Syftet med arbetet är att undersöka  distanselevers motivation till distanskurser ochom det finns några samband mellan elevernas motivation och deras prestationer. Detta görs för att förhoppningsvis kunna anpassa framtida utbildning efter de elever som läser. Tidigare forskning har visat att det finns ett problem inom distansundervisningen då det kommer till elever som hoppar av sina kurser. Forskning inom området har visat att det inte finns någon enkel förklaring till varför fler hoppar av vid distansundervisning än vid vanliga studier.Detta var även ett problem vid den undersökta skolan då det var en stor andel elever som antingen hoppade av sin kurs eller gick ut utan ett godkänt betyg. En enkätstudie användes för att få en bred bild av elevernas motivation och sedan användes intervjuer bland de elever som ej fullföljt vald kurs. Intervjuerna användas för att få en mer detaljerad bild av vad som motiverade eller inte motiverade de elever som ej fullföljde kursen med ett godkänt betyg. Resultatet från enkäten tyder på att de flesta som läser Matematik A och B på distans gör det för att de behöver kursen för att komma in på en utbildning. Man kunde även se att matematiken ej ansågs vara särskilt rolig även om den ansågs vara viktig. Från enkäten framkom även att de elever som ej fullföljt kursen med ett godkänt betyg har ett sämre förhållande till matematik de som fullföljt kursen med godkänt eller högre,  och att detta främst beror på deras tidigare möten med matematiken.  Från intervjustudien framkom det att yttre faktorer  som t.ex. hög arbetsbelastning på jobbet eller personliga bekymmer,  var en vanlig anledning till att elever hoppar av kursen. Resultaten från intervjuerna var även att de som fullföljt kursen utan ett godkänt betyg ofta tyckte att matematik var tråkigt och att när de fastnade på uppgifter så tappade de ofta motivationen.

Denna uppsats skrivs på uppdrag av Statisticon AB och syftar till att studera hur bortfall påverkar skattningen av trafikarbetets förändring (TF) från 2011 till 2012. Vi arbetar med data som samlats in timvis året runt från 83 mätstationer utplacerade i Sverige. Tre olika typer av bortfall kommer att undersökas: bortfall av hela mätstationer, bortfall av dygn och bortfall av reella bortfallsmönster. Vi utför sedan tre olika simuleringar där bortfall simuleras utifrån var och en av dessa bortfallstyper för att se hur skattningen av TF påverkas. Proceduren upprepas för större och större bortfall. Bortfall av mätstationer ger en tydlig försämring i säkerheten av skattningen då variansen ökar. Bortfall av reella bortfallsmönster har en något flackare variansutveckling, medan bortfall av dygn ger en mycket liten ökning i variansen. Bortfall av mätstationer samt dygn indikerar en väntevärdesriktig skattning medan vi för bortfall av bortfallsmönster ser att skattningen blir mer och mer negativ ju större bortfallsandelen är. Utifrån vår analys anser vi att bortfallsandelen ej bör överstiga 25 - 30 procent, då detta medför en kraftigare variansökning samt en ökad risk att av misstag göra en positiv skattning.

