course-details-portlet

KLMED8015 - Linær og logistisk regresjonsanalyse

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Hjemmeeksamen
Karakter: Bestått/ Ikke bestått

Vurdering Vekting Varighet Delkarakter Hjelpemidler
Hjemmeeksamen 100/100 7 dager

Faglig innhold

Dette kurset gir en innføring i statistiske metoder for å studere assosiasjoner mellom en kontinuerlig eller kategorisk utfallsvariabel og en eller flere forklaringsvariabler. Kurset dekker korrelasjonsanalyse og enkel og multippel lineær og logistisk regresjonsanalyse. En lineær regresjonsmodell er egnet for kontinuerlige utfallsvariabler, mens en logistisk regresjonsmodell brukes for binære kategoriske utfallsvariabler. Det vil bli presentert generelle prinsipper for estimering og hypotesetesting for de ukjente parametrene i de statistiske modellene, men hovedfokus vil være på anvendelse av modellene. Dette inkluderer modellspesifikasjon, tolkning og presentasjon av resultater fra analysen, evaluering av antagelser for regresjonsmodellen og strategier for å behandle avvik fra underliggende antagelser. Viktige momenter til diskusjon under modellspesifikasjonen er hvordan man kan håndtere effektforveksling (konfundering), og hvordan man kan tillate sub-gruppe-spesifikke effekter ved å inkludere interaksjonsledd i modellen. Kurset inneholder også metoder for å evaluere modell-tilpasning og prediktiv egnethet av regresjonsmodellen (mål på grad av modell-tilpasning, ROC-kurve-analyser). Det vil i tillegg bli gitt en kort diskusjon av generelle metoder for variabelseleksjon (modellseleksjon).

Læringsutbytte

Etter vellykket gjennomføring av dette kurset skal studenten

  • ha oppnådd teoretisk kunnskap om regresjonsmodellene som dekkes av dette kurset, inkludert prinsipper for estimering og hypotesetesting
  • ha evne til å velge mest passende statistisk modell eller metode for å evaluere enkle og mer komplekse vitenskapelige problemstillinger basert på analyse av empiriske data
  • kunne utføre analyser av data ved hjelp av en statistisk programpakke og kunne tolke resultatene fra analysene
  • ha evne til å velge mest passende statistiske modell i lys av modell-tilpasning og underliggende antagelser på modell eller metode
  • kunne rapportere resultater fra statistisk dataanalyser i et vitenskapelig medisinsk tidsskrift

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger og øvingstimer i første del av vårsemesteret. Dataanalyser v.hj.a. en statistisk programpakke (Stata og/eller SPSS).

Kursmateriell

Lærebok av Rosner, B: "Fundamentals of Biostatistics", 8th ed. 2016.

Lærebok Hosmer and Lemeshow: Applied logistic regression analyses

Applied Logistic Regression | Wiley Series in Probability and Statistics

Unervisningsmateriell utleveret underveis i kurset.

Undervisningsmateriell/lærebok kan bli endret.

Studiepoengreduksjon

Emnekode Reduksjon Fra Til
KLMED8005 3.5 HØST 2022
Flere sider om emnet

Ingen

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  4.0 SP
Studienivå: Doktorgrads nivå

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  VÅR 2024

Undervisningsspråk: Engelsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Medisin
  • Statistikk
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator: Faglærer(e):

Ansvarlig enhet
Institutt for klinisk og molekylær medisin

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Hjemmeeksamen

Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
Høst UTS Hjemme-eksamen 100/100

Utlevering
17.10.2023

Innlevering
23.10.2023


09:00


23:59

INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
Vår ORD Hjemme-eksamen 100/100

Utlevering
09.02.2024

Innlevering
15.02.2024


09:00


23:59

INSPERA
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.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU