Introduksjon til regresjonsmodeller med Stata

Undervisningssemester

Vår, elektiv periode er i januar.

Mål og innhald

I medisin og helsevitskap er det å kunne forklare kvifor nokre blir sjuke og andre fortset å vere friske av stor betyding. For dette brukar vi blant anna forskjellige statistiske metodar. Arbeidshesten i moderne medisinsk forsking er heilt klart såkalla regresjonsmodellar. Det er med regresjonar ein kan plukke samanhengar frå kvarandre for å for eksempel forklare at nyresvikt er assosiert med hjartesjukdom sjølv når ein ser vekk frå effekten av høgt blodtrykk, røyking og dårleg kolesterol. Dessverre blir det synda mykje mot gode prinsipp for bruk av regresjonar i moderne forsking. 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 til Stata med døme på bruk i medisinsk forsking. Dette gjelder datahandtering/manipulering, dokumentasjon, enkel deskriptiv statistikk, enkel analyse av kontinuerlige variablar (t-test, korrelasjon, lineær regresjon), enkel analyse av kategoriske variablar med krysstabellar (chi-squareog Fishers eksakttest), menyar, log-filer og do-filer i Stata, og bruk av hjelpefunksjonane i 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 epidemiologisk forsking. Kurset skal gi ei forståing for metodane sine bruksområde og avgrensingar. Vidare skal kursdeltakarane gjerast i stand til å utføre enkle analyser, tolke utskrifter frå statistiske programpakker og formidle resultata i vitskapelige 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

Krav til studierett

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

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

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

Emneevaluering

Etter første og andre gang, sidan kvart 3.år

Emneansvarleg

Institutt for global helse og samfunnsmedisin (IGS) v/Magne Haugland Solheim

Administrativt ansvarleg

Studieadministrasjonen IGS