrum, hvor- imod den kontinuerte variabels udfaldsrum er utælleligt, da udfaldene kan anta- ge værdier med et uendeligt antal decimaler (ibid.: 77). I denne undersøgelse benyttes diskrete variable, da de er grupperede og derfor tællelige. Når vi arbej- der med diskrete variable, anvender vi sandsynlighedsmål (ibid.: 79f; 94ff) SANDSYNLIGHEDSMÅL Når vi skal teste vores empiriske hypoteser er det nødvendigt at kunne udregne sandsynligheden for en bestemt variabels udfald. I det følgende redegør vi for simultan, marginal og betinget sandsynlighed, da disse er byggesten i opstillin- gen af en χ 2 - test. Den simultane sandsynlighedsfunktion for diskrete variable defineres ved:!!,! =!(! =!!"! =!) En simultan sandsynlighed repræsenterer altså sandsynligheden for en given hændelse med egenskaberne X og Y. Vi finder de simultane sandsynligheder ved at dividere antallet of observationer i den enkelte celle med stikprøvens størrel- se (Malchow- Møller et al 2010: 84f). Den marginale sandsynlighed betegner række- og kolonnesandsynligheder, og defineres ved:!!! (!)!(!,!! ) =!(!,!! )!(!,!! ) (!,!!! )!!! Den marginale sandsynlighed findes altså ved at summere de simultane sandsyn- ligheder for mulige x- eller y- værdier ved en bestemt henholdsvis y- eller x- værdi. Gældende for både de simultane og marginale sandsynligheder er, at sandsynligheden for alle værdier af de stokastiske variable skal summere til 1 (ibid.: 85f). Sidst er sandsynlighedsfunktionen for den betingede sandsynlighed givet ved: 25/84

26 !!!!! =!(!,!)!! (!), h!"#!!! > 0 Den betingede sandsynlighed for x givet y er altså lig den simultane sandsynlig- hed divideret med den marginale sandsynlighed for y (ibid.:87f). Den betingede sandsynlighed beskriver således sandsynligheden for, at en hændelse, x, indtræf- fer under forudsætning af, at hændelse, y, er indtruffet UAFHÆNGIGHED Overordnet set arbejder vi med uafhængighed frem for afhængighed, idet kun uafhængighed kan be- eller afkræftes i vores tests (Malchow- Møller et al 2010: 69f). To diskrete stokastiske variable, X og Y, er uafhængige, hvis:!!! =!!!!!!"#!""#!æ!"#$!!"!!"! Man taler altså om uafhængighed, når informationen om Y ikke ændrer fordelin- gen af X. Under uafhængighed vil den simultane sandsynlighed dermed være lig med produktet af de marginale sandsynligheder (ibid.: 90f) MIDDELVÆRDI, VARIANS OG STANDARDAFVIGELSE Når vi udtaler os om kvantitative målinger, udregner vi nøgletal til at karakteri- sere populationens centrale egenskaber. Det er derfor relevant kort at redegøre for momenterne middelværdi, varians og standardafvigelse idet disse benyttes til at forstå normalfordelingen og den centrale grænseværdisætning. Middelværdi defineres som:!!"! 1!!!!"!!!! I ovenstående formel summeres alle værdier og divideres med antallet af obser- vationer, n. Således er middelværdien et udtryk for den gennemsnitlige værdi af et karakteristikum i populationen (Malchow- Møller et al 2010: 37). Det er vigtigt at have øje for, at to populationer med samme middelværdi kan være meget forskelligt fordelt. Middelværdien kan derfor ikke stå alene i en ud- tømmende beskrivelse af en population, hvorfor varians anvendes til at beskrive spredningen i en population (Malchow- Møller et al 2010: 38). 26/84

27 Variansen defineres som:!!"! 1!!! (!!!! )!"!!!! Vi fratrækker gennemsnittet fra hver enkelt observation og sætter dette i anden potens. Hernæst summeres disse tal, hvorved vi kan se, hvordan observationerne i vores stikprøve spreder sig omkring middelværdien (ibid.). Standardafvigelsen beregner den gennemsnitlige afvigelse fra middelværdien i populationen, og defineres ved:! =!"#(!) FORDELINGER I den indledende redegørelse for stokastiske variable så vi, hvordan disse repræ- senterer mulige udfald i vores stikprøve. Vi vil i det følgende redegøre for bernoulli- og normalfordelingen, da vi senere vil benytte netop disse fordelinger i tests. Bernoullifordeling: En bernoullifordelt stokastisk variabel, X, fordeler sig efter! ~!"#(!). Den har to mulige udfald, som tildeles de numeriske værdier 1 for succes og 0 for fiasko 8. Sandsynligheden for de to udfald vil henholdsvist være p og 1 p, hvorfor mid- delværdi og varians defineres som:!! =! og!! =! (1!) Altså er middelværdien lig sandsynligheden for at X = 1, mens variansen er mid- delværdien multipliceret med 1 minus middelværdien (Malchow- Møller et al 2010: 136f). Normalfordeling: Normalfordeling gør sig gældende for kontinuerte stokastiske variable, og vi arbejder derfor med tæthed frem for sandsynlighed. Normalforde- 8 Herved skal det ikke forstås, at det ene udfald er mere ønskeligt end det andet, men blot at de to betegnelser optegner en klar skillelinje imellem de to muligheder. 27/84

28 lingens genialitet ligger i, at både virkelige populationer, estimatorer og teststati- stikker normalfordeler sig. Kendskabet til normalfordelingen er en forudsætning for forståelsen af, hvordan vores stikprøvegennemsnit approksimativt vil fordele sig. Figur 4.1. illustrerer, hvordan en normalfordeling ser ud. Figur 4.1. Normalfordelingen Den sande middelværdi er sammen med tæthedsfunktionens varians,!!, afgø- rende for funktionens graf. Normalfordelingskurven samler sig symmetrisk om middelværdien, der udgør toppunktet for kurven, mens variansen illustreres ved kurvens bredde. Hvis middelværdien stiger, forskydes kurven mod højre, mens en stigning i varians giver en bredere kurve, hvilket fremgår af Figur /84