Ett problem i välfärdsforskningen är att äldre individer ofta exkluderas från levnadsnivåundersökningarna genom en övre åldersgräns, alternativt inkluderas men utan att särskild hänsyn tas till de metodproblem som uppstår då respondenterna är äldre. Detta resulterar i bristande kunskap om de äldres levnadsförhållanden, hälsa och behov. Uppsatsens syfte är att belysa undersökningsdesignens betydelse för resultatet i levnadsnivåundersökningar av de allra äldsta. Tre för äldrestudier viktiga metodkomponenter diskuteras och analyseras: betydelsen av bortfall, exkluderingen av institutionsboende och användningen av indirekta intervjuer. Som underlag används datamaterial från Undersökningen om äldres levnadsvillkor (SWEOLD) från tre intervjuår, 1992, 2002 och 2004. SWEOLD är en nationellt representativ intervjubaserad levnadsnivåundersökning av de allra äldsta i Sverige. Genom jämförelser av olika undersökningsgruppers kön- och åldersstrukturer, relativa dödsrisker samt skillnader i olika hälso- och välfärdsmått analyseras och diskuteras effekten av olika undersökningsdesigner på resultaten. Resultaten av analyserna visar att om SWEOLD-studien antingen exkluderat institutionsboende eller valt bort att använda indirekta intervjuer skulle ca 20 procent av de äldre inte ha intervjuats, utöver bortfallet. Dessa grupper skiljer sig från svarandegruppen avseende ålders- och könsfördelning samt genom 3 gånger så hög relativ dödsrisk. Därmed skulle fler kvinnor, fler äldre och fler sjuka inte ha intervjuats och resultatet hade varit att andelen med problem inom områden som personlig omvårdnad (ADL), fysisk mobilitet och psykisk hälsa hade underskattats.

Syfte Studiens övergripande syfte var att undersöka vilka skäl som finns till att avstå från hälsotester genomförda inom företagshälsovård. För att synliggöra och öka förståelsen för dessa skäl, var studiens delsyften att undersöka bortfallsgruppens inställning till hälsotesteroch hälsosatsningar, där hälsotester ingår som en del. Metod Genom kontakt med Liv&Lust AB och Preem Petroleum AB gavs möjlighet attgenomföra en studie av bortfallsgruppen, dvs. de individer som arbetar på Preem, Huvudkontoret på Gärdet i Stockholm, och som avstått från att, på frivillig basis, deltaga i Liv&Lust Första Hälsoplantest under 2002-2003. En kvalitativ intervju genomfördes med nio personer ur bortfallsgruppen under våren 2003 på Preem:s huvudkontor. Intervjuerna var halvstrukturerade och deras längd varierade mellan cirka 35 till cirka 60 minuter.  Resultaten kategoriserades först efter meningsbärande utsagor och analyserades därefter utifrån Antonovskys KASAM-modell innehållande de tre komponenterna: meningsfullhet, begriplighet och hanterbarhet. Resultat En vanlig orsak som uppgavs som skäl till att avstå från Hälsoplantest var tidsbristpga. arbetsbelastning. Diffusa negativa känslor uttalades i samband med skälen och ibland även en osäkerhetskänsla inför företagets roll i sammanhanget. Uttryck gavs för en medvetenhet kring den egna kroppsstatusen, både positiv och negativ. Ett Hälsoplantest ansågs därmed innebära en onödig bekräftelse. Då den egna kroppsstatusen beskrevs som mindre positiv sammankopplades testet med ett negativt tillrättavisade budskap. Åsikten att man klarade sig själv, utan hälsotester, framfördes och kunde även den kopplas till medvetenheten kring den egna kroppsstatusen. Inställningen till Hälsoplantest och Preem:s beslut att genomföra dessa var positiv trots att man själv avstått från att deltaga. Inom samtliga kategorier saknades den motivationsskapande KASAM-komponenten meningsfullhet. Slutsats När bortfallsgruppen beskrev den egna kroppsstatusen i mindre positiva termerförknippades  hälsoplantestet med en negativ bekräftelse och ett negativt tillrättavisande budskap, vilka tolkades som styrande faktorer bakom skälet till att avstå. / Bilagorna saknas i pdfen.

No description available.

