Ga naar pagina inhoud

Multilevel modellen en longitudinale data-analyse (K75)

In deze 6-daagse cursus worden de basis principes van multilevel analyse besproken alsmede een aantal specifieke toepassingen. Daarnaast zal veel aandacht worden besteed aan het analyseren van longitudinale data, waarbij zowel standaard als alternatieve modellen worden besproken. Tot slot zal ook veel aandacht worden gegeven aan het analyseren van RCT data.

Cursusgegevens

Datum:
28, 29, 30 september, 1, 7, 8 oktober 2021
6, 7, 8, 13, 14, 15 april 2022
Kosten:
1.750
1.750
Plaats: Amsterdam Coördinator: Prof. dr. J.W.R. (Jos) Twisk
Voertaal: Nederlands Werkvorm: Interactieve colleges en computerpracticum
Toetsvorm: Schriftelijk tentamen en computertoets Tentamendata: Zie rooster bij ‘Tentamens’
Aantal EC: 4 Bijzonderheden:
Datum Kosten:
28, 29, 30 september, 1, 7, 8 oktober 2021
6, 7, 8, 13, 14, 15 april 2022
1.750
1.750
Plaats: Amsterdam
Coördinator: Prof. dr. J.W.R. (Jos) Twisk
Voertaal: Nederlands
Werkvorm: Interactieve colleges en computerpracticum
Toetsvorm: Schriftelijk tentamen en computertoets
Tentamendata: Zie rooster bij ‘Tentamens’
Aantal EC: 4
Bijzonderheden:

Over de cursus

De cursus wordt 3 maal per jaar aangeboden. Twee maal per jaar in het Nederlands en eenmaal per jaar in het Engels, als onderdeel van het EpidM Winter Course programma. Alle informatie over deze Engelstalige cursus Multilevel Modelling and Longitudinal Data Analysis (WK75) kunt u vinden op de website; www.epidm.nl/wintercourses.

Als bij een cursus [vol] staat, kunt u zich wel aanmelden, maar wordt u op een wachtlijst geplaatst. Zodra er een plek vrijkomt nemen we contact met u op. Op dat moment kunt u nog besluiten of u wilt deelnemen aan de cursus.

Meer informatie

Eén van de aannames van ‘standaard’ regressietechnieken is onafhankelijkheid van de observaties. In veel epidemiologisch onderzoek wordt echter niet aan deze aanname voldaan. Onderzoek bij patiënten binnen een huisartspraktijk is hiervan een mooi voorbeeld. De observaties van patiënten die bij eenzelfde huisarts horen lijken meer op elkaar dan dat ze lijken op de observaties van patiënten die bij een andere huisarts horen. De statistische techniek die rekening houdt met dit soort geclusterde/gecorreleerde data heet multilevel of mixed model analyse. De extreemste vorm van gecorreleerde data komt uit longitudinaal onderzoek, waar de herhaalde metingen zijn geclusterd binnen de persoon. Voor het analyseren van longitudinale data zijn naast multilevel/mixed model analyse ook andere technieken zoals GLM voor herhaalde metingen en generalised estimating equations (GEE) analyse beschikbaar.

In deze 6-daagse cursus worden de basis principes van multilevel analyse besproken alsmede een aantal specifieke toepassingen. Daarnaast zal veel aandacht worden besteed aan het analyseren van longitudinale data, waarbij zowel standaard als alternatieve modellen worden besproken. Tot slot zal ook veel aandacht worden gegeven aan het analyseren van RCT data.

De nadruk van de cursus ligt vooral op de praktische toepassingen en minder op de wiskundige achtergrond. De cursus bestaat uit voordrachten en een uitgebreid computerpracticum waarin m.b.v. Stata en SPSS (of eventueel R) niet alleen data uit de praktijkvoorbeelden kunnen worden geanalyseerd maar waarin ook ruimte is om (indien gewenst) eigen data te analyseren.

  1. De student kent de basisprincipes van een multilevel analyse en kan verantwoorde keuzes maken voor de juiste analysestrategie voor hiërarchisch gestructureerd onderzoek.
  2. De student kan de resultaten van een multilevel analyse op de juiste manier interpreteren.
  3. De student kent de theoretische achtergrond van longitudinale data analyse en kan de resultaten van een longitudinale data-analyse op de juiste manier interpreteren.
  4. De student is in staat om data van een RCT op de juiste manier te analyseren.
  5. De student is in staat om zelf multilevel analyses en longitudinale data analyses uit te voeren met behulp van een daarvoor geschikt softwareprogramma en kan de resultaten van de computer output op juiste wijze interpreteren.
Doelgroep

De cursus is bedoeld voor promovendi, clinici en toegepaste onderzoekers die werkzaam zijn binnen de epidemiologie, geneeskunde, volksgezondheid, psychologie, gezondheids-, sociale- en bewegingswetenschappen. De cursus is bedoeld voor iedereen die aan de slag wil met multilevel modelling of longitudinale data analyse.

