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Modulhandbuch ab 2016

Modul MA4955-KP05

Angewandte Multiple Regression (AMuRegKP05)

Dauer:


1 Semester
Angebotsturnus:


Alle zwei Jahre
Leistungspunkte:


5
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2023 (Wahlpflicht), Mathematik, 5. oder 6. Fachsemester
  • Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2023 (Wahlpflicht), Mathematik, 1., 2. oder 3. Fachsemester
  • Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Wahlpflicht), Mathematik, 5. oder 6. Fachsemester
  • Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Wahlpflicht), Mathematik, 1., 2. oder 3. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • MA4955-V: Angewandte Multiple Regression (Vorlesung, 2 SWS)
  • MA4955-Ü: Angewandte Multiple Regression (Übung, 1 SWS)
Workload:
  • 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
  • 85 Stunden Selbststudium
  • 45 Stunden Präsenzstudium
Lehrinhalte:
  • Bedarf und Verwendung von multivariablen Analysen in der epidemiologischen und klinischen Forschung
  • Arten von Zielvariablen und verfügbaren multivariablen Modellen
  • Berücksichtigung von unabhängigen Variablen im Modell
  • Umgang mit begrenzten Fallzahlen und fehlenden Werten
  • Kodierung von Variablen im Modell
  • Bewertung der Regressionskoeffizienten und Güte des Modells
  • Überprüfung der zugrundeliegenden Annahmen und Verbesserung der Anpassung des Modells
  • Darstellung und Kommunikation der Ergebnisse
  • R-Programmierung für angewandte Regression
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Die Studierenden kennen die verschiedenen Studiendesigns und multivariablen Modelle.
  • Sie verstehen den Einfluss einer Variablen auf das Zielkriterium im multivariablen Modell.
  • Sie kennen die Annahmen, die einem Modell zugrunde liegen.
  • Sie sind in der Lage, einen multivariablen Analyseplan zu erstellen.
  • Sie können publizierte Studien korrekt interpretieren und kritisch bewerten.
  • Sie können ihre eigenen Studienergebnisse unter Verwendung standardmäßiger RIchtlinien kommunizieren.
  • Sie können multiple Regressionsanalysen in R programmieren.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Projektarbeit
Setzt voraus:
Modulverantwortlicher:
Lehrende:
  • Louis Macias, Ph.D.
Literatur:
  • John Fox. 2016: Applied Regression Analysis - 3rd ed. Los Angeles SAGE. ISBN -13: 978-1-4522-0566-3
  • Mitchell H. Katz 2011: Multivariable Analysis: A Practical Guide for Clinicians and Public Health Researchers - 3rd ed. Cambridge University Press. ISBN -13: 978-0-521-14107-9
  • Andrew Gelman, Jennifer Hill, Aki Vehtari, 2020: Regression and Other Stories - Cambridge University Press. ISBN – 13:978-1-1391-6187-9
  • Werner Vach. 2012: Regression Models as a Tool in Medical Research - Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1-466-51748-6
Sprache:
  • Wird nur auf Englisch angeboten
Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine (die Kompetenzen der unter „Setzt voraus“ genannten Module werden für dieses Modul benötigt, sind aber keine formale Voraussetzung)

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben gemäß Vorgabe am Semesteranfang

Modulprüfung(en):
- MA4955-L1: Projektarbeit mit Dokumentation und Präsentation

Letzte Änderung:
1.3.2024