29 Figur 4.2. Normalfordeling ved stigende! og normalfordeling med stigende varians For at finde sandsynligheder i en normalfordeling må man se på den kumulative sandsynlighedsfunktion for den stokastiske variabel, F(x). Rent visuelt vil F(x) være det areal under tæthedsfunktionen, som ligger til venstre for den givne x- værdi. Arealet af F(x) vil naturligvis afhænge af de to momenter! og!!. Er! høj, og dermed!! lav, vil arealet være mindre (Malchow- Møller et al 2010: 148f). For at kunne udregne arealet af den kumulative sandsynlighed må den kontinu- erte normalfordeling integreres. Dette gøres ved at benytte en specifik normal- fordeling, standardnormalfordelingen, med! = 0 og!! = 1. Denne fordelings kumulative sandsynlighed har symbolet! (!), og kan tabuleres (ibid.: 434). 29/84

30 Før standardnormalfordelingen kan blive et brugbart værktøj i vores undersø- gelse må der etableres en sammenhæng mellem denne og andre normalfordelin- ger. Dette sker ved en standardisering af den normalfordeling, vi ønsker at udtale os om. Formlen ses nedenfor, og omformer den givne stokastiske variabel til den nye variabel, Z, med! = 0 og!! =1 (ibid.: 151).! =!!! Z udtrykker den etablering vi behøver for at kunne generalisere standardnor- malfordelingen til vores normalfordelinger, hvilket benyttes i vores Z- tests DEN CENTRALE GRÆNSEVÆRDISÆTNING Den centrale grænseværdisætning er en funktion, hvis styrke består i at vise, at stikprøvegennemsnittet vil være approksimativt normalfordelt omkring det san- de populationsgennemsnit uanset stikprøvens fordeling, hvis altså stikprøven er stor nok og simpelt tilfældigt udtrukket (Malchow- Møller et al 2010: 232f). Vi benytter altså værktøjet normalfordeling til en generel beskrivelse af vores egne stikprøvegennemsnit. Den centrale grænseværdisætning lyder som følger:! ~!! (!,!! /!) Stikprøvegennemsnittet, X, vil være approksimativt normalfordelt med middel- værdi! og varians!! / n. Uanset om fordelingen af observationer er kendt eller ej, kan vi altså finde den approksimative fordeling af stikprøvegennemsnittet. Dette er afgørende, når vi ved induktion vil fortælle om populationen ud fra vores stikprøve, uden at kende alle populationens elementer. Stikprøven bruges således som estimator for po- pulationen ved hjælp af den centrale grænseværdisætning. Estimatorens præci- sion øges, jo større n vi har at gøre med, hvorfor vores relativt store stikprøve er en styrke for vores empiriske fundament HYPOTESETEST Ved opstilling af hypotesetest formuleres vores teori i to hypoteser, hvoraf nul- hypotesen,h0, bekræfter hypotesen, mens alternativhypotesen, H1, forkaster den. Der er tradition for at alternativhypotesen understøtter den teori man ønsker at 30/84

3 OPERATIONALISERING (817/1004, 846/1047, 890/1080, 809/1039) 15

3 OPERATIONALISERING (817/1004, 846/1047, 890/1080, 809/1039) 15 Indholdsfortegnelse 1 INDLEDENDE (817/1004, 846/1047, 890/1080, 809/1039) 3 1.1 INDLEDNING (817/1004, 846/1047, 890/1080, 809/1039) 3 1. MOTIVERING (817/1004, 846/1047, 890/1080, 809/1039) 3 1.3 LÆSEVEJLEDNING

Læs mere

Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 2. januar 2007

Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 2. januar 2007 Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1,. årsprøve. januar 007 I rettevejledningen henvises der til Berry and Lindgren "Statistics Theory and methods"(b&l) hvis ikke andet er nævnt. Opgave

Læs mere

Evner eller opvækst? - Succes og fiasko i det danske uddannelsessystem

Evner eller opvækst? - Succes og fiasko i det danske uddannelsessystem Evner eller opvækst? - Succes og fiasko i det danske uddannelsessystem "We are taught that life is like a racetrack: that merit will find its own reward. This is the central way our system legitimates

Læs mere

Indblik i statistik - for samfundsvidenskab

Indblik i statistik - for samfundsvidenskab Indblik i statistik - for samfundsvidenskab Læs mere om nye titler fra Academica på www.academica.dk Nikolaj Malchow-Møller og Allan H. Würtz Indblik i statistik for samfundsvidenskab Academica Indblik

Læs mere

Statistik Lektion 3. Simultan fordelte stokastiske variable Kontinuerte stokastiske variable Normalfordelingen

Statistik Lektion 3. Simultan fordelte stokastiske variable Kontinuerte stokastiske variable Normalfordelingen Statistik Lektion 3 Simultan fordelte stokastiske variable Kontinuerte stokastiske variable Normalfordelingen Repetition En stokastisk variabel er en funktion defineret på S (udfaldsrummet, der antager

Læs mere

Sociologi, 2. semester Københavns Universitet Forår 2013

Sociologi, 2. semester Københavns Universitet Forår 2013 Indholdsfortegnelse 1. Problem og motivation: Bolig og ulighed i byen (1052, 852), (1040, 840), (1027, 827), (1105, 905)... 3 1.1 Teoretiske hypoteser... 4 2. Teoretisk udgangspunkt: Et steds betydning

Læs mere

Indholdsfortegnelse 1. INDLEDNING (1057:857)(1031:831)(1072:872)(1056:856) 2 2. LÆSEVEJLEDNING (1057:857)(1031:831)(1072:872)(1056:856) 3

