Emne - ANOVA modeller - KLMED8016
KLMED8016 - ANOVA modeller
Om emnet
Vurderingsordning
Vurderingsordning: Hjemmeeksamen
Karakter: Bestått/ Ikke bestått
| Vurdering | Vekting | Varighet | Delkarakter | Hjelpemidler |
|---|---|---|---|---|
| Hjemmeeksamen | 100/100 | 2 uker |
Faglig innhold
Dette kurset dekker statistiske metoder for å sammenligne gjennomsnittsverdier av en kontinuerlig normalfordelt variable mellom grupper definert av en eller to grupperingsfaktorer (en-veis og to-veis variansanalyse, h.h.v.). For enveis ANOVA, strategier for å behandle multippel testing problemer i parvise sammenligninger mellom grupper og ikke-parametrisk alternative test (Kruskal-Wallis test) vil bli omtalt. For to-veis ANOVA, modeller både uten og med interaksjon mellom de to grupperings-faktorene (full faktoriell modell) vil bli dekket. Kovariansanalyse (ANCOVA, linær regresjon i grupper) for å sammenligne justerte framfor ujusterte gruppe-gjennomsnitt, er også del av pensum for kurset. Evaluering av antagelser på modellen og strategier for å behandle avvik fra antagelser, vil bli dekket. ANOVA modeller er en undergruppe av generelle linære modeller, og likheter og ulikheter mellom ANOVA modellen og en (generell) linær regresjonsmodell vil bli framhevet. ANOVA modeller er typisk anvendt innen eksperimentell forskning men kan også anvendes på data fra observasjonsstudier.
Læringsutbytte
Etter vellykket gjennomføring av dette kurset skal studenten
- ha oppnådd teoretisk kunnskap om metoder og modeller dekket av kurset, inkludert prinsipper for estimering og hypotestesting
- ha evne til å velge en egnet metode eller modell for å evaluere enkle og mer komplekse vitenskapelige problemstillinger
- klare å utføre dataanalyser ved hjelp av en statistisk programpakke og klare å trekke ut og tolke relevant informasjon fra utskriften fra analysen
- ha kunnskap om og ha evne til å evaluere underliggende antagelser på modell eller metoden som anvendes
- klare å rapportere resultater fra den statistiske data-analysen i et vitenskapelig medisinsk tidsskrift
Læringsformer og aktiviteter
Forelesninger og oppgaveløsning i siste del av vårsemester. Praktiske dataanalyser ved hjelp av statistisk programpakke (SPSS og/eller STATA).
Anbefalte forkunnskaper
Introduksjonskurs i medisinsk statistikk (KLMED8004, MH3003 eller tilsvarende), og kjennskap til linær regresjonsmodell (KLMED8014, MH3003 eller tilsvarende) anbefales. Erfaring med dataanalyser ved hjelp av statistisk programvare er også anbefalt for vellykket gjennomføring av dette kurset.
Forkunnskapskrav
Introduksjonskurs i medisinsk statistikk (KLMED8004, MH3003 or equivalent) er et krav til dette kurset.
Kursmateriell
Forelesningsnotater og annet undervisningsmateriell utlevert av faglærer.
Lærebok av Rosner, B: "Fundamentals of Biostatistics", 8th ed. 2016.
Lærebok/undervisningsmateriell kan bli endret.
Studiepoengreduksjon
| Emnekode | Reduksjon | Fra | Til |
|---|---|---|---|
| KLMED8005 | 2.5 | HØST 2022 |
Ingen
Versjon: 1
Studiepoeng:
3.0 SP
Studienivå: Doktorgrads nivå
Termin nr.: 1
Undervises: VÅR 2024
Undervisningsspråk: Engelsk
Sted: Trondheim
- Medisin
- Statistikk
Ansvarlig enhet
Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie
Eksamensinfo
Vurderingsordning: Hjemmeeksamen
- Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
-
Høst
UTS
Hjemme-eksamen
100/100
Utlevering
18.09.2023Innlevering
02.10.2023
09:00
INSPERA
09:00 -
Rom Bygning Antall kandidater -
Vår
ORD
Hjemme-eksamen
100/100
Utlevering
02.04.2024Innlevering
16.04.2024
09:00
INSPERA
09:00 -
Rom Bygning Antall kandidater
- * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"