CODICE CORSO: I-EF22 LINGUA:

Analisi Multilevel in Stata

I dati attualmente disponibili nei settori dell’istruzione, della medicina sanitaria pubblica, della sociologia e delle altre scienze applicate sono spesso raggruppati in cluster o mostrano una struttura gerarchica o a livelli multipli (multilevel).  L’obiettivo di questo corso  è di fornire un’introduzione all’analisi dei modelli multilevel che tenga conto della dipendenza tra le osservazioni. Questi modelli sono utili per specificare relazioni tra il livello/comportamento individuale e il livello macro-situazionale. La prima parte del corso offre un’introduzione alla teoria dei modelli lineari gerarchici. La seconda parte servirà per illustrare come applicare questi metodi in Stata su dati reali.

Le lezioni saranno di tipo interattivo ed avranno contenuto prevalentemente applicato. La prima parte sarà dedicata a fornire un’introduzione della teoria dei modelli multilevel. Nella seconda parte i partecipanti sperimenteranno di volta in volta le tecniche apprese attraverso numerose applicazioni empiriche su dati reali svolte dalle proprie postazioni di calcolo sotto la guida del docente.

 

MATERIALI: I materiali del corso includono i lucidi con la parte teorica, i do-file e le banche dati per l’implementazione di tutte le applicazioni empiriche. Questo consentirà ad ogni partecipante di esercitarsi sui contenuti del corso, eseguendo autonomamente i file distribuiti.

Il corso è studiato per ricercatori e operatori nel settore sanitario che vogliano effettuare studi sulla base di dati gerarchici con Stata. Il corso è anche di interesse per ricercatori in altri settori che intendano effettuare analisi multilevel.

Familiarità con il modello di regressione lineare. Una conoscenza di base di Stata è consigliabile.

SESSIONE I

  Modelli con struttura gerarchica

  Le componenti della variabilità

Struttura dei dati longitudinali

Modelli per count-data

La Meta Analisi

 

SESSIONE II

xtreg, xtmixed, gllamm

Modelli lineari a intercetta casuale

Modelli lineari a coefficienti casuali

 

SESSIONE III

Modelli di curva di crescita

Modelli per outcome dicotomici

 

SESSIONE IV

Modelli per outcome ordinali

Non sono inserite date in programma per l’anno in corso.

In caso di interesse sulle prossime edizioni, contattare la segreteria organizzativa scrivendo a formazione@tstat.it

La quota di iscrizione è di € 1.095,00 + IVA 22%.

 

L’aliquota IVA non sarà applicata per Enti Pubblici soggetti ad esenzione IVA a norma dell’art. 14 c. 10 della L. 537/93 per la partecipazione a corsi di formazione dei propri dipendenti. In caso contrario sarà necessario comunicare se l’ente è soggetto al regime dello “SPLIT PAYMENT” con IVA esposta di cui all’articolo 17-ter DPR 633/1972.

 

SCONTO PER GRUPPI: In caso di più iscritti provenienti da una stessa azienda o istituzione, verrà applicato uno sconto del 15% sulla quota di iscrizione al secondo iscritto e del 20% dal terzo iscritto in poi.

 

PACCHETTI FORMATIVI TSTAT: chi si iscrive a più di un corso nell’arco di un anno solare può usufruire di uno sconto sul prezzo di listino di ciascun corso addizionale (sconto del 10% su corsi di una giornata, 15% da due giornate in su).

 

STUDENTI: Gli studenti residenti in Italia devono presentare copia del libretto universitario o un certificato di iscrizione (in carta semplice) all’Università. (Gli studenti di master e dottorandi possono usufruire di uno sconto del 40% sul prezzo standard accademico).

 

La quota di iscrizione include il pranzo, il materiale didattico e una licenza temporanea del software Stata. Gli sconti sopra descritti non sono cumulabili tra loro. La partecipazione al corso dà inoltre diritto ad uno sconto sull’acquisto di una nuova licenza per singolo utente del software Stata (ad esclusione della versione GradPlan) e sull’acquisto di testi in Catalogo editi Stata Press.


L’iscrizione al corso dovrà avvenire tramite lo specifico modulo di registrazione e pervenire a TStat S.r.l. almeno 15 giorni prima dell’inizio del corso stesso. E’ possibile richiedere il modulo di registrazione compilando il seguente form oppure inviando una mail a formazione@tstat.it


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L’obiettivo di questo corso è di fornire un’introduzione all’analisi dei modelli multilevel che tenga conto della dipendenza tra le osservazioni.