DS818: Generelle Regressionsmodeller (overlevelses- og longitudinale data)

Det Naturvidenskabelige Studienævn

Undervisningssprog: Dansk, men engelsk ved internationale studerende
EKA: N340069102
Censur: Intern prøve, en bedømmer
Bedømmelse: Bestået/Ikke bestået
Udbudssteder: Odense
Udbudsterminer: Forår
Niveau: Kandidat

STADS ID (UVA): N340069101
ECTS-point: 5

Godkendelsesdato: 01-11-2022


Varighed: 1 semester

Version: Arkiv

Kommentar

DS818 samlæses med Biostat II (ph.d.-kursus)

Indgangskrav

Ingen

Faglige forudsætninger

Studerende, der følger kurset, forventes at 

  • Have kendskab til basal matematik på gymnasielt niveau.
  • Have kendskab til statistiske metoder svarende til indholdet af kurset Basale Biostatistiske Begreber og Regression.

Viden svarende til indholdet af Introduktion til Basale Biostatistiske Begreber og Regression er obligatorisk. Kendskab til Stata foretrækkes. Studerende medbringer deres egen bærbare computer.

Formål

Kurset har til formål at sætte den studerende i stand til at arbejde med centrale og mere advancerede biostatistiske begreber, hvilket er vigtigt i forhold til forståelse af publicerede studier om folkesundhed samt selvstændig udførelse og planlægning af statistiske analyser.

Generelle Regressionsmodeller bygger oven på Introduktion til Basale Biostatistiske Begreber og Regression, hvor kontinuerlige responsparametre fra uafhængige observationer dækkes. I kurset gennemgåes andre typer af statistiske problemer, der ofte opstår i medicinsk forskning, som for eksempel binære udfald og korrelerede observationer. Den studerende vil få mulighed for at udføre passende statistiske analyser, med henblik at styrke den studerendes forståelse for sundhedsdata og epidemiologi.

Kurset har fokus på at:

  • Viderudvikle kompetence til at identificere basale forsøgsdesign og relevante statistiske analysemetoder.
  • Viderudvikle færdigheder i udførelse af statistiske analyser samt modeltilpassning og modelkritik.
  • Give viden om riskioevaluering i forhold til eksponering og kovarierende faktorer.

Målbeskrivelse

Kursets mål er, at den studerende demonstrerer evnen til:

  • At oversætte forskningsspørgsmål til klare, testbare statistiske hypoteser.
  • At forstå nødvendigheden af at korrigere for faktorer udover eksponering i observations- eller eksperimentelle studier.
  • At identificere en statistisk analyseplan baseret på forskningsproblem og de indsamlede data, samt at kunne udføre de statistiske metoder og kende til deres begrænsninger.
  • At udføre statistiske analyser ved hjælp af logistik, ordinal og Poisson-regression, samt udføre analyser relateret til longitudinelle- og overlevelsesdata. Dette involverer effektestimering, beskrivelse af estimering og usikkerheden heraf samt hypotesetest og modelevaluering.
  • Forstå og fortolk relativ risiko, odds ratio og hazard ratio, når to populationer sammenlignes.
  • Forstå, hvorfor longitudinalstudier kræver specielle metoder, når data analyseres.
  • Forstå, hvorfor overlevelsesdata (tid til hændelse) kræver andre analyseteknikker.
  • Evaluer output, der indeholder statistiske procedurer og illustrationer, samt at kunne fortolke statistiske analyseresultater i en folkesundhedsmæssig sammenhæng.

Indhold

Kurset omhandler følgende hovedemner:

  • Den studerende introduceres til en række statistiske teknikker, som kan anvendes på medicinske og sundhedsrelaterede eksempler. Der dækkes emner inden for især Poisson-regression, analyse af longitudinelle data samt overlevelsesanalyse. Andre emner kan for eksempel være quantile regression and missing data.
  • Den statistiske softwarepakke Stata bruges til analyser, når eksempler studeres. Studerende vil under øvelserne få praktisk erfaring med Stata.
  • I kurset er indeholdt en projektperiode, hvor den studerende medbringer et datasæt, der skal analyseres ved hjælp af værktøjer, som er blevet  gennemgået i kurset. Datasæt skal være af moderat størrelse, og fra et statistisk synspunkt, moderat kompliceret (anvendelse af teknikker fra kurset skal være muligt). Projektperioden afsluttes med en skriftlig projektrapport samt  efterfølgende mundtlig præsentation for hver deltager med fokus på analyserne af datasættet.

Litteratur

Se itslearning for pensumlister og yderligere litteraturhenvisninger.

Eksamensbestemmelser

Eksamenselement a)

Tidsmæssig placering

Juni

Udprøvninger

Mundtlig eksamen

EKA

N340069102

Censur

Intern prøve, en bedømmer

Bedømmelse

Bestået/Ikke bestået

Identifikation

Fulde navn og SDU brugernavn

Sprog

Følger, som udgangspunkt, undervisningssprog

Varighed

30 minutter

Hjælpemidler

Oplyses på kurset.

ECTS-point

5

Uddybende information

Mundtlig eksamen tager udgangspunkt i afleveret projektrapport. Projektrapport afleveres en uge før mundtlig eksamen.

Vejledende antal undervisningstimer

25 timer per semester

Undervisningsform

Undervisningen er fordelt på fire hele dage, der placeres i løbet af semestret efterfulgt af en projektperiode på ca. 2 uger, der består af analyse af egne data, rapportskrivning og en mundtlig præsentation. 

De fire undervisningsdage er todelt og består af hhv. tre timers forelæsninger og tre timer med øvelser. I disse øvelser anvender de studerende Stata til analyse af datasæt.

Ansvarlig underviser

Navn E-mail Institut
Birgit Debrabant bdebrabant@health.sdu.dk Data Science
Ulrich Halekoh uhalekoh@health.sdu.dk Epidemiologi, Biostatistik og Biodemografi (EBB)

Skemaoplysninger

Administrationsenhed

Institut for Matematik og Datalogi (datalogi)

Team hos Uddannelsesjura & Registratur

NAT

Udbudssteder

Odense

Anbefalede studieforløb

Profil Uddannelse Semester Udbuds periode

Overgangsordninger

Overgangsordninger beskriver, hvordan et kursus erstatter et andet kursus, når der ændres i et studieforløb.
Hvis der er lavet en overgangsordning for et kursus vil den fremgå af oversigten.
Se overgangsordninger for alle kurser på Det Naturvidenskabelige Fakultet.