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29916-01 - Vorlesung mit Übungen: Advanced Statistics: Multilevel analysis 4 KP

Semester Herbstsemester 2024
Angebotsmuster Jedes Herbstsemester
Dozierende Catherine Blatter (catherine.blatter@unibas.ch)
Michael Ketzer (michael.ketzer@unibas.ch)
Michael Simon (m.simon@unibas.ch, BeurteilerIn)
Diana Trutschel (diana.trutschel@unibas.ch)
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 "Advanced Statistics: Multilevel analysis" 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
• 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., & Vehtari, A. (2020). Regression and Other Stories. Cambridge: 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 Panopto.
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, Hörsaal 119

Einzeltermine

Datum Zeit Raum
Dienstag 17.09.2024 13.15-16.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 119
Dienstag 24.09.2024 13.15-16.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 119
Dienstag 01.10.2024 13.15-16.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 119
Dienstag 08.10.2024 13.15-16.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 119
Dienstag 15.10.2024 13.15-16.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 119
Dienstag 22.10.2024 13.15-16.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 119
Dienstag 05.11.2024 13.15-16.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 119
Dienstag 19.11.2024 13.15-16.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 119
Dienstag 10.12.2024 12.15-18.00 Uhr Bernoullistrasse 28, Seminarraum U01
Dienstag 17.12.2024 12.15-18.00 Uhr Bernoullistrasse 28, Seminarraum U01
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), a written final analysis (60% of the course grade) and an oral exam (20% 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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