Høsten inntar sakte, men sikkert hverdagen og campus her på NMBU. Dagene blir mørkere og kaldere, og fargene på trærne blir flottere og varmere. Samtidig som flere og flere deler av floraen og faunaen går i vinterdvale, våkner flere og flere deler av STAT100 til liv. Vi studentene er nå halvveis i høstens statistikkeventyr.

Disse tre ukene har vi jobbet med to store og viktige temaer: Estimering og Hypotesetesting. Mange av oss har et slags forhold til disse to overskriftene fra før, men ordene er allikevel ganske fremmedgjørende. Så selvsagt kommer det en stemningsrapport fra lektorstudenten om hvordan dette gikk!

Man kan løse mange verdensproblemer ved å diskutere med noen som KUN lytter, men ikke nødvendigvis statistikkproblemer! Damgårdens utsmykning er dog flotte omgivelser for filosofiske temaer som estimering og hypotesetesting.

Forventninger

I forkant av disse to temaene fikk vi klar beskjed om at nå kommer essensen i statistikkfaget.

Til nå har vi jobbet med å oppsummere datamateriale ved hjelp av deskriptiv statistikk og «fortelle historien om de mange«.

Deretter lærte vi om teoretiske sannsynlighetsmodeller, og hvordan vi kan formulere en passende modell ut fra en gitt situasjon.

Før vi gikk i gang med de nye temaene, tenkte vi at de kunne gi oss litt bedre innblikk i en statistikers hverdag. For selv om et estimat var et kjent ord for alle på kollokviegruppa, dreier kanskje estimering seg generelt om litt mer enn hva har vært borti før? Også hypotese-begrepet er nærliggende all naturvitenskap og noe vi bruker omtrent daglig – men hva i alle dager er en «hypotesetest»?

Høst på campus og Andedammen. De mest observante (NMBU-kjente) av dere ser kanskje at det noe som mangler på øya? Kan vi forvente at det tusen ganger overmalte andehuset vil dukke opp igjen? Visste du forresten at Andedammen i realiteten heter «Svanedammen»? 😉

Realiteten underveis

Her var det en del kjent stoff og en del nytt, akkurat som forventet! Estimering handler kort og godt om at man hva man kan si om virkeligheten («den store populasjonen»), basert på hva man vet fra et tilfeldig utvalg (fra populasjonen).

Kathrine har servert oss noen gode eksempler: Man kan si noe om bruktbilpriser for ulike bilmodeller på Finn, basert på de ni første treffene på et søk, eller si noe om vekten av sukkerposer fra en fabrikk, basert på et tilfeldig utvalg sukkerposer fra samlebåndet (dette var faktisk en innleveringsoppgave denne uka). Det å ta tilfeldige og uavhengige prøver for å kunne si noe om det store bildet er kjemperelevant og noe som brukes hele tiden! Jeg får litt deja vu til første kursuke og til deskriptiv statistikk; «historien om de mange«…

Som ihugga nerd og realist er man på jakt etter gode tall: De tallene som best forteller noe om verden. Og ukjente egenskaper ved verden lar seg altså anslå ved hjelp av estimering. Den sanne og ukjente verdien for forventningen my (μ), for eksempel.

«Et eller annet sted på dette ENORME jordet rundt Eika må jo den ukjente, sanne verdien for forventningsverdien my ligge?! Det er bare å begynne å lete… kanskje burde jeg gjøre noe med konfidensintervallet mitt?»

Ikke før vi hadde begynt å få et grep om estimatene og deres tilhørende usikkerhetsintervaller, de såkalte konfidensintervallene, var det tid for å sette opp hypoteser.

I statistikken tar vi hypotesebegrepet man gjerne kjenner fra langt tilbake og gjør en artig vri; vil ting være omtrent som før (nullhypotese) eller skjer det betydelig endring (alternativ hypotese)? Og med hvordan kan man med stor sikkerhet kan komme til en konklusjon der en av disse hypotesene forkastes? Dette er anvendt statistikk på sitt beste! Hvordan skal man konkludere med noe og være sikker på at man har konkludert rett! Høy relevans og en håndfast måte å tilnærme seg virkelige undersøkelser😊

Det er noe vakkert og filosofisk over disse temaene. Jeg vil gå så langt som å si at dette er ex.phil i tallversjon, for det er nå man virkelig skal bryne seg på hva tallenes språk faktisk sier og betyr. Platon, Descartes og Kant skulle fått noe å tygge litt på hadde de tatt STAT100!

