CORSO INTRODUZIONE ALLA STATISTICA UTILIZZANDO STATA UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI MODENA E REGGIO EMILIA 29-30 GIUGNO 2015 ORE 9.00/17.00 MODENA AL CENTRO SERVIZI - AULA INFORMATICA Per accedere al corso, che prevede l’invio al vostro indirizzo e-mail di una licenza temporanea, è necessario confermare la propria partecipazione al Dott. Filippini Tommaso ([email protected]). Per chi non avesse frequentato lo scorso anno, che è necessario portare il proprio computer. Chi ha frequentato l’anno scorso e ritiene di aver già acquisito le conoscenze relative al corso può considerarlo come opzionale. La frequenza è invece obbligatoria per il XXX ciclo. I posti a disposizione sono 45. OBIETTIVO: L’obiettivo del corso è quello di fornire all’utente le nozioni introduttive che consentono di lavorare autonomamente in Stata oltre a una panoramica completa delle funzioni di base, che sono illustrate attraverso una miscela di esempi concreti. MODULO 1 - INTRODUZIONE A STATA SESSIONE I: INTRODUZIONE A STATA Interfaccia utente: le finestre di Stata I files di Stata – tipi ed estensioni Il lavoro interattivo Organizzazione del lavoro in Stata o Help o Il file log Caricamento di banche dati in formato Stata Salvare una banca data SESSIONE II: ANALISI PRELIMINARE DEI DATI Analisi preliminare dei dati – diverse modalità: codebook, describe, browse, list L’uso delle abbreviazioni in Stata La sintassi di Stata I comandi vincolati Le statistiche descrittive: comando summarize Tabelle di statistica; table, tabstat, tabulate SESSIONE III: IL FILE “DO” – UN PRIMO SGUARDO SESSIONE IV: GESTIONE DEI DATI Come eliminare e trasformare dati - i comandi drop, keep, rename I comandi count e sort Il prefisso by Creare nuove variabili – i comandi generate, egen, encode Il comando assert Come lavorare con valori mancanti Come creare, eliminare e trasformare dati Modificare le variabili, recode, replace Etichette di valore (Value Labels) Altri tipi di etichette Creare le variabili di comodo (dummy) www.tstat.it SESSIONE V: COME CARICARE I DATI IN STATA DA SPREADSHEETS Importare ed esportare banche dati ASCII create da spreadsheet: insheet - outsheet / comando import excel Visualizzazione dei dati: edit, browse, list, describe, codebook Trattamento delle variabili stringhe Trattamento dei dati mancanti Il software Stat/Transfer www.tstat.it TESTI E REFERENZE UTILI: A Gentle Introduction to Stata, 3rd Ed. StataPress (Alan Acock) Data Analysis Using Stata, 3rd Ed., StataPress (Ulrich Kohler, Frauke Kreuter) Data Management Using Stata: A Practical Handbook, StataPress (Michael N. Mitchell) MODULO 2 - REGRESSIONE LINEARE E LOGISTICA - 10 LUGLIO 2014 OBIETTIVO: Il corso si propone di introdurre gli studenti ai modelli di regressione lineare e logistica in Stata e l’uso dei modelli nelle analisi epidemiologiche; in particolare come implementare il modello, e come stimare e interpretare i parametri di variabili continue e categoriche. Test di specificazione e procedure diagnostiche di analisi dei residui sono trattati nella seconda parte del corso. L’obiettivo principale è di fornire le nozioni teoriche e applicate necessarie per stimare autonomamente un modello di regressione logistica in Stata. SESSIONE I – REGRESSIONE LINEARE Correlazione La Tabella ANOVA Regressione lineare semplice Interpretazione dei coefficienti Regressione lineare multivariabile Variabili dummy Interazione e confondimento Valutazione del modello SESSIONE II – REGRESSIONE LOGISTICA Il modello di regressione logistica Maximum Likelihood Estimation Interpretazione dei coefficienti del modello logistico ed Odds Ratio Regressione logistica multivariabile Test del Likelihood-ratio Test di Hosmer-Lemeshow TESTI E REFERENZE UTILI: o o o o o Regression Methods in Biostatistics, E. Vittinghoff, D.V. Glidden, S.C. Shiboski, C. E. McCullogh Introduction to Stata for Health Research, 3rd Edition, Svend Juul and Morten Frydenberg, Stata Press Applied Logistic Regression, 2nd edition, D. W. Hosmer, S. Lemeshow, Wiley (2000) Applied Logistic Regression Solutions Manual 2nd edition, David W. Hosmer, S. Lemeshow, Wiley (2001). Logistic Regression, 2nd Edition, Kleinbaum D.G. Klein M., Springer Verlag (2002) www.tstat.it