Videregående statistikk via Internett: Tabellanalyse og logistisk regresjon (31568)

Målgruppe

Alle leger i Norge

Læringsmål

Hensikten med kurset er å gjøre deltagerne fortrolige med begreper og metoder knyttet til samvariasjonsanalyse for kategoriske data, med vekt på tabellanalyse og logistisk regresjon. Dette er analysemetoder som er blitt viktig i medisinsk forskning. Siden det vil bli lagt vekt på analyse og diskusjon av eksempler, vil det bli bruk av statistikkprogrammet SPSS. Det kreves at deltagerne har gjennomført innføringskurset i statistikk, eller på annen måte tilegnet seg tilsvarende kunnskaper. Temaene bygger tildels på noen av temaene i innføringskurset, men i dette kurset gis det en mer dyptgående og samlet presentasjon av dem.

Innhold

1. Tabellanalyse, 2x2-tabeller, rxc-tabeller. Effektmål. Kjikvadrattesten.
2. Fishers eksakte test, stratifiserte analyser, Mantel-Haenszel-estimatoren, Mantel-Haenszels testobservator. Konfundering og effektmodifisering
3. Enkel logistisk regresjon
4. Multippel logistisk regresjon
5. Design og analysemetoder.

Temaoversikt

• Tema 1: Tabellanalyse, 2x2-tabeller, rxc-tabeller. Effektmål. Kjikvadrattesten. Hypotesetesting og konfidensintervallestimering i 2x2-tabeller og rxc-tabeller. Fishers eksakte test for tabeller med få observasjoner. Start: 11. september 2017. Frist for innlevering av øvelsesarbeid: 25. september 2017.
• Tema 2: Fishers eksakte test, stratifiserte analyser, Mantel-Haenszel-estimatoren, Mantel-Haenszels testobservator. Konfundering og effektmodifisering. Stratifiserte analyser, med hypotesetesting og konfidensintervallestimering. Konfundering og effektmodifisering. Start: 25. september 2017. Frist for innlevering av øvingsarbeid: 9. oktober 2017.
• Tema 3: Enkel logistisk regresjon. Samvariasjonsanalyse for kategoriske data med én kontinuerlig eller én kategorisk forklaringsvariabel. Start: 9. oktober 2017. Frist for innlevering av øvingsarbeid: 23. oktober 2017.
• Tema 4: Multippel logistisk regresjonsanalyse. Samvariasjonsanalyse for kategoriske data med flere kontinuerlige eller kategoriske forklaringsvariable blir gjennomgått. Metoder for vurdering av modelltilpasning blir også gjennomgått. Start: 23. oktober 2017. Frist for innlevering av øvingsarbeid: 6. november 2017.
• Tema 5: Design, effektmål og analysemetoder. En samlet presentasjon av regresjonsanalysen blir gitt. Dette blir satt i sammenheng med type design og effektmål. Start: 6. november 2017. Frist for innlevering av øvelsesarbeid: 20. november 2017.

Arbeidsmåter

Kurset er lagt opp som fjernundervisningskurs via internett. Opplegget vil, ved en kombinasjon av skriftlig materiale og bruk av PC, kunne gjennomføres hjemme eller på arbeid. All kommunikasjon, slik som utsending av skriftlig materiale, innsending av besvarelser på øvelsesoppgaver, spørsmål om problemer etc., vil gå over internett. I kurset og i øvelsesarbeidet blir programpakken SPSS brukt. Kurset er inndelt i 5 temaer. Kursdeltagerne arbeider med hvert tema i en to-ukers studieperiode. På slutten av hver studieperiode innsendes svar på øvelsesoppgaver knyttet til det gjennomgåtte temaet. Kursleder gir tilbakemeldinger på de innleverte øvelsesoppgavene, fortrinnsvis i løpet av én uke.

Forutsetninger Det kreves at deltagerne har gjennomført et innføringskurs i statistikk, og har kjennskap til programmet SPSS.

Nødvendig utstyr Det kreves at man har PC med SPSS installert.

Kurslitteratur

Det er utarbeidet eget kursmateriell som er tilgjengelig på kursets hjemmesider. Kursmateriellet vil også inneholde eksempler og øvelsesarbeid. I tillegg vil det være støttemateriale i form av lærebok. Denne er D.G. Altman: Practical statistics for medical research. Chapman & Hall, 1991. Læreboken vil være til salgs via Akademika Universitetsbokhandel, tel. 22 85 30 27, eller http://www.akademika.no.

Kursprøve

Godkjent øvelsesarbeid knyttet til kurstemaene utgjør godkjent kursprøve. Spørsmål om kurset kan sendes per e-post til kursledelsen@statinet.no.

Andre opplysninger

De 90 kurstimene fordeler seg som følger: 40 timer til forberedelse (lesing av tekst), 40 timer til oppgaveløsning, 10 timer til etterarbeid etter retting/kommentarer.

Kursgodkjenning Kurset kan etter søknad godkjennes som en del av ph.d. programmene.

Kurset er godkjent som valgfritt kurs med 90 timer/4 studiepoeng som valgfritt for alle spesialiteter

Kurskomite