Forskning vid Statistiska Institutionen

På statistiska institutionen finns en aktiv forskningsmiljö. Vi bedriver metodutveckling och arbetar med tillämpningar inom en rad discipliner. Forskningen sker ofta i samarbete med nationella och internationella forskare.

Statistikseminarier

Statistiska institutionen anordnar forskningsseminarier varje vecka under terminstid. Seminarierna äger rum på onsdagar klockan 10.15 i rum H317. Intresserade deltagare är välkomna.

Seminarier

Forskare sitter vid ett bord i ett seminarierum och förklarar något

En av våra forskare och mottagare av innovationspriset Hjärnäpplet, Inger Persson. Foto: Mikael Wallerstedt.

Forskningsområden

Insamlande av stora mängder data är idag norm snarare än undantag – till viss del beroende på komplexiteten av moderna frågeställningar, och till viss del på grund av större tillgänglighet. Fältet multivariat statistik har till följd av detta utvecklats för att kunna svara på de frågeställningar som uppstått. Ursprungligen kom denna typ av data från genetik, men nu har användandet av högdimensionell data spridit sig till så olika fält som teknik, psykologi, biologi och beteendevetenskaper, samt till och med fält som jordbruksvetenskap och finans. För att hantera moderna utmaningar så håller den statistiska metodologin för tillfället på att utvecklas i en hastighet som saknar motstycke i alla aspekter: teori, beräkning och tillämpningar. Fältet ser även ut att växa framöver och framtidsutsikterna ser onekligen ljusa ut.

Ansvarig forskare: Rauf Ahmad och Tatjana Pavlenko

Kausal inferens syftar till en förståelse av samhällsfenomen eller av analyser av effektivitet av olika behandlingar (till exempel medicinska, arbetslivsinriktade, miljöåtgärder etc.). Statistik kan inte i sig själv ge kunskap om olika fenomen utan används för vederläggning av teorier under olika antaganden. En förståelse av tematisk teori, hur data samlas in och statistik teori formulerar tillsammans den kausala analysen. Av den anledning är det ett måste att förstå aktuella tematiska frågor och att i metodutvecklingen fundera över hur data i samspel med statistik teori kan förbättra analyser kring kausala frågeställningar, såsom test av teorier och renodlade effektutvärderingar.

För närvarande samarbetar vi med forskare inom medicin, ekonomi, psykologi och teknik. För att visa på bredden i de tematiska frågeställningarna kan nämnas; (i) test av teorier för hur massmedia påverkar väljares möjlighet till ansvarsutkrävande, (ii) analys av familjevänliga arbetsplatsers påverkan på löner och inkomster för män och kvinnor; (iii) analys av luftföroreningars påverkan på barns hälsa, (iv) test av könsskillnader i preferenser och (v) analys av elanvändning av förändringar i tariffer och energisparinformation. Metodologiskt har vi gjort bidrag kring, bland annat, design av randomiserade experiment och identifikation och skattning av kausala effekter med observationsdata och registerdata i synnerhet. Problem som mer specifikt studerats är att tidpunkt för behandling väljs (till skillnad mot vid en randomiserad studie där tidpunkt är densamma för behandlade och obehandlade) och att det kan finnas mätfel, både i kontrollvariabler och tidpunkt för behandling.

Ansvariga forskare: Per Johansson och Ingeborg Waernbaum

Strukturell ekvationsmodellering (SEM) är en multivariat statistisk analysteknik som samtidigt förenar faktoranalys och multipel regressionsanalys. Den analyserar orsakssamband mellan observerade variabler och latenta konstruktioner, inklusive linjära och icke-linjära effekter. SEM innehåller två grundläggande typer av modeller, mätmodellen som representerar teorin som anger hur en uppsättning uppmätta variabler mäter latenta konstruktioner, och den strukturella modellen som representerar teorin som visar hur latenta konstruktioner är relaterade till varandra.

SEM appliceras på olika datatyper så som, tvärsnittsdata, longitudinella data, tidsseriedata eller multileveldata. Modeller baserade på tvärsnittsdata kan hjälpa oss att bedöma orsakssamband, förmedlingshypoteser; ”Latent Growth Curve” modeller används ofta för att analysera förändring över tid; ”Item Response Theory Mixture Models” analyserar mönster av individuella beteenden och enkätsvar och flernivåmodeller kan komma åt orsaker till variationer mellan olika datanivåer. SEM har allmänt tillämpats inom samhällsvetenskap och har fått en spridning till andra vetenskapsområden de senaste decennierna, till exempel informationsteknologi och medicinsk forskning.

Statistiska institutionen i Uppsala har en lång tradition av strukturell ekvationsmodellering och är känd som SEMs födelseplats. Professor emeritus Karl G. Jöreskog är pionjär i SEM och LISREL (linear structural relations) -programmet (Jöreskog och Sörbom) var den första mjukvaran för analys av strukturella ekvationsmodeller. Idag fortsätter professor Fan Wallentin och docent Shaobo Jin med kolleger på denna rika tradition och bidrar aktivt till fältet.

Ansvarig forskare: Fan Yang Wallentin

Ekonometri är vetenskapen om att tillämpa statistiska metoder på ekonomiska problem, såsom att skatta ekonomiska modeller, testa ekonomiska teorier och göra prognoser. Begreppet mikroekonometri används när metoder utvecklas eller tillämpas på data som härstammar från individer, företag och liknande. Makroekonometri, å andra sidan, handlar om metoder för, eller tillämpningar av, aggregerad data (t.ex. BNP).

Sedan Herman Wold utnämndes till professor år 1942 har makroekonometri varit en viktig del av forskningsmiljön vid institutionen. Under det senaste decenniet har mikroekonometri också blivit en väsentlig del. Detta är delvis tack vare de högkvalitativa register som numera finns tillgängliga i Sverige. Forskningen inom makroekonometri fokuserar huvudsakligen på det område som ofta benämns tidsserieekonometri. Detta område handlar om hur ekonomiska variabler utvecklas över tid och kan användas för att undersöka ekonomiska teorier, policy samt för att göra prognoser. Aktuella forskningsområden inkluderar icke-linjära modeller, modellbygge och förståelse av prognosers prestanda.

Forskningen inom mikroekonometri fokuserar på kausala frågor och på experimentell design. Kausalinferens undersöker effekten av en behandling (t.ex. förändring i arbetslöshetsersättning) på ett utfall (t.ex. arbetsmarknadsdeltagande). Experimentell design handlar om processen att samla in data så att frågeställningen kan besvaras, och att det kan göras på ett effektivt sätt. Det bör noteras att forskningen inom mikroekonometri också är mycket relevant för andra områden, såsom medicin.

Ansvarig forskare: Johan Lyhagen och Per Johansson

FÖLJ UPPSALA UNIVERSITET PÅ

Uppsala universitet på facebook
Uppsala universitet på Instagram
Uppsala universitet på Youtube
Uppsala universitet på Linkedin