Vakkert og på grensa til filosofisk: Høstkrokus på campus.

Rett fra levra

Hvis jeg skal peke hvordan disse temaene skiller seg fra de tidligere, må jeg si at det her er en mer matematisk tilnærming. Det er en del formler, utledninger og beviser som ganske elegant og presist forklarer begrepene, og det er jeg personlig veldig fan av!

Samtidig er det mange som kanskje ikke like god venn med tallene og formlene som meg? Det er hverken første eller siste gang jeg tror mengdetrening er løsningen. Oppgaver, oppgaver og atter oppgaver er veien til mål her! Tenn et duftlys, kjøp inn sjokolade, hør på litt musikk og gjør det hele til en koselig greie, for så å diskutere dette med medstudenter eller hjelpelærere!

Halvveis i STAT100: Kunnskapen vokser for hver dag som går, samtidig som det har rot i mye av det jeg kjenner til fra før. Kjempespennende, nesten fengslende!

Medstudentenes tanker

«Jeg synes personlig disse temaene var vanskeligere enn de to første! Men, det har nok noe å gjøre med at det vi har jobbet med til nå har vært ganske kjent»- Elise, lektorstudent.

Vi er dog skjønt enige om at det er nå vi virkelig føler vi gjør SKIKKELIG statistikk og skjønner mer hva det faktisk går ut på! Det å oversette tekst til tall, og omvendt, flere ganger fram og tilbake, for så å faktisk lage noe meningsfullt av det. Det er litt mer komplekst og det er mer matematisk, men samtidig begynner ting å bli virkelig interessant!

Den unge pedagogen

Som den nysgjerrigperen og menneskekjenneren jeg er, har jeg alltid et mål om å bli best mulig kjent med foreleserne mine i løpet av den korte tiden jeg har de i et kurs. Hvorfor? Tja, kanskje kan de bli en del av et nettverk, man kan få en mastergradsveileder, en ny arbeidsgiver, en livslang venn, eller bare en hyggelig kaffekopp etter en forelesning.

Uansett, Kathrine gjør det til en lek å la studentene bli kjent med henne! Dette opplever jeg har en styrket læringseffekt i kurset, sammenlignet med andre kurs jeg har tatt på universitetet. Det er velkjent at når elevene får en relasjon til læreren sin, blir både det psykososiale læringsmiljøet og læreprosessene bedre. Sjakktrekk for studentenes læring og absolutt noe vi setter pris på mellom alt av beregninger, estimering og hypotesetesting!

Oppgaveeksempel fra forelesning om estimering; Du kan jo tro man nå HVER BIDIGE dag kaster et blikk bort på parkeringsplassen og ser etter Toyota’en med fastrustet skiboks! «Er Kathrine på jobb i dag tro? Jaggu er hun det!»

Relevans?

Hvis de to tidligere modulene var relevante, og disse to anvender all teori vi har lært til nå, bør det være ganske greit å gjette hva jeg tenker om relevans? Riktig, KJEMPERELEVANT!!

Det er ikke før nå jeg tenker kritisk gjennom hva slags tall og estimater jeg får servert på sølvfat fra andre hold, eller hvordan man skal konkludere på om en hypotese er gjeldende for tilfellet eller ikke.

I skrivende stund er jeg i undervisningspraksis på en lokal videregående skole, der jeg underviser i kjemi 1 og 2. Det jeg nå lærer om estimering kobles direkte inn mot hvordan undervisningen foregår på laboratoriet og hva jeg forteller elevene kan fokusere på når de skal gjøre etterarbeidet. I tillegg kan jeg bruke det jeg nå vet om konfidensintervaller og hypotesetesting i egne kjemi- og matematikkfag ved NMBU.

Lektorstudenter driver både høyt, lavt og overalt hele tiden, men for min del knytter STAT100 trådene sammen. Bare halvveis i filmen/boka/pensum/eventyret altså? Jeg gleder meg til resten og til at bagasjen (eller skiboksen!) fylles til randen!