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10538-01 - Vorlesung mit Übungen: Statistics II: Reporting analysis 5 KP

Semester Frühjahrsemester 2023
Angebotsmuster Jedes Frühjahrsem.
Dozierende Catherine Blatter (catherine.blatter@unibas.ch)
Sarah Musy (sarah.musy@unibas.ch)
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 themselves. The course "Statistics II: Reporting analysis " 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://posit.co/download/rstudio-desktop/

It is expected that students know how to import data into R and do basic data manipulation. We recommend to revise the material from Statistics I: Basic concepts.

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.
Weblink Login ADAM

 

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

 

Intervall wöchentlich
Datum 20.02.2023 – 29.05.2023
Zeit Montag, 09.15-12.00 Kollegienhaus, Hörsaal 114
Datum Zeit Raum
Montag 20.02.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 27.02.2023 09.15-12.00 Uhr Fasnachstferien
Montag 06.03.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 13.03.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 20.03.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 27.03.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 03.04.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 10.04.2023 09.15-12.00 Uhr Ostern
Montag 17.04.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 24.04.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 01.05.2023 09.15-12.00 Uhr Tag der Arbeit
Montag 08.05.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 15.05.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 22.05.2023 09.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 114
Montag 29.05.2023 09.15-12.00 Uhr Pfingstmontag
Module Modul Grundkenntnisse der quantitativen und qualitativen Forschung (Masterstudium: Pflegewissenschaft)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung The exams consist of a written analysis plan (10% of the course grade), an abstract (10% of the course grade), and a written report (80% 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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