Pasientrapporterte data: Introduksjon i longitudinelle analyser

Image
Fagsenter for pasientrapporterte data arrangerer kurset "Introduksjon i longitudinelle analyser" den 8. desember 2022. Velkommen!

Det er mange fordeler med å analysere longitudinelle data fremfor tversnittdata.
Longitudinelle data gir oss mulighet til å følge de samme individene eller gruppene
over tid og kan gi oss en deskriptiv beskrivelse av utvikling og endring på relevante
utfallsvariabler. Under gunstige betingelser kan longitudinelle data også gi oss et
bedre innblikk i årsak-virkning mellom ulike fenomen.

Men stilt ovenfor longitudinelle data kan det være vanskelig å velge hvilken analyse en
skal benytte. Det finnes et overveldende antall analysealternativ og det er mange av
oss som føler seg både usikker og forvirret for hvilken metode en bør benytte.

Kurset vil gi en introduksjon i ulike analysealternativ/modeller slik som ANOVA
repeterte målinger, ANCOVA, vekstkurvmodeller, cross-lagged panel modeller, latent
endringsskåremodeller og Growth mixture modeller. Fokuset vil være på å øke
forståelsen av hva de enkelte modellene kan fortelle oss om stabilitet/endring og hva
de ikke kan fortelle oss noe om. De har alle sine styrker og svakheter. Hva en bør
velge beror seg blant annet på om en ønsker å studere absolutt eller relativ
stabilitet/endring, gi en ren deskriptiv beskrivelse versus belyse kausalitet eller om en
ønsker å belyse forandring innen eller mellom individer.

Kyrre Breivik er forsker ved Regionalt kunnskapssenter for barn og unge, NORCE, og
har en bistilling på Fagsenter for pasientrapporterte data, SKDE. Han har lang erfaring
med å bruke avanserte statistiske metoder som Item Response Theory (IRT),
Structural Equation Modeling (SEM) og Flernivåanalyser. Breivik har holdt flere kurs i
bruken av slike metoder.

Påmelding til kjersti.oterhals@helse-bergen.no innen mandag 28. november 2022.

Merk emnefelt med Påmelding kurs i longitudinelle analyser

Ingen kursavgift. Fint om du gir informasjon om eventuelle diettbehov til lunsj.