Indholdsfortegnelse 1. INDLEDNING (1057:857)(1031:831)(1072:872)(1056:856) 2 2. LÆSEVEJLEDNING (1057:857)(1031:831)(1072:872)(1056:856) 3 Indholdsfortegnelse 1. INDLEDNING (1057:857)(1031:831)(1072:872)(1056:856) 2 2. LÆSEVEJLEDNING (1057:857)(1031:831)(1072:872)(1056:856) 3 3. TEORETISK UDGANGSPUNKT (1072:872) 3 3.1 FORFORSTÅELSE AF SUNDHED

Læs mere

Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger

Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger Normalfordelingen Standard Normal Fordelingen Sandsynligheder for Normalfordelingen Transformation af Normalfordelte Stok.Var. Stikprøver og Stikprøvefordelinger

Læs mere

Konfidensintervaller og Hypotesetest

Konfidensintervaller og Hypotesetest Konfidensintervaller og Hypotesetest Konfidensinterval for andele χ -fordelingen og konfidensinterval for variansen Hypoteseteori Hypotesetest af middelværdi, varians og andele Repetition fra sidst: Konfidensintervaller

Læs mere

3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven.

3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven. PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 1, onsdag den 6. september 2006 Eksempel: Sammenhæng mellem moderens alder og fødselsvægt I dag: Introduktion til statistik gennem analyse af en stikprøve

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger Anvendt Statistik Lektion 2 Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger Sandsynlighed: Opvarmning Udfald Resultatet af et eksperiment kaldes et udfald. Eksempler:

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger Anvendt Statistik Lektion 2 Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger Sandsynlighed: Opvarmning Udfald Resultatet af et eksperiment kaldes et udfald. Eksempler:

Læs mere

Det Danske Samfund i sociologisk perspektiv Kvantitative metoder. Indledning (1024,824)(1015,815)(1035,835)... 3

Det Danske Samfund i sociologisk perspektiv Kvantitative metoder. Indledning (1024,824)(1015,815)(1035,835)... 3 Indholdsfortegnelse Indledning (1024,824)(1015,815)(1035,835)... 3 Problemformulering (1024,824)(1015,815)(1035,835)... 4 Teoretisk redegørelse... 5 Finn Diderichsen: Individet og dets eksponering for

Læs mere

4 Oversigt over kapitel 4

4 Oversigt over kapitel 4 IMM, 2002-09-14 Poul Thyregod 4 Oversigt over kapitel 4 Introduktion Hidtil har vi beskæftiget os med data. Når data repræsenterer gentagne observationer (i bred forstand) af et fænomen, kan det være bekvemt

Læs mere

Uddannelse af indsatte i Kriminalforsorgen

Uddannelse af indsatte i Kriminalforsorgen Uddannelse af indsatte i Kriminalforsorgen Konference, Nyborg Strand, 21. juni, 2010 Marginaliserede unge og voksne Leif Emil Hansen, RUC Hvad er marginalisering? marginalisering er begreb for en bevægelsesretning

Læs mere

1 Sandsynlighed Sandsynlighedsbegrebet Definitioner Diskret fordeling Betinget sandsynlighed og uafhængighed...

1 Sandsynlighed Sandsynlighedsbegrebet Definitioner Diskret fordeling Betinget sandsynlighed og uafhængighed... Indhold 1 Sandsynlighed 1 1.1 Sandsynlighedsbegrebet................................. 1 1.2 Definitioner........................................ 2 1.3 Diskret fordeling.....................................

Læs mere

C) Perspektiv jeres kommunes resultater vha. jeres svar på spørgsmål b1 og b2.

C) Perspektiv jeres kommunes resultater vha. jeres svar på spørgsmål b1 og b2. C) Perspektiv jeres kommunes resultater vha. jeres svar på spørgsmål b1 og b. 5.000 4.800 4.600 4.400 4.00 4.000 3.800 3.600 3.400 3.00 3.000 1.19% 14.9% 7.38% 40.48% 53.57% 66.67% 79.76% 9.86% 010 011

Læs mere

1. Introduktion. 1.1 Indledning. Risiko for social eksklusion i et uddannelsesperspektiv

1. Introduktion. 1.1 Indledning. Risiko for social eksklusion i et uddannelsesperspektiv 1. Introduktion 1.1 Indledning I det danske samfund bryster vi os af at have afskaffet materiel knaphed gennem en universel velfærdsmodel, (Larsen 2000: 48), og ifølge en EU rapport fra 2003 er Danmark

Læs mere

University of Copenhagen. Notat om statistisk inferens Larsen, Martin Vinæs. Publication date: Document Version Peer-review version

University of Copenhagen. Notat om statistisk inferens Larsen, Martin Vinæs. Publication date: Document Version Peer-review version university of copenhagen University of Copenhagen Notat om statistisk inferens Larsen, Martin Vinæs Publication date: 2014 Document Version Peer-review version Citation for published version (APA): Larsen,

Læs mere

Statistiske modeller

Statistiske modeller Statistiske modeller Statistisk model Datamatrice Variabelmatrice Hændelse Sandsynligheder Data Statistiske modeller indeholder: Variable Hændelser defineret ved mulige variabel værdier Sandsynligheder

Læs mere

Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14

Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14 Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14 Opgave 1 a) Det første trin i opstillingen af en hypotesetest er at formulere to hypoteser, hvoraf den ene støtter den teori vi vil teste, mens den anden

Læs mere

Personlig stemmeafgivning

Personlig stemmeafgivning Ib Michelsen X 2 -test 1 Personlig stemmeafgivning Efter valget i 2005 1 har man udspurgt en mindre del af de deltagende, om de har stemt personligt. Man har svar fra 1131 mænd (hvoraf 54 % har stemt personligt

Læs mere

Repetition. Diskrete stokastiske variable. Kontinuerte stokastiske variable

Repetition. Diskrete stokastiske variable. Kontinuerte stokastiske variable Normal fordelingen Normal fordelingen Egenskaber ved normalfordelingen Standard normal fordelingen Find sandsynligheder ud fra tabel Transformation af normal fordelte variable Invers transformation Repetition

