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10538-01 - Vorlesung mit Übungen: Statistical Methods II: Understanding Statistics with R 5 KP

Semester Frühjahrsemester 2020
Angebotsmuster Jedes Frühjahrsem.
Dozierende Michael Simon (m.simon@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt • A lecture-seminar-exercise format will be used, with 30-60 minute lectures, 60 minute seminars and 60 minute exercises.
• Introduction to common statistical analysis such as exploratory data analysis, applied regression analysis, and common psychometric analyses explored with examples from health and nursing sciences.
• Development, execution and documentation of an analyses plan
• Introduction to and application of principles of reproducible research.
• Practical training in R programming and analytical techniques.
Lernziele 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 themselfs. The course "Understanding statistics with R (2)" is the second part of a course to learn statistics and to apply it in the statistical programming language R. The second part of this series focusses on planning and conducting analyses in health research.
The course will provide students the basis to understand and apply basic statistical techniques in the context of nursing research.
With the successful completion of the course students will be able to:
1. Understand basic concepts of statistics
2. Developing and applying a basic analytical plan
3. Implement statistical reporting for research papers
4. Apply principles of reproducible research
Literatur Please bring your own laptop with installed R and RStudio.
1) Install R: https://cran.r-project.org/
2) Install RStudio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

If you would like to brush up your R skills, please consider to participate in one of the numerous online tutorials. To get everything set-up:
1) Datacamp: https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r
2) 2) EdX: https://www.edx.org/course/explore-statistics-r-kix-kiexplorx-0

Helpful Sources
R reference card on ADAM
Cheat sheets on ADAM

Not mandatory books:
Fox, J., & Weisberg, S. (2010). An R companion to applied regression. Sage.
Gelman, A., & Hill, J. (2006). Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models: Cambridge University Press.

Literature in preparation of lectures will be posted online on ADAM.
Bemerkungen Einsatz digitaler Medien.
Unterrichtssprache: Deutsch & Englisch
Weitere Dozierende/Assistierende sind Sarah Musy / Narayan Sharma
Weblink Login ADAM

 

Teilnahmebedingungen Nur für Studierende aus dem Studiengang Pflegewissenschaft.
Successful participation in “10537 - Statistical Methods I: Understanding Statistics with R".
Anmeldung zur Lehrveranstaltung Anmelden: Belegen; Abmelden: Institut
Unterrichtssprache Deutsch
Einsatz digitaler Medien Online-Angebot obligatorisch

 

Intervall wöchentlich
Datum 17.02.2020 – 25.05.2020
Zeit Montag, 09.15-12.00 Kollegienhaus, Hörsaal 120
Datum Zeit Raum
Montag 17.02.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 24.02.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 02.03.2020 09.15-12.00 Uhr Fasnachtsferien
Montag 09.03.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 16.03.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 23.03.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 30.03.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 06.04.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 13.04.2020 09.15-12.00 Uhr Ostern
Montag 20.04.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 27.04.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 04.05.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 11.05.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 18.05.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Montag 25.05.2020 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 120
Module Modul Grundkenntnisse der quantitativen und qualitativen Forschung (Masterstudium: Pflegewissenschaft)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung The exams consist of a written analysis plan (pass/fail, 10% of the course grade) and a written report of the analysis (3000 words, 90% of the course grade).

Please be aware it is not possible to revise the written report.
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

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