År 1997 påbörjades ett världsunikt projekt, ABIS-studien (Alla Barn i Sydöstra Sverige) på Hälsouniversitetet i Linköping (Linköpings Universitet). Av alla barn som föddes under perioden 1 oktober 1997 till 1 oktober 1999 i Blekinge, Småland, Öland och Östergötland har ca 17 000 följts med jämna mellanrum över åren: barnets födelse, ettårsuppföljning, 2-3-årsuppföljning, 5-6-årsuppföljning samt åttaårsuppföljning. Barnen/familjerna har inför varje moment i studien lämnat in biologiska prover och svarat på frågeformulär. Frågeformulären innehåller frågor av varierade typ och denna uppsats tar hänsyn till de sociodemografiska variablerna samt de variabler som användes för att ”mäta” stress hos föräldrarna och i vissa fall barnen. Genom åren har antalet frågeformulär som fyllts i minskat kraftigt från 16051 till 4030 i åttaårsuppföljningen. Med hjälp av den här uppsatsen vill vi undersöka om bortfallgruppen har speciella kännetecken och om orsaken till bortfall kan förklaras. Som underlag arbetar vi med de data som registreras genom frågeformulären med startpunkt i födelseformuläret, där alla som svarat antas vara populationen och de som därefter försvinner inför kommande uppföljningar är bortfall. För att kunna angripa problemet har multidimensionell skalning, klusteranalys och logistisk regression använts. Ingen av metoderna resulterade i att vi kunde särskilja observationer i två olika grupper som överensstämde med grupperna svarande och bortfall. Därför kan vi inte heller beskriva eller förklara bortfallet utifrån de variabler som valdes, mot sociodemografiska variabler och stressvariabler. / In 1997 began a unique project, the ABIS study (All Babies in Southeast Sweden) at the Faculty of Health Sciences in Linköping (Linköping University). Of all babies born during the period 1 October 1997-1 October 1999 in the counties Blekinge, Småland, Öland and Östergötland have about 17 000 been followed-up at regular intervals over the years: at birth, after one-year, after 2-3 years, after 5-6 years and after eight years. Children/families have for each moment in the study submitted biological samples and responded to questionnaires. The questionnaires contain questions of varying types; this paper takes into account the socio-demographic variables and the variables that were used to "measure" stress with the parents and to some extent with the children. Through the years the number of participants declined sharply from 16 051 filling out the first questionnaire to 4030 at the eight-year follow-up. With this essay we will investigate if the nonresponse group has specific characteristics and if the cause of the nonresponse can be explained. As a basis we work with the data recorded by the questionnaires, with starting point at the birth in which all who responded are assumed to be the population and then the ones who leave the study into the next follow-ups constitute the nonresponse group. In order to tackle the problem, multidimensional scaling, cluster analysis, and logistic regression have been used. None of the methods however made it possible distinguish observations in two different groups that correspond with the groups of respondents and dropouts. Therefore, we cannot describe or explain the nonresponse from the variables that have been chosen, i.e. socio-demographic and stress variables.

Akut stroke är en allvarlig och livshotande sjukdom som ofta leder till fysiska och kognitiva funktionsnedsättningar. Riksstroke är ett kvalitetregister som samlar in och tillhandahåller information om strokevården i Sverige. Under 2019–2020 pågår ett omfattande valideringsarbete där analys av bortfallet inom registret utförs. Syftet med uppsatsen var att som i en del av detta arbete analysera omfattningen av bortfallet i flera faktorer och om det fanns en skillnad mellan grupperna kön, ålder och sjukhus. Därefter testades två metoder för bortfallshantering, complete case analysis och multipel imputations by chained equation (MICE). Dessa utvärderades genom att jämföra de skattade oddskvoterna för död inom 90 dagar efter inskrivning på sjukhus. Resultatet visade att det fanns stora skillnader i bortfall mellan män och kvinnor, åldersgrupper och sjukhusen. Där kan en stor del av skillnaden i bortfall troligtvis kan förklaras av åldern på patienterna. Det två utvärderade metoderna producerade jämförbara resultat.

Bortfall är ett vanligt problem vid genomförandet av statistiska analyser. Studien undersöker hur val av metod för bortfallshantering påverkar en regressionsanalys estimerad från ett dataset med slumpmässigt saknad data. Genom simulerad data och en Monte Carlo-simulation har resultaten jämförts utifrån olika storlekar på bortfall. De saknade värdena har hanterats med fem metoder; imputationer med medelvärde, stokastisk regression, random forest, predictive mean matching (PMM) samt estimation med complete case analysis (CCA). Bortfallshanteringen utvärderas genom modellernas goodness of fit och betakoefficientens bias. Studien visar att CCA och imputering med stokastisk regression, random forest och PMM kan estimera betakoefficienten utan bias men att det ökar med större andel bortfall, vidare påverkas risken för att begå ett typ I-fel.

