For ph.d. kandidater: Registrer deg i studentweb.
For eksterne søkere: Eksterne søkere utenfor USN kan benytte denne lenken.
Faglig innhold
Dette kurset gir studentene en bred innføring i regresjonsanalyser med fokus på lineær regresjon, logistisk regresjon, medianregresjon, lineære blandet effektmodeller/gjentatte målingsanalyser.
Første del av kurset gir grunnleggende kunnskap om hypotesetesting og konfidensintervaller, prøvetaking og statistisk inferens. Den andre delen er rettet mot å lære det grunnleggende om Stata, inkludert datahåndtering, databeskrivelse, datamanipulasjon og datavisualisering.
Deretter vil hoveddelen av kurset fokusere på regresjonsanalyser og deres anvendelse på data ved bruk av Stata. Detaljert kunnskap om forutsetningene for modellene, linearitet, multikollinearitet, forvirring, effektmodifikasjon og variabelvalg vil bli gitt. Vi vil vurdere hvordan man velger blant de forskjellige modellene: lineær regresjon, logistisk regresjon, medianregresjon og lineære blandet effektmodeller for en gitt datasett, og hvordan man utfører, implementerer og evaluerer dem i Stata. Vi vil fokusere på den konseptuelle og praktiske forståelsen i stedet for på de matematiske formlene. Ideelt sett bør studentene forstå dataene sine og samsvaret mellom design og forskningsspørsmål, og deretter implementere modellen og tolke resultatene.
Læringsutbytte
Etter å ha fullført kurset, vil kandidaten ha oppnådd følgende kompetanser:
Kunnskap
- har grunnleggende kunnskap i Stata, og er kjent med dens struktur og forskjellige grensesnitt
- har tilegnet seg ekspertise i å utføre lineær regresjon, logistisk regresjon, medianregresjon og lineære blandet effektmodeller
- kritisk tolkning av multippel regresjonsanalyse
Ferdigheter
- kan utføre regresjonsanalyse i praksis ved bruk av programvare som Stata
- kan sjekke at modellenes forutsetninger er oppfylt
- kan forstå konseptene forvirring og effektmodifikasjon (interaksjoner)
- kan velge variabler
- kan analysere resultatene av design som involverer gjentatte eller korrelerte målinger
Generell kompetanse
- kan forstå og forklare variasjon i de observerte variablene
- kan anvende analytiske verktøy og kritisk vurdere egen og andres forskning ved bruk av lignende analyser
- kan begrunne valget av passende metoder på individuell basis
- kan utvikle ferdigheter som kreves for å utføre videre studier på relaterte emner