Hjem
Studentsider
Masteremne

Introduksjon til regresjonsmodeller med Stata

  • Studiepoeng3
  • UndervisingssemesterVår
  • EmnekodeELMED313
  • Talet på semester1
  • SpråkNorsk eller engelsk (dersom engelskspråklege studentar er oppmeldt i emnet)
  • Ressursar

Hovedinnhold

Studiepoeng, omfang

3 studiepoeng

Studienivå (studiesyklus)

masternivå

Undervisningssemester

Vår, elektiv periode er i januar.

Mål og innhald

I medisin og helsevitskap er det å kunne forklare kvifor nokre blir sjuke ogandre fortset å vere friske av stor betyding. For dette brukar vi blant annaforskjellige statistiske metodar. Arbeidshesten i moderne medisinskforsking er heilt klart såkalla regresjonsmodellar. Det er med regresjonarein kan plukke samanhengar frå kvarandre for å for eksempel forklare atnyresvikt er assosiert med hjartesjukdom sjølv når ein ser vekk fråeffekten av høgt blodtrykk, røyking og dårleg kolesterol. Dessverre blirdet synda mykje mot gode prinsipp for bruk av regresjonar i moderneforsking. Det er difor viktig at legar kjenner til og meistrer bruk,avgrensingar og misbruk av regresjonsmodellar.

Kurset har to delar.

 

Del I.

Som verktøy nytter kurset statistikkpakken Stata. Kurset skal gi ein introduksjon tilStata med døme på bruk i medisinsk forsking.Dette gjelder datahandtering/manipulering, dokumentasjon, enkel deskriptivstatistikk, enkel analyse av kontinuerlige variablar (t-test, korrelasjon, lineærregresjon), enkel analyse av kategoriske variablar med krysstabellar (chi-squareogFishers eksakttest), menyar, log-filer og do-filer i Stata, og bruk av hjelpefunksjonanei Stata og online-ressursar

 

Del II.

Målet med Del II er å gje ei innføring i lineær regresjon og logistisk regresjon.Dette er regresjonsmetodar som vert mykje nytta i medisinsk og epidemiologiskforsking. Kurset skal gi ei forståing for metodane sine bruksområde ogavgrensingar. Vidare skal kursdeltakarane gjerast i stand til å utføre enkleanalyser, tolke utskrifter frå statistiske programpakker og formidle resultata ivitskapelige artiklar.

Læringsutbyte

Studenten skal ved avslutta emne ha følgande læringsutbyte definert i kunnskapar, ferdigheiter og generell kompetanse:

Kunnskapar

studenten

  • Forstår korleis logistisk og lineær regresjon virker
  • Forstår korleis ein bygger opp ein regresjonsmodell ved hjelp av ulike variablar, og kunne tolke regresjonskoeffisientar
  • Forstår korleis effektstorleik, signifikansnivå og utvalsstorleik heng saman med statistisk styrke

Ferdigheiter

studenten

  • Kan arbeide med syntaks i DO-filer
  • Kan ta vare på analyseresultat i log-filer og redigere resultat i andre tekstbehandlingsprogram
  • kan importere og eksportere datasett
  • kan skildre og utforske data
  • kan lage nye variablar
  • kan kombinere ulike datasett
  • kan utføre regresjonsanalyse i Stata for kontinuerlige og kategoriske variablar

Generell kompetanse

studenten

  • har tileigna seg innsikti i god forskingsskikk og forståing av korleis ein rapporterer data og tal, til dømes å ikkje rapportere selektivt eller overdrive tydinga av eigne funn
  • Forstår korleis eit typisk statistikkprogram fungerer
  • Har eit grunnlag for arbeid med liknande programsystem

Krav til forkunnskapar

MEDSTA, HELSTA eller tilsvarande

Studiepoengsreduksjon

Fagleg overlapp med:

Krav til studierett

Medisinstudiet, frå 6. semester (alle elektive periodar).

Arbeids- og undervisningsformer

  • Forelesningar
  • Sjølvstudium
  • Lese litteratur og delta i diskusjonar av litteratur
  • Gjennomføre analyser på data
  • Arbeid med gruppeoppgåver m/presentasjon og diskusjon
  • «Flipped classroom» (Bruk av video)

Undervisningsformer og omfang av organisert undervisning

  • Forelesningar
  • Sjølvstudium
  • Lese litteratur og delta i diskusjonar av litteratur
  • Gjennomføre analyser på data
  • Arbeid med gruppeoppgåver m/presentasjon og diskusjon
  • «Flipped classroom» (Bruk av video)

Det er krav om at den enkelte har eigen datamaskin med aktuell programvare som er tilgjengeleg for studentar ved UIB.

 

Tal på deltakarar:

Minimum: 5

Maksimum: 10

Obligatorisk undervisningsaktivitet

Oppmøte i undervisning

Vurderingsformer

Heimeeksamen. Denne skal innehalde hovudelement som er nødvendige for å nytte regresjonsmodellar i ein medisinsk studie, frå studiedesign til analyser i Stata og diskusjon av resultat.

Karakterskala

Bestått / ikkje bestått

Fagleg overlapp

MEDSTATA, MEDSTA2

Vurderingssemester

Vår

Litteraturliste

Litteraturliste i Leganto

Emneevaluering

Etter første og andre gang, sidan kvart 3.år

Programansvarleg

Programutval for medisinstudiet (PUM)

Administrativt ansvarleg

Institutt for global helse og samfunnsmedisin

Kontakt

Institutt for global helse og samfunnsmedisin studie@igs.uib.no