Friday, October 18th, 2019

Analyse av flernivå- og longitudinelle data


Godkjenninger: Godkjent av legeforeningen som valgfritt kurs for alle spesialiteter.
Målgruppe: Alle norske leger.
Læringsmål: Analyse av flernivå- og longitudinelle data er i dag helt sentralt innenfor medisinsk forskning. Longitudinelle data oppstår ved at samme undersøkelsesenhet – vanligvis en person eller en pasient – blir undersøkt flere ganger. Dette er viktig i kliniske og epidemiologiske studier, siden vi ved longitudinelle forsøksplaner får informasjon om behandlingens eller sykdommens utvikling over tid.
Flernivådata oppstår for eksempel ved at man undersøker flere pasienter på ett og samme sykehus. Kurset vil omhandle målinger på kontinuerlig skala, og lineære modeller. Det blir lagt vekt på en intuitiv og mer uformell forståelse av de statistiske modeller, og hovedvekten blir på en praktisk tilnærming med analyse av konkrete eksempler. Vi vil gjennom hele kurset bruke programpakken SPSS. Det vil bli mye bruk av eksempler og en grundig innføring i de relevante modulene i SPSS.
Det kreves at deltagerne har gjennomført innføringskurset i statistikk, eller på annen måte tilegnet seg tilsvarende kunnskaper. Det vil være en fordel å ha gjennomgått et videregående kurs i varians- og regresjonsanalyse, men dette kreves ikke. Temaene bygger til dels på noen av temaene i innføringskurset, men i dette kurset gis det en mer dyptgående og samlet presentasjon av dem.

Forutsetninger: Det kreves at deltagerne har gjennomført et innføringskurs i statistikk, og har kjennskap til programmet SPSS.
Nødvendig utstyr: Se Systemkrav

Undervisningsform:
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 for Windows 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.

Faglig innhold:
1. Innføring i varians- og regresjonsanalyse
2. Analyse av repeterte målinger via regresjon og variansanalyse (GLM)
3. Faste og tilfeldige effekter, marginale modeller (GEE)
4. Lineære modeller med faste og tilfeldige effekter (LMM)
5. Modellvalg, modelltilpasning og design

Kursledelse: Petter Laake, Avdeling for biostatistikk, Universitetet i Oslo, og Nils Meland, Statinet AS.

Påmelding skjer via https://beta.legeforeningen.no/kurs. Spørsmål om kurset kan sendes per e-post til kursledelsen@statinet.no.

Antall kurstimer: 90
Kursavgift:
Kr. 6.000

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 artikler eller lærebøker.

Temaoversikt:
Tema 1: Innføring i varians- og regresjonsanalyse. Gjennomgang av enkel og multippel regresjon og variansanalyse. Estimering, hypotesetesting og konfidensintervallestimering.

Tema 2: Analyse av repeterte målinger via regresjon og variansanalyse. Innføring i GLM gis og enkle metoder for analyse av longitudinelle data blir gjennomgått. Metodene dekker situasjonen med longitudinelle og flernivådata, med én og og flere forklaringsvariabler.

Tema 3: Faste og tilfeldige effekter, marginale modeller (GEE). Innføring om faste og tilfeldige variabler for analyse av longitudinelle og flernivådata. I denne kursperioden vil vi studere de såkalte marginale modellene, der interessen ligger i de faste effektene og ikke i de tilfeldige.

Tema 4: Lineære modeller med faste og tilfeldige effekter (LMM). En samlet presentasjon av modeller med både faste og tilfeldige variabler blir gitt. Modellene er generelle og dekker situasjoner med faste effekter som omfatter kategoriske og kontinuerlige forklaringsvariabler. En sammenfatning av kjente metoder fra variansanalysen og regresjonsanalysen blir gitt.

Tema 5: Modellvalg, modelltilpasning og design. Metoder for valg av modell og modelltilpasning for LMM blir gitt.