stata: course of statistics

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
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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
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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
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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)
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SESSIONE V: COME CARICARE I DATI IN STATA DA SPREADSHEETS
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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
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TESTI E REFERENZE UTILI:
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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
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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
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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:
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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)
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