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| Semester | Herbstsemester 2022 |
| Angebotsmuster | Jedes Herbstsemester |
| Dozierende |
Catherine Blatter (catherine.blatter@unibas.ch)
Sarah Naima Musy (sarah.musy@unibas.ch) Michael Simon (m.simon@unibas.ch, BeurteilerIn) |
| Inhalt | Statistics is ubiquitous in medical and nursing research. Clinicians and nurse researchers need to understand basic statistical concepts, be able to interpret statistical results and conduct basic statistical analyses themselves. The course "Understanding statistics with R (3)" is the last part of a series of three courses to use the statistical programming language R to learn statistics. The course will provide students the basis to understand and apply advanced statistical techniques such as linear and generalized linear mixed model in the context of nursing research. With the successful completion of the course students will be able to: 1. Understand the conceptual implications of variables on different levels (i.e. micro, meso macro level) 2. Analyze intraclass correlations in the context of LMM and GLMM 3. Analyse random intercept models including variables on different levels 4. Write statistical reports about quantitative analyses conducted in the programming language R 5. Apply principles of reproducible research using R Markdown |
| Lernziele | • A lecture-seminar-exercise format will be used, with 30-60 minute lectures, 60 minute seminars and 60 minute exercises. • Introduction to more advanced statistical approaches such as multilevel regression and intraclass correlation • Introduction to and application of R Markdown • Practical training in R programming and analytical techniques. • Analysis of a dataset using R and writing a report using R Markdown |
| Literatur | Facultative literature: Gelman, A., & Hill, J. (2006). Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models: Cambridge University Press. Snijders, T. A. B., and Bosker, Roel J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling. London: Sage Publishers. |
| Bemerkungen | Sessions will be made available through switchtube. |
| Weblink | ADAM Login |
| Teilnahmebedingungen | Aufnahme in den Studiengang Pflegewissenschaft Erfolgreicher Abschluss der LV Statistics I & II Pflichtkurs für Teilnehmende des Proposal schreiben quantitative Methodik PhD-Studierende können nur nach Zustimmung der Kursleitung teilnehmen und nur nach erfolgreicher Teilnahme an Statistics I & II |
| Anmeldung zur Lehrveranstaltung | in Services belegen |
| Unterrichtssprache | Englisch |
| Einsatz digitaler Medien | Online-Angebot obligatorisch |
| Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|---|---|---|
| wöchentlich | Dienstag | 13.15-16.00 | Kollegienhaus, Seminarraum 212 |
| Datum | Zeit | Raum |
|---|---|---|
| Dienstag 20.09.2022 | 13.15-16.00 Uhr | Kollegienhaus, Seminarraum 104 |
| Dienstag 27.09.2022 | 13.15-16.00 Uhr | Kollegienhaus, Seminarraum 210 |
| Dienstag 04.10.2022 | 13.15-16.00 Uhr | Kollegienhaus, Seminarraum 212 |
| Dienstag 18.10.2022 | 13.15-16.00 Uhr | Kollegienhaus, Seminarraum 212 |
| Dienstag 25.10.2022 | 13.15-16.00 Uhr | Kollegienhaus, Seminarraum 212 |
| Dienstag 01.11.2022 | 13.15-16.00 Uhr | Kollegienhaus, Seminarraum 212 |
| Dienstag 15.11.2022 | 13.15-16.00 Uhr | Kollegienhaus, Seminarraum 212 |
| Dienstag 29.11.2022 | 13.15-16.00 Uhr | Kollegienhaus, Seminarraum 212 |
| Dienstag 20.12.2022 | 13.15-16.00 Uhr | Kollegienhaus, Seminarraum 212 |
| Module |
Modul Vertiefung Research (Masterstudium: Pflegewissenschaft) |
| Leistungsüberprüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Leistungsüberprüfung | The exams consist of a written analysis draft (20% of the course grade) and a written final analysis (80% of the course grade). |
| An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung | Anmelden: Belegen; Abmelden: Institut |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | 1-6 0,1 |
| Wiederholtes Belegen | einmal wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Medizinische Fakultät |
| Anbietende Organisationseinheit | Institut für Pflegewissenschaft |