Læs mere

Statistik viden eller tilfældighed

Statistik viden eller tilfældighed MATEMATIK i perspektiv Side 1 af 9 DNA-analyser 1 Sandsynligheden for at en uskyldig anklages Følgende histogram viser, hvordan fragmentlængden for et DNA-område varierer inden for befolkningen. Der indgår

Læs mere

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program Dagens program Kapitel 8.1-8.3 Tilfældig stikprøve (Random Sampling) Likelihood Eksempler på likelihood funktioner Sufficiente statistikker Eksempler på sufficiente statistikker 1 Tilfældig stikprøve Kvantitative

Læs mere

Resumé Fysisk aktivitet som forebyggende og sundhedsfremmende strategi

Resumé Fysisk aktivitet som forebyggende og sundhedsfremmende strategi Resumé Fysisk aktivitet som forebyggende og sundhedsfremmende strategi En undersøgelse af fysisk aktivitet og idræt brugt som forebyggelse og sundhedsfremme i to udvalgte kommuner. Undersøgelsen tager

Læs mere

Projekt 1 Spørgeskemaanalyse af Bedst på Nettet

Projekt 1 Spørgeskemaanalyse af Bedst på Nettet Projekt 1 Spørgeskemaanalyse af Bedst på Nettet D.29/2 2012 Udarbejdet af: Katrine Ahle Warming Nielsen Jannie Jeppesen Schmøde Sara Lorenzen A) Kritik af spørgeskema Set ud fra en kritisk vinkel af spørgeskemaet

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 4. Hypotesetest generelt Test for middelværdi Test for andele

Anvendt Statistik Lektion 4. Hypotesetest generelt Test for middelværdi Test for andele Anvendt Statistik Lektion 4 Hypotesetest generelt Test for middelværdi Test for andele Hypoteser og Test Hypotese I statistik er en hypotese en påstand om en populationsparameter. Typisk en påstand om

Læs mere

Stikprøver og stikprøve fordelinger. Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader

Stikprøver og stikprøve fordelinger. Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader Stikprøver og stikprøve fordelinger Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader Statistik Statistisk Inferens: Prediktere og forekaste værdier af

Læs mere

Hypotesetest. Altså vores formodning eller påstand om tingens tilstand. Alternativ hypotese (hvis vores påstand er forkert) H a : 0

Hypotesetest. Altså vores formodning eller påstand om tingens tilstand. Alternativ hypotese (hvis vores påstand er forkert) H a : 0 Hypotesetest Hypotesetest generelt Ingredienserne i en hypotesetest: Statistisk model, f.eks. X 1,,X n uafhængige fra bestemt fordeling. Parameter med estimat. Nulhypotese, f.eks. at antager en bestemt

Læs mere

1/41. 2/41 Landmålingens fejlteori - Lektion 1 - Kontinuerte stokastiske variable

1/41. 2/41 Landmålingens fejlteori - Lektion 1 - Kontinuerte stokastiske variable Landmålingens fejlteori - lidt om kurset Landmålingens fejlteori Lektion 1 Det matematiske fundament Kontinuerte stokastiske variable - rw@math.aau.dk Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Kursusholder

Læs mere

Nordjysk Uddannelsesindblik 2015 - temaindblik: Elevsammensætning og social mobilitet på ungdomsuddannelserne

Nordjysk Uddannelsesindblik 2015 - temaindblik: Elevsammensætning og social mobilitet på ungdomsuddannelserne Nordjysk Uddannelsesindblik 2015 - temaindblik: Elevsammensætning og social mobilitet på ungdomsuddannelserne Denne publikation er en del af Region s årlige uddannelsesindblik. I denne publikation beskrives

Læs mere

Lars Andersen: Anvendelse af statistik. Notat om deskriptiv statistik, χ 2 -test og Goodness of Fit test.

Lars Andersen: Anvendelse af statistik. Notat om deskriptiv statistik, χ 2 -test og Goodness of Fit test. Lars Andersen: Anvendelse af statistik. Notat om deskriptiv statistik, χ -test og Goodness of Fit test. Anvendelser af statistik Statistik er et levende og fascinerende emne, men at læse om det er alt

Læs mere

Eksempel på besvarelse af spørgeordet Hvad kan udledes (beregn) inkl. retteark.

Eksempel på besvarelse af spørgeordet Hvad kan udledes (beregn) inkl. retteark. Eksempel på besvarelse af spørgeordet Hvad kan udledes (beregn) inkl. retteark. Denne opgavetype kan tage sig ud på forskellig vis, da det udleverede materiale enten kan være en tabel eller en figur. Nedenfor

Læs mere

Billedbehandling og mønstergenkendelse: Lidt elementær statistik (version 1)

Billedbehandling og mønstergenkendelse: Lidt elementær statistik (version 1) ; C ED 6 > Billedbehandling og mønstergenkendelse Lidt elementær statistik (version 1) Klaus Hansen 24 september 2003 1 Elementære empiriske mål Hvis vi har observationer kan vi udregne gennemsnit og varians

Læs mere

LP-HÆFTE 2010 - SOCIAL ARV

LP-HÆFTE 2010 - SOCIAL ARV LP-HÆFTE 2010 - SOCIAL ARV Indhold Indledning... 1 Forståelsen af social arv som begreb... 1 Social arv som nedarvede sociale afvigelser... 2 Arv af relativt uddannelsesniveau eller chanceulighed er en

Læs mere

2012$ En#skæv#magtfordeling?# 18.)Maj) Et!sociologisk!studie!af!sammenhængen!! mellem!kulturel!kapital!og!politisk!! engagement!!

