SMEA20126U Kursus i anvendelse af statistik i sundhedsforskning

Årgang 2024/2025
Engelsk titel

Course in applied statistics in health research

Uddannelse

Kandidatuddannelsen i medicin - valgfag

Kursusindhold

Kurset er en overbygning på 'Kursus i statistik, epidemiologi og medicinsk sociologi' og har til formål at gøre deltagerne fortrolige med at udføre multiple lineære og logistiske regressionsanalyser af data fra medicinske studier.

Kurset har fokus på praktisk anvendelse af disse statistiske metoder med analyser foretaget i R, samt fortolkning, vurdering og sammenligning af forskellige statistiske analyser

Kurset indeholder følgende emner:

  • En- og tosidet ANOVA
  • Simpel og multipel lineær og logistisk regression
  • Confounding
  • Interaktion
  • Modelkontrol
Målbeskrivelser

Efter endt kursus forventes den studerende at kunne:

Viden

  • Forklare den lineære og den logistiske regressionsmodel, herunder simple sammenligninger såvel som multiple regressionsmodeller.
    • Redegøre for disse modellers forudsætninger og fortolkninger
  • Redegøre for multiple lineære og logistiske regressionsmodeller, herunder for modellernes forudsætninger og hvordan de fortolkes.
  • Reflektere over statistikkens betydning på det sundhedsvidenskabelige område.
     

Færdigheder

  • Gennemføre konkrete simple såvel som multiple regressionsanalyser ved brug af R.
  • Udføre og fortolke lineære og logistiske regressionsanalyser.
  • Begrunde valg af statistisk metode til analyse af en konkret problemstilling knyttet til et specifikt datasæt. Herunder vurdere om analysens forudsætninger er opfyldt.
  • Fortolke resultaterne af simple såvel som multiple regressionsanalyser.
  • Præsentere resultaterne af de statistiske analyser klart og lødigt. Herunder bedømme den statistiske usikkerheds betydning for analysens konklusioner.
  • Læse og bedømme statistiske oplysninger i rapporter, videnskabelige artikler og medier.
     

Kompetencer

  • Overføre basal statistisk teori, metode og ræsonnement til anvendelse indenfor det sundhedsvidenskabelige område i det efterfølgende arbejdsliv.
  • Selvstændigt planlægge og udføre basale statistiske analyser.
  • Indgå professionelt i sundhedsfagligt projektsamarbejde hvor statistiske oplysninger har betydning enten som produkt af eller som beslutningsgrundlag for det overordnede projekt.

Som grundbog anbefales Kirkwood & Sterne: Essential medical statistics (2ed). Dertil indgår videoer med små forelæsninger og instruktion i anvendelse af R. Dertil medicinske artikler som eksempler på anvendelse af de statistiske metoder.

Kursusattest i kursus i statistik, epidemiologi og medicinsk sociologi
Forud for kursusstart foreslås studerende at gennemføre en online introduktion til R (Online selvstudie-kursus i R: http://r.sund.ku.dk/).Dette tjener som en repetition for de studerende, som allerede kender til R, og som introduktion til de studerende, som ikke kender til R. Online kurset er normeret til cirka 7-16 timers arbejde, alt efter forudgående kompetencer.
Forelæsninger, studenteraktiverende holdundervisning og online træningsaktiviteter: Som en del af forberedelsen skal den studerende, udover at læse, se en række videoer og foretage konkrete statistiske analyser i R. Omfanget af disse træningsaktiviteter forventes at være 6 timer pr. undervisningssession.
Undervisningssproget er dansk. Engelsktalende undervisere kan forekomme i mindre omfang.
  • Kategori
  • Timer
  • Forelæsninger
  • 15
  • Holdundervisning
  • 15
  • Forberedelse (anslået)
  • 42
  • I alt
  • 72
Individuel
Kollektiv
Løbende feedback i undervisningsforløbet
Point
5 ECTS
Prøveform
Undervisningsdeltagelse
Prøveformsdetaljer
Beståelse af kursus opnås på baggrund af godkendt deltagelse i undervisningen, samt træningsaktiviteter.
Hjælpemidler
Alle hjælpemidler tilladt
Bedømmelsesform
bestået/ikke bestået
Censurform
Ingen ekstern censur
Én intern bedømmer
Kriterier for bedømmelse

For at opnå bedømmelsen bestået skal den studerende kunne

Viden

  • Redegøre for multiple lineære og logistiske regressionsmodeller, herunder for modellernes forudsætninger og hvordan de fortolkes.
     

Færdigheder

  • Udføre og fortolke lineære og logistiske regressionsanalyser.