Partiellt bortfall är en vanligt förekommande felkälla vid statistiska undersökningar. Med partiellt bortfall avses avsaknad av vissa variabelvärden för ett observationsobjekt, något som riskerar leda till förlust av statistisk styrka och skeva parameterskattningar. Ett stort antal metoder har utvecklats för att hantera denna problematik, och syftet med denna uppsats är att undersöka vilken effekt några av dessa metoder har på parameterskattningarna i en logistisk regressionsmodell, och huruvida dessa metoder är lämpliga att tillämpa på aktuellt datamaterial. De metoder som inkluderats i denna studie är complete case analysis, MICE och missForest. För ändamålet simuleras partiellt bortfall av olika omfattningar och under olika bortfallsmekanismer i ett verkligt datamaterial som består av 2987 observationer och fem variabler. Metoderna utvärderas sedan med avseende på normalized root mean squared error (NRMSE), samt genom att undersöka hur de regressionskoefficienter som skattats med de imputerade datamaterialen avviker från de regressionskoefficienter som skattats med det kompletta, observerade datamaterialet. missForest resulterar i lägst NRMSE. I den efterföljande logistiska regressionsanalysen resulterar dock MICE i betydligt lägre bias än missForest. / Missing data is a common problem in research and can lead to loss of statistical power and bias in parameter estimates. Numerous methods have been developed for dealing with missing data, and the aim of this thesis is to evaluate how a number of these methods affect the parameter estimates in a logistic regression model, and whether these methods are suitable for the data in question. The methods included in this study are complete case analysis, MICE and missForest. For the purpose of evaluating the methods, missing values in varying proportions and under different missing mechanisms are generated in a real dataset consisting of 2987 observations and five variables. The performance of the methods is assessed by normalized root mean squared error (NRMSE), and by comparing the regression coefficients estimated using the original, true data set with the regression coefficients estimated using imputed data sets. missForest results in the lowest NRMSE. In the subsequent logistic regression analysis, however, MICE results in considerably lower bias than missForest.