2012$ En#skæv#magtfordeling?# 18.)Maj) Et!sociologisk!studie!af!sammenhængen!! mellem!kulturel!kapital!og!politisk!! engagement!! 18.)Maj) 2012$ En#skæv#magtfordeling?# Etsociologiskstudieafsammenhængen mellemkulturelkapitalogpolitisk engagement Eksamensnumre: (DDS; 892, Kvant; 1012) (DDS; 829, Kvant; 1109) (DDS; 852, Kvant; 1085)

Læs mere

Forelæsning 5: Kapitel 7: Inferens for gennemsnit (One-sample setup)

Forelæsning 5: Kapitel 7: Inferens for gennemsnit (One-sample setup) Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 5: Kapitel 7: Inferens for gennemsnit (One-sample setup) Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske

Læs mere

Løsning til eksaminen d. 14. december 2009

Løsning til eksaminen d. 14. december 2009 DTU Informatik 02402 Introduktion til Statistik 200-2-0 LFF/lff Løsning til eksaminen d. 4. december 2009 Referencer til Probability and Statistics for Engineers er angivet i rækkefølgen [8th edition,

Læs mere

Kapitel 7 Forskelle mellem centraltendenser

Kapitel 7 Forskelle mellem centraltendenser Kapitel 7 Forskelle mellem centraltendenser Peter Tibert Stoltze stat@peterstoltze.dk Elementær statistik F2011 1 / 29 Indledning 1. z-test for ukorrelerede data 2. t-test for ukorrelerede data med ens

Læs mere

Fordeling af midler til specialundervisning

Fordeling af midler til specialundervisning NOTAT Fordeling af midler til specialundervisning Model for Norddjurs Kommune Søren Teglgaard Jakobsen December 2012 Købmagergade 22. 1150 København K. tlf. 444 555 00. kora@kora.dk. www.kora.dk Indholdsfortegnelse

Læs mere

1.0 Indledning (51/2068; 76/2048; 100/2077)... 3

1.0 Indledning (51/2068; 76/2048; 100/2077)... 3 Indholdsfortegnelse 1.0 Indledning (51/2068; 76/2048; 100/2077)... 3 1.1 Problemstillinger (51/2068; 76/2048; 100/2077)... 3 1.2 Problemformulering (51/2068; 76/2048; 100/2077)... 4 1.3 Læsevejledning

Læs mere

Kønsproportion og familiemønstre.

Kønsproportion og familiemønstre. Københavns Universitet Afdeling for Anvendt Matematik og Statistik Projektopgave forår 2005 Kønsproportion og familiemønstre. Matematik 2SS Inge Henningsen februar 2005 Indledning I denne opgave undersøges,

Læs mere

1 Sammenligning af 2 grupper Responsvariabel og forklarende variabel Afhængige/uafhængige stikprøver... 2

1 Sammenligning af 2 grupper Responsvariabel og forklarende variabel Afhængige/uafhængige stikprøver... 2 Indhold 1 Sammenligning af 2 grupper 2 1.1 Responsvariabel og forklarende variabel......................... 2 1.2 Afhængige/uafhængige stikprøver............................ 2 2 Sammenligning af 2 middelværdier

Læs mere

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007 Dagens program Kapitel 8.7, 8.8 og 8.10 Momenter af gennemsnit og andele kap. 8.7 Eksempel med simulationer Den centrale grænseværdisætning (Central Limit Theorem) kap. 8.8 Simulationer Normalfordelte

Læs mere

Baggrundsnotat: Søskendes uddannelsesvalg og indkomst

Baggrundsnotat: Søskendes uddannelsesvalg og indkomst 17. december 2013 Baggrundsnotat: Søskendes uddannelsesvalg og indkomst Dette notat redegør for den økonometriske analyse af indkomstforskelle mellem personer med forskellige lange videregående uddannelser

Læs mere

2.7. HVAD BETYDER DET EGENTLIG AT BETEGNE SIG SELV SOM TROENDE?

2.7. HVAD BETYDER DET EGENTLIG AT BETEGNE SIG SELV SOM TROENDE? 2.7. HVAD BETYDER DET EGENTLIG AT BETEGNE SIG SELV SOM TROENDE? Abstract: Danmark har i de seneste 50-60 år været igennem dramatiske forandringer på en række samfundsområder inklusive det religiøse. Disse

Læs mere

Det sociale helbred - en sociologisk undersøgelse af social kapitals indflydelse på helbredet

Det sociale helbred - en sociologisk undersøgelse af social kapitals indflydelse på helbredet Det sociale helbred - en sociologisk undersøgelse af social kapitals indflydelse på helbredet Eksamensnumre: ( DDS: 848, kvant.: 1011), (DDS: 850, kvant. 1017), (DDS: 844, kvant.: 1044) og (DDS: 849, kvant.:

Læs mere

5.11 Middelværdi og varians Kugler Ydelse for byg [Obligatorisk opgave 2, 2005]... 14

5.11 Middelværdi og varians Kugler Ydelse for byg [Obligatorisk opgave 2, 2005]... 14 Module 5: Exercises 5.1 ph i blod.......................... 1 5.2 Medikamenters effektivitet............... 2 5.3 Reaktionstid........................ 3 5.4 Alkohol i blodet...................... 3 5.5

Læs mere

2 -test. Fordelingen er særdeles kompleks at beskrive med matematiske formler. 2 -test blev opfundet af Pearson omkring år 1900.

