סטטיסטיקה בתכנית "מוסמך" ש"ת, ש 3 "ס.

Transcription

1 קורס: אוניברסיטת תל אביב הפקולטה לרפואה ע"ש סאקלר ביה"ס למקצועות הבריאות מס ' החוג לסיעוד סטטיסטיקה בתכנית "מוסמך" ש"ת, ש 3 "ס מועד הקורס: סמסטר ב', 16:00 14:00 יום ד' yoramb@post.tau.ac.il nadavari@mail.tau.ac.il מרצה: מתרגל: פרופ. יורם בר-טל מר נדב ארידן שעות קבלה: עפ"י תאום מראש רציונאל הכרת והבנת מחקר מהווה מרכיב מהותי בכל מקצוע אקדמי. הדבר נכון גם לגבי עבודת האחות האקדמית. על מנת שהאחות תוכל לבצע מחקר באופן עצמאי, כמו גם כחלק מצוות רב מקצועי, עליה להכיר ולהבין את הפרוצדורות הסטטיסטיות שעומדות לרשותה. מטרות הקורס: בסיום הקורס הסטודנט 1) יכיר את המבחנים הסטטיסטיים השכיחים 2) יבין את הרציונאל שלהם וידע תחת אילו תנאים אפשר וכדאי להשתמש בהם. 3) יבין את המשמעות של התוצאות של מבחנים אלו נושאי השעורים: 1) בחינת התפלגויות +תירגול SPSS 2) ניתוחי שונות חד כיווני, השוואות מרובות 3) ניתוח שונות דו כיווני, אינטראקציה 4) ניתוחי שונות רב כיווניים 5) ניתוחי שונות רב מישתניים ANCOVA) ( MANOVA, 6) רגרסיה לינארית מרובה, משתנה דמי 7) שימוש בניתוח שאריות במודלים לניבוי ולדיאגנוסטיקה 8) בחינת יחסים מתווכים וממתנים בין משתנים 9) ניתוחים סטטיסטיים עבור משתנה תלוי נומינאלי

2 דרישות הקורס: 1. השתתפות פעילה בשיעורים ובתרגילים 2. הכנת שאלות לאחר כל שעור 3. עמידה בבחינת הגמר דרישות מוקדמות קורס מבוא לסטטיסטיקה ב.BA הצלחה במבחן על החומר בסטטיסטיקה שנלמד ב BA קורס בשיטות מחקר (1 (2 (3 ציון: תרגיל 20% הכנת שאלות- 10% מבחן- 70% ספרות מומלצת בייט-מרום, ר. (1986). שיטות מחקר במדעי החברה: עקרונות המחקר וסגנונותיו (יחידות 9 עד 12). תל אביב: האוניברסיטה הפתוחה. אייזנבך, ר. (2004). רגרסיה מרובה ל"לא סטטיסטיקאים". ירושלים: אקדמון דרום, א. ) 1993). רגרסיה ליניארית. הרצליה: הוצאת המחבר. Agresti, A., & Finlay, B. (1997). Statistical Methods for the Social Sciences (third edition). Prentice-Hall. Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences, 3rd ed. Hillsdale: Erlbaum. Darom, A. (1993). Linear regression. Herzliya: Hamechaber Publications (in Hebrew). Eisenbach, R. (2004). Multiple regression for non-statisticians. Jerusalem, Akademon (in Hebrew). Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4th. ed). CA: Sage. Hardy, M.A. (1993). Regression with Dummy Variables. Newbury Park, CA: Sage. Long, J.S. (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables.

3 CA: Sage Tomarken, A.J., & Niels G. Waller,, N.G. (2005). Structural equation modeling: Strengths, Limitations, and Misconceptions. Annual Review of Clinical Psychology, 1, 31-65

4 Tel Aviv University Sackler Faculty of Medicine School of Health Professions Department of Nursing Course No Statistics for the Master s program Lecture / 3 semester hours Date of course: 2 nd semester, Wednesday 14:00-16:00 Lecturer: Prof. Yoram Bar-Tal Assistant: Mr. Nadav Aridan Office hours: Call for an appointment yoramb@post.tau.ac.il nadavari@mail.tau.ac.il Rationale: Familiarity with and understanding research is an essential component of any academic profession. This is also true for the work of the academic nurse. In order to enable nurses to carry out independent research, or to work as part of a multiprofessional team, they must be familiar with and understand the statistical procedures available to them. Goals of the course: At the end of the course the student will: 1. Be familiar with common statistical tests; 2. Understand their rationale and will know under what conditions these can and should be used; 3. Understand the meaning of the outcomes of these tests. Teaching methods: Frontal lessons and exercises. Course topics: 1. Examination of Distributions and exercising SPSS 2. One way ANOVA and a posteriori tests 3. Two way ANOVA, Statistical interaction 4. Multiple independent variable ANOVA 5. Multiple variable ANOVA (MANOVA, ANCOVA) 6. Multiple linear regression, dummy variables 7. Prediction models and diagnostics using residual analysis 8. Examination of mediating and moderating relationships

5 9. Statistical analyses for dichotomous dependent variable Course requirements: 1. Active participation in classes and exercises 2. Preparing questions after every class 3. Passing the final examination Prerequisites: 1. Course Introduction to statistics B.A. 2. Passing an exam on statistics topics taught on the undergraduate level 3. Course in research method Grade: Exercise 20% Examination 80% Required reading: None Recommended reading: Agresti, A. & Finlay, B. (1997). Statistical Methods for the Social Sciences (3 rd Ed.). Prentice-Hall. Bayit-Marom, R. (1986). Research methods in the social sciences: Principles and styles of research (units 9 to 12). Tel Aviv, The Open University (in Hebrew). Cohen, J., Cohen, P., West, S.G. & Aiken, L.S. (2003). Applied multiple regression / correlation analysis for the behavioral sciences, 3 rd Ed. Hillsdale: Erlbaum. Darom, A. (1993). Linear regression. Herzliya: Hamechaber Publications (in Hebrew). Eisenbach, R. (2004). Multiple regression for non-statisticians. Jerusalem, Akademon (in Hebrew). Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4th. ed). CA: Sage. Hardy, M.A. (1993). Regression with Dummy Variables. Newbury Park, CA: Sage. Long, J. S. (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. CA: Sage Tomarken, A. J. and Waller, N. G. (2005). Structural equation modeling: Strengths, limitations, and misconceptions. Annual Review of Clinical Psychology, 1, 31-

6