Understanding peoples travel behavior is vital when planning transportation systems. Travel surveys are used to collect peoples travel data. Lately it has been harder to recruit respondents to the traditional travel surveys which has resulted in lower data quality. TravelVu is a smartphone application that collects GPS-data and for every trip the user takes the application collects information. The user can then check the trips and adjust them and at the end of the day confirm that the trips are correct. The corrected data is later used in analyzing travel behavior. All studies have a dropout rate that need to be addressed and users drop out from TravelVus travel surveys both during the recruitment period and the phase when data is collected.  The purpose of this study is to find out when the dropout happens, if it affects the representation of different demographical groups and how to prevent the results from getting biased. The goal is to find solutions to make the distribution between the different demographic groups closer to mirroring the distribution between those groups in the population. The study was executed in three parts. The first part is a study of previous travel behavior surveys and the different methods used to collect travel data and recruit respondents. The second part is a study of data collected by TravelVu in travel surveys made in Gotland, Täby, Trollhättan and Lund. In this part discrepancies between groups with different age, gender, education, and possession of driver’s license, was studied to see if some demographic group was underrepresented in TravelVus travel surveys. The third part was an interview study with people from different demographical groups. These people had to answer questions about their attitude toward travel surveys and different travel survey methods. They also had to discuss what could influence their attitude positively or negatively, and review how inclined they felt to participate based on a recruitment letter and the application, TravelVu.   The results from the second part of the research showed that some demographic groups were more represented that other. These groups were women, people between the ages of 35 and 74 years old, people with a driver’s license, and people with higher education. This biasedness in representation is already set during the recruitment phase and during the data collection period people drop out according to this trend.  A common answer in the interviews were that people thought travel surveys meant the respondent had to put in a lot of work and that it could feel unsafe being tracked by GPS-based travel surveys. Many participants pointed out that it was hard to understand the purpose of travel surveys and how it would affect them in a positive way.  Some conclusions made from this research is that the distribution between demographic groups is set during the recruitment period, that the largest dropout rate is during the recruitment period and that the recruitment letter should be adjustable to reach different people, since the research showed that some participants wanted more information than the recruitment letter offered. This could be achieved by having links in the letter for more information for those who does not feel satisfied with the information offered in the letter and by having demos of the application which makes it possible for the respondent to try out the survey method before committing. The letter should also focus more on the positive parts of participating in a travel survey. / För att planera transportsystem behöver man förstå hur människor reser och för detta används resevaneundersökningar. Det har blivit svårare att få in svar vid dessa undersökningar och kvaliteten på de traditionella resevaneundersökningarna har sjunkit. Med applikationen TravelVu kan resedata samlas in genom mobilens GPS och på så sätt följa personens resor genom platsprecision. Under dagen tar TravelVu fram ett förslag på hur personen har rest och vilka aktiviteter hen haft under dagen. Användaren kontrollerar och justerar om det behövs, därefter markerar hen att dagen är rätt.  De rättade resorna är de som används i analyser av resebeteende. Alla undersökningar ger ett bortfall som måste hanteras. Det är viktigt att bortfall av grupper hanteras så att människor inte blir exkluderade ur planeringen. Personer faller bort ur TravelVus undersökningar både under rekryteringen och under datainsamlingsperioden. Syftet med undersökningen är att ta reda på när bortfallet sker, vilka demografiska grupper som påverkas och hur man kan få fler att delta och minska skevheten i demografin. Målet är att med hjälp av detta få en mindre skev fördelning mellan de olika demografiska grupperna så att respondenterna speglar befolkningen mer.  Studien har utförts i tre delar. Den första delen är en litteraturstudie av hur resevaneundersökningar går till från rekrytering till datainsamling och vilka olika metoder som kan användas för att utföra en resevaneundersökning. I den andra delen undersöks data från tidigare undersökningar med TravelVu som gjorts i Gotland, Täby, Trollhättan och Lund. Där undersöktes skillnader i deltagande mellan personer som tillhörde olika åldersgrupper, kön, hade körkort eller inte, samt utbildningsnivå. Den tredje delen är en intervjustudie där personer från olika demografiska grupper fått besvara frågor om deras inställning till olika resevaneundersökningsmetoder, berätta om vad som skulle påverka de positivt eller negativt, samt berätta om deras inställning till både ett rekryteringsbrev och applikationen TravelVu.  Resultatet visade att skevheten bland de demografiska grupperna sattes redan under rekryteringsperioden. Under resten av undersökningen fortsätter respondenterna falla bort enligt liknande trender. De grupper som var mer representerade i resevaneundersökningar var kvinnor, personer från 35 år till 74 år, personer med körkort och personer med längre utbildning.  Intervjuresultatet visade att många ansåg att resevaneundersökningar kunde innebära mycket engagemang och att resevaneundersökningar som använde sig av platsprecision kunde vara integritetskränkande. Något annat som dök upp oftare var att det var svårt att förstå syftet med undersökningen.  Några slutsatser från undersökningen är att den demografiska fördelningen sätts efter rekryteringen, att det största bortfallet sker under rekryteringen och att man borde göra rekryteringsbrevinnehållet anpassningsbart för olika respondenter genom att ge de möjlighet att fördjupa sig om resevaneundersökning. Detta går att uppnå genom att ge tillgång till mer information på till exempel en webbsida som kan nås via länk eller QR-kod i brevet men också genom att låta respondenten testa applikationen via en webbaserad demo innan respondenten laddar ner applikationen. Man borde även fokusera mer på hur respondenten påverkas positivt av att vara med i en resevaneundersökning i rekryteringsbrevet.