2 -test. Fordelingen er særdeles kompleks at beskrive med matematiske formler. 2 -test blev opfundet af Pearson omkring år 1900. 2 -fordeling og 2 -test Generelt om 2 -fordelingen 2 -fordelingen er en kontinuert fordeling, modsat binomialfordelingen som er en diskret fordeling. Fordelingen er særdeles kompleks at beskrive med matematiske

Læs mere

Analyse 18. december 2014

Analyse 18. december 2014 18. december 214 Unge efterkommere med ikke-vestlig baggrund halter stadig efter danskere i uddannelsessystemet Af Kristian Thor Jakobsen og Christoffer Jessen Weissert Unge med ikke-vestlig baggrund klarer

Læs mere

Gennemsnit og normalfordeling illustreret med terningkast, simulering og SLUMP()

Gennemsnit og normalfordeling illustreret med terningkast, simulering og SLUMP() Gennemsnit og normalfordeling illustreret med terningkast, simulering og SLUMP() John Andersen, Læreruddannelsen i Aarhus, VIA Et kast med 10 terninger gav følgende udfald Fig. 1 Result of rolling 10 dices

Læs mere

Appendiks A. Entreprenørskabsundervisning i befolkningen, specielt blandt unge

Appendiks A. Entreprenørskabsundervisning i befolkningen, specielt blandt unge Appendiks A. Entreprenørskabsundervisning i befolkningen, specielt blandt unge Redegørelsen ovenfor er baseret på statistiske analyser, der detaljeres i det følgende, et appendiks for hvert afsnit. Problematikken

Læs mere

Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.

Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber. Tema Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber. Model og modelkontrol Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse. konfidensintervaller Vi tager udgangspunkt i Ex. 3.1 i

Læs mere

De sunde ejere 18-05-12. Det Danske Samfund II & Kvantitative metoder. Sociologi, Københavns Universitet. Frederikke 1078 / 845 1036 / 807 1019 / 853

De sunde ejere 18-05-12. Det Danske Samfund II & Kvantitative metoder. Sociologi, Københavns Universitet. Frederikke 1078 / 845 1036 / 807 1019 / 853 Det Danske Samfund II & Kvantitative metoder Sociologi, Københavns Universitet 18-05-12 De sunde ejere Frederikke 1078 / 845 1036 / 807 1019 / 853 Antal sider i alt: 71 Anslag i brødtekst: 95.837 Anslag

Læs mere

At konstruere et socialt rum. Annick Prieur og Lennart Rosenlund

At konstruere et socialt rum. Annick Prieur og Lennart Rosenlund At konstruere et socialt rum Annick Prieur og Lennart Rosenlund Vort sigte Vise hvorledes vi er gået frem, når vi har konstrueret et socialt rum ud fra surveydata fra en dansk by Aalborg efter de samme

Læs mere

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Rasmus Waagepetersen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Sandsynlighedsregning og lagerstyring Normalfordelingen og Monte

Læs mere

Fordeling af midler til specialundervisning på baggrund af skoledistrikter

Fordeling af midler til specialundervisning på baggrund af skoledistrikter NOTAT Fordeling af midler til specialundervisning på baggrund af skoledistrikter Model for Norddjurs Kommune Søren Teglgaard Jakobsen Maj 2013 Indholdsfortegnelse FORMÅL... 1 METODE... 1 POPULATION...

Læs mere

for gymnasiet og hf 2016 Karsten Juul

for gymnasiet og hf 2016 Karsten Juul for gymnasiet og hf 75 50 5 016 Karsten Juul Statistik for gymnasiet og hf Ä 016 Karsten Juul 4/1-016 Nyeste version af dette håfte kan downloades fra http://mat1.dk/noter.htm HÅftet mç benyttes i undervisningen

Læs mere

BAGGRUND OG FORMÅL MED UNDERSØGELSEN

BAGGRUND OG FORMÅL MED UNDERSØGELSEN BAGGRUND OG FORMÅL MED UNDERSØGELSEN Gladsaxe Kommune har som deltager i et pilotprojekt gennemført en brugertilfredshedsundersøgelse blandt alle kommunens forældre til børn i skole, SFO, daginstitution

Læs mere

Et oplæg til dokumentation og evaluering

Et oplæg til dokumentation og evaluering Et oplæg til dokumentation og evaluering Grundlæggende teori Side 1 af 11 Teoretisk grundlag for metode og dokumentation: )...3 Indsamling af data:...4 Forskellige måder at angribe undersøgelsen på:...6

Læs mere

Forslag til forløb om ulighed

Forslag til forløb om ulighed Forslag til forløb om ulighed Udarbejdet af Maria Bruun Bundgård, en af forfatterne til Sociologisk SET Det overordnede formål med forløbet er at få indblik i, hvordan man kan måle ulighed/lighed samt

Læs mere

BAGGRUND OG FORMÅL MED UNDERSØGELSEN

BAGGRUND OG FORMÅL MED UNDERSØGELSEN BAGGRUND OG FORMÅL MED UNDERSØGELSEN Gladsaxe Kommune har som deltager i et pilotprojekt gennemført en brugertilfredshedsundersøgelse blandt alle kommunens forældre til børn i skole, SFO, daginstitution

Læs mere

Ressourcer, generel tillid og sammenhængskraft

Ressourcer, generel tillid og sammenhængskraft Forår 01,. semester Ressourcer, generel tillid og sammenhængskraft En kvantitativ undersøgelse af sammenhængskraften i Danmark 18. maj 01 Integreret eksamensopgave i Kvantitative metoder og Det Danske

Læs mere

Deskriptiv statistik. Version 2.1. Noterne er et supplement til Vejen til matematik AB1. Henrik S. Hansen, Sct. Knuds Gymnasium

Deskriptiv statistik. Version 2.1. Noterne er et supplement til Vejen til matematik AB1. Henrik S. Hansen, Sct. Knuds Gymnasium Deskriptiv (beskrivende) statistik er den disciplin, der trækker de væsentligste oplysninger ud af et ofte uoverskueligt materiale. Det sker f.eks. ved at konstruere forskellige deskriptorer, d.v.s. regnestørrelser,

Læs mere

Matematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale til de digitale eksamensopgaver med adgang til internettet

Matematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale til de digitale eksamensopgaver med adgang til internettet Matematik A Studentereksamen Forberedelsesmateriale til de digitale eksamensopgaver med adgang til internettet stx11-matn/a-080501 Tirsdag den 8. maj 01 Forberedelsesmateriale til stx A Net MATEMATIK Der

Læs mere

Hvis α vælges meget lavt, bliver β meget stor. Typisk vælges α = 0.01 eller 0.05

Hvis α vælges meget lavt, bliver β meget stor. Typisk vælges α = 0.01 eller 0.05 Statistik 7. gang 9. HYPOTESE TEST Hypotesetest ved 6 trins raket! : Trin : Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse H eller H A : Alternativ

Læs mere

Hurtigt i job som dimittend

Hurtigt i job som dimittend Side 1 af 11 Hurtigt i job som dimittend DIMITTENDUNDERSØGELSEN 2018 OKTOBER 2018 Side 2 af 11 Indholdsfortegnelse 1. Dimittendernes karakteristika... 3 1.1. Flertal i job inden seks måneder... 3 1.2.