Ingangseisen

Voor het volgen van deze cursus is vereist dat u de cursus Regressietechnieken (V30) hebt gevolgd of op een andere manier vergelijkbare kennis hebt opgedaan. Indien u de cursus Regressietechnieken (V30) niet gevolgd hebt, dan graag op het aanmeldingsformulier in het vakje voor opmerkingen vermelden op welke manier u deze voorkennis heeft verkregen. De cursuscoördinator beslist dan of u toegelaten kan worden tot de cursus.

Cursusmateriaal

Het lesmateriaal (o.a. presentaties, opdrachten en antwoordsleutels) voor deze cursus is beschikbaar op Canvas, onze digitale leeromgeving. De documenten blijven minimaal één jaar beschikbaar op Canvas.

Het meenemen van een laptop naar de cursus is dus noodzakelijk om het lesmateriaal in te zien.

U heeft de volgende software nodig op uw laptop nodig voor het volgen van de computerpractica:

1. STATA; indien u geen STATA op uw laptop heeft, kunt u wellicht STATA via uw werkgever regelen. Voor werknemers van Amsterdam UMC locatie VUmc kan STATA beschikbaar gesteld worden via VIEW. Werknemers van Amsterdam UMC locatie AMC kunnen STATA aanvragen bij ICT van AMC. Als u werkt bij de Radboud Universiteit Nijmegen kan u STATA aanschaffen via Surfspot. Voor STATA zijn helaas geen proefversies beschikbaar.

en

2. SPSS; indien u geen SPSS op uw laptop heeft kunt u via Surfspot SPSS. Als u SPSS niet wilt aanschaffen kunt u eventueel gebruik maken van de proefversie die IBM beschikbaar stelt. Zie hiervoor de website van IBM: SPSS Software | IBM

NB 1: Indien het onmogelijk is om STATA te verkrijgen, is het ook mogelijk om alle practica met SPSS te doen.

NB 2: Indien u uitsluitend met R werkt is het ook mogelijk om de computerpractica met R te doen.

Literatuur

Twisk JWR. Applied mixed model analysis. A practical guide. Cambridge University Press, 2019.

ISBN: 978-1-108-48507-4 (hardback)

ISBN: 978-1-108-72776-1 (Paperback).

Twisk JWR. Applied Longitudinal Data Analysis for Epidemiology. 2nd Revised edition, Cambridge University Press, 2013. ISBN 9781107699922

Deze boeken geven een goed overzicht van de behandelde stof. Voor studenten die de gehele Masteropleiding Epidemiologie volgen zijn deze boeken verplichte literatuur.

Deelnemers die deze cursus volgen als onderdeel van de Masteropleiding Epidemiologie ronden de cursus altijd af met een tentamen.

Deelnemers die deze cursus als een afzonderlijke cursus volgen kunnen facultatief de cursus afsluiten met een tentamen. De kosten bedragen in dit geval euro 150,- per tentamen of hertentamen.

Alleen wanneer de cursus met een voldoende resultaat bij het tentamen wordt afgerond worden de studiepunten (EC’s)toegekend en een tentamenverklaring uitgereikt.

Een verklaring van deelname wordt aan iedereen uitgereikt die minimaal 80% aanwezig is geweest. Op de verklaring van deelname worden alleen contacturen vermeld.

Voor deelname aan het tentamen moet zich men altijd aanmelden. Zie voor informatie en aanmelding: Tentamens

Deze cursus is geaccrediteerd voor:

  • Cluster 1: huisartsen, specialisten ouderengeneeskunde, artsen verstandelijk gehandicapten
  • Cluster 2: medisch specialisten
  • Cluster 3: sociaal geneeskundigen, bedrijfsartsen, verzekeringsartsen, artsen maatschappij en gezondheid

De cursus ‘Multilevel modellen en longitudinale data analyse’ (K75) is geaccrediteerd voor 30 uren.

Om in aanmerking te komen voor de accreditatie-uren van deze cursus dient u de gehele cursus aanwezig te zijn geweest.

N.B. Met ingang van 1-1-2020 kan aan een arts die deelneemt aan verschillende cursussen van EpidM, maximaal 40 uren/punten per jaar worden toegekend.Deze nieuwe regeling is door het AccreditatieOverleg van de KNMG op 16 oktober 2019 bepaald. Voor meer informatie verwijzen wij naar de KNMG: https://www.knmg.nl/opleiding-herregistratie-carriere/aban.htm

Docenten