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29916-01 - Vorlesung mit Übungen: Statistical Methods III: Understanding Statistics with R 4 KP

Semester Herbstsemester 2020
Angebotsmuster Jedes Herbstsemester
Dozierende 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.
Teaching assistant: Sarah Musy and Narayan Sharma
Weblink ADAM Login

 

Teilnahmebedingungen Aufnahme in den Studiengang Pflegewissenschaft
Erfolgreicher Abschluss der LV Statistical Methods 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 Statistical Methods I & II
Anmeldung zur Lehrveranstaltung in MOnA belegen
Unterrichtssprache Englisch
Einsatz digitaler Medien Online-Angebot obligatorisch

 

Intervall wöchentlich
Datum 16.09.2020 – 09.12.2020
Zeit Mittwoch, 09.15-12.00 - Online Präsenz -
Datum Zeit Raum
Mittwoch 16.09.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 23.09.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 30.09.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 07.10.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 14.10.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 21.10.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 28.10.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 04.11.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 11.11.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 18.11.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 25.11.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 02.12.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 09.12.2020 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Module Modul Vertiefung Research (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).
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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