Læs mere

Seksuel chikane på arbejdspladsen. En undersøgelse af oplevelser med seksuel chikane i arbejdslivet blandt STEM-ansatte

Seksuel chikane på arbejdspladsen. En undersøgelse af oplevelser med seksuel chikane i arbejdslivet blandt STEM-ansatte Seksuel chikane på arbejdspladsen En undersøgelse af oplevelser med seksuel chikane i arbejdslivet blandt STEM-ansatte Juni 2018 Seksuel chikane på arbejdspladsen Resumé Inden for STEM (Science, Technology,

Læs mere

Løsning eksamen d. 15. december 2008

Løsning eksamen d. 15. december 2008 Informatik - DTU 02402 Introduktion til Statistik 2010-2-01 LFF/lff Løsning eksamen d. 15. december 2008 Referencer til Probability and Statistics for Engineers er angivet i rækkefølgen [8th edition, 7th

Læs mere

Schweynoch, 2003. Se eventuelt http://www.mathematik.uni-kassel.de/~fathom/projekt.htm.

Schweynoch, 2003. Se eventuelt http://www.mathematik.uni-kassel.de/~fathom/projekt.htm. Projekt 8.5 Hypotesetest med anvendelse af t-test (Dette materiale har været anvendt som forberedelsesmateriale til den skriftlige prøve 01 for netforsøget) Indhold Indledning... 1 χ -test... Numeriske

Læs mere

Grønlands Selvstyre. Kortlægning af daginstitutioner: Opfølgende notat efter seminar

Grønlands Selvstyre. Kortlægning af daginstitutioner: Opfølgende notat efter seminar Kortlægning af daginstitutioner: Opfølgende notat efter seminar Januar 2018 INDHOLD OPFØLGNINGSNOTAT VEDRØRENDE VALG AF PÆDAGOGUDDANNELSEN OG BESLÆGTEDE UDDANNELSER 4 3 Kortlægning af førskoleområdet

Læs mere

Note til styrkefunktionen

Note til styrkefunktionen Teoretisk Statistik. årsprøve Note til styrkefunktionen Først er det vigtigt at gøre sig klart, at når man laver statistiske test, så kan man begå to forskellige typer af fejl: Type fejl: At forkaste H

Læs mere

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger. Per Bruun Brockhoff. Stokastiske Variable

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger. Per Bruun Brockhoff. Stokastiske Variable Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800

Læs mere

Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger

Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800

Læs mere

Hvad skal vi lave? Responsvariabel og forklarende variabel Afhængige/uafhængige stikprøver

Hvad skal vi lave? Responsvariabel og forklarende variabel Afhængige/uafhængige stikprøver Hvad skal vi lave? 1 Sammenligning af 2 grupper Responsvariabel og forklarende variabel Afhængige/uafhængige stikprøver 2 Sammenligning af 2 middelværdier Uafhængige stikprøver Uafhængige stikprøver -

Læs mere

Uddannelse under naturlig forandring

Uddannelse under naturlig forandring Uddannelse under naturlig forandring Uddannelse under naturlig forandring 2. udgave Finn Wiedemann Syddansk Universitetsforlag 2017 Forfatteren og Syddansk Universitetsforlag 2017 Sats og tryk: Specialtrykkeriet

Læs mere

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007 Dagens program Kapitel 4: Diskrete fordelinger Afsnit 4.1-4.2, 4.7: Bernoulli fordeling Binomial fordeling Store Tals Lov (Laws of Averages, Laws of Large Numbers) 1 Bernoulli fordeling Kvantitative Metoder

Læs mere

Rettevejledning til Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 18. juni timers prøve med hjælpemidler

Rettevejledning til Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 18. juni timers prøve med hjælpemidler Rettevejledning til Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 18. juni 2007 4 timers prøve med hjælpemidler Opgaven består af re delopgaver, som alle skal besvares. De re opgaver indgår med samme vægt. Opgaverne

Læs mere

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Rasmus Waagepetersen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Sandsynlighedsregning og lagerstyring Normalfordelingen og Monte

Læs mere

Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning

Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning Statistik Lektion 1 Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning Introduktion Kasper K. Berthelsen, Inst f. Matematiske Fag Omfang: 8 Kursusgang I fremtiden

Læs mere

Trin 1: Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse

Trin 1: Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse Statistik 7. gang 9. HYPOTESE TEST Hypotesetest ved 6 trins raket! : Trin : Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse H eller H A : Alternativ

Læs mere

4. Selvvurderet helbred

4. Selvvurderet helbred 4. Selvvurderet helbred Anni Brit Sternhagen Nielsen Befolkningens helbred er bl.a. belyst ud fra spørgsmål om forekomsten af langvarig sygdom og spørgsmål om interviewpersonernes vurdering af eget helbred.

Læs mere

Kvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program

Kvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program Dagens program Estimation: Kapitel 9.7-9.10 Estimationsmetoder kap 9.10 Momentestimation Maximum likelihood estimation Test Hypoteser kap. 10.1 Testprocedure kap 10.2 Teststørrelsen Testsandsynlighed 1

Læs mere

Statistik Lektion 2. Betinget sandsynlighed Bayes regel Diskrete stokastiske variable Middelværdi og varians for diskret SV Binomialfordelingen

Statistik Lektion 2. Betinget sandsynlighed Bayes regel Diskrete stokastiske variable Middelværdi og varians for diskret SV Binomialfordelingen Statistik Lektion etinget sandsynlighed ayes regel Diskrete stokastiske variable Middelværdi og varians for diskret SV inomialfordelingen Repetition Udfaldsrum S Hændelse S Simpel hændelse O i 1, 3 4,

Læs mere

Regneregler for middelværdier M(X+Y) = M X +M Y. Spredning varians og standardafvigelse. 1 n VAR(X) Y = a + bx VAR(Y) = VAR(a+bX) = b²var(x)

Regneregler for middelværdier M(X+Y) = M X +M Y. Spredning varians og standardafvigelse. 1 n VAR(X) Y = a + bx VAR(Y) = VAR(a+bX) = b²var(x) Formelsamlingen 1 Regneregler for middelværdier M(a + bx) a + bm X M(X+Y) M X +M Y Spredning varians og standardafvigelse VAR(X) 1 n n i1 ( X i - M x ) 2 Y a + bx VAR(Y) VAR(a+bX) b²var(x) 2 Kovariansen

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test]

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test] Anvendt Statistik Lektion 6 Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test] Kontingenstabel Formål: Illustrere/finde sammenhænge mellem to kategoriske variable Opbygning: En celle for hver kombination af

Læs mere

Supplement til kapitel 7: Approksimationen til normalfordelingen, s. 136

Supplement til kapitel 7: Approksimationen til normalfordelingen, s. 136 Supplement til kapitel 7: Approksimationen til normalfordelingen, s. 36 Det er besværligt at regne med binomialfordelingen, og man vælger derfor ofte at bruge en approksimation med normalfordeling. Man

Læs mere

Metoder og struktur ved skriftligt arbejde i idræt.

Metoder og struktur ved skriftligt arbejde i idræt. Metoder og struktur ved skriftligt arbejde i idræt. Kort gennemgang omkring opgaver: Som udgangspunkt skal du når du skriver opgaver i idræt bygge den op med udgangspunkt i de taksonomiske niveauer. Dvs.

Læs mere

Indvandrere og efterkommere bliver i højere grad mønsterbrydere

Indvandrere og efterkommere bliver i højere grad mønsterbrydere Indvandrere og efterkommere bliver i højere grad mønsterbrydere Siden 14 har flere unge med ufaglærte forældre fået en uddannelse. Stigningen skyldes især, at flere indvandrere og efterkommere med ufaglærte

Læs mere

Note om Monte Carlo metoden

Note om Monte Carlo metoden Note om Monte Carlo metoden Kasper K. Berthelsen Version 1.2 25. marts 2014 1 Introduktion Betegnelsen Monte Carlo dækker over en lang række metoder. Fælles for disse metoder er, at de anvendes til at

Læs mere

Nordisk Motivationskonference 3.-4. juni 2010

Nordisk Motivationskonference 3.-4. juni 2010 Nordisk Motivationskonference 3.-4. juni 2010 Session Motivation, alder og læring Chair: Leif Emil Hansen, Roskilde Universitet, DK Hvad har motivation og læring med alder at gøre? Unge deltager ganske

Læs mere

Mobning på arbejdspladsen. En undersøgelse af oplevelser med mobning blandt STEM-ansatte

Mobning på arbejdspladsen. En undersøgelse af oplevelser med mobning blandt STEM-ansatte Mobning på arbejdspladsen En undersøgelse af oplevelser med mobning blandt STEM-ansatte September 2018 Mobning på arbejdspladsen Resumé Inden for STEM (Science, Technology, Engineering & Math) var der

Læs mere

Psykisk arbejdsmiljø og stress

Psykisk arbejdsmiljø og stress Psykisk arbejdsmiljø og stress - Hvilke faktorer har indflydelse på det psykiske arbejdsmiljø og medarbejdernes stress Marts 2018 Konklusion Denne analyse forsøger at afklare, hvilke faktorer der påvirker

Læs mere

Hovedresultater fra PISA Etnisk 2015

Hovedresultater fra PISA Etnisk 2015 Hovedresultater fra PISA Etnisk 2015 Baggrund I PISA-undersøgelserne fra 2009, 2012 og 2015 er der i forbindelse med den ordinære PISA-undersøgelse foretaget en oversampling af elever med anden etnisk

Læs mere

Skriftlig eksamen i samfundsfag

Skriftlig eksamen i samfundsfag OpenSamf Skriftlig eksamen i samfundsfag Indholdsfortegnelse 1. Introduktion 2. Præcise nedslag 3. Beregninger 3.1. Hvad kan absolutte tal være? 3.2. Procentvis ændring (vækst) 3.2.1 Tolkning af egne beregninger

Læs mere

Kapitel 4 Sandsynlighed og statistiske modeller

Kapitel 4 Sandsynlighed og statistiske modeller Kapitel 4 Sandsynlighed og statistiske modeller Peter Tibert Stoltze stat@peterstoltze.dk Elementær statistik F2011 1 Indledning 2 Sandsynlighed i binomialfordelingen 3 Normalfordelingen 4 Modelkontrol

Læs mere

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger. Per Bruun Brockhoff.

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger. Per Bruun Brockhoff. Kursus 242 Introduktion til Statistik Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik Bygning 35/324 Danmarks Tekniske Universitet 28 Lyngby Danmark e-mail:

Læs mere

Efterlysning af drengene i uddannelsessystemet hvor blev de af?

Efterlysning af drengene i uddannelsessystemet hvor blev de af? Efterlysning af drengene i uddannelsessystemet hvor blev de af? Center for ungdomsforskning i samarbejde med Ligestillingsministeriet og Forum 100 % Statusnotat marts 2011 v. lektor Camilla Hutters & videnskabelig

Læs mere