Analysemetoder
Kategoriske data, parede kategoriske data, skjevfordelte eller normalfordelte kontinuerlige data, få eller mange observasjoner. Data kan være så mangt, og hvilken analysemetode du bør velge, avhenger i stor grad av hva slags data du skal analysere.
Her kan du lese korte introduksjoner til metoder for å teste forskjeller mellom grupper og sammenhenger mellom variabler. Du får også korte innføringer i levetidsanalyse, mål for samsvar, sensitivitet, spesifisitet, ROC-kurver og metaanalyse.
Lenker til artikler på tidsskriftet.no:
Fishers eksakte test – hvordan smaker teen?
Alternativer til Fishers eksakte test
Parvise sammenlikninger mellom tre grupper
Hvorfor brukes sjelden ensidige hypotesetester?
Når bør man velge en ikke-parametrisk metode?
Bootstrapping - å løfte seg selv etter håret?
Pearsons eller Spearmans korrelasjonskoeffisient?
Analyse av longitudinelle data
Logistisk regresjon – anvendt og anvendelig
Det problematiske oddsforholdet
Er effekten forskjellig blant kvinner og menn?
Logistisk regresjon med mer enn to kategorier
Poissonfordelingen for antall hendelser
Levetidsdata – sammenligning av to grupper
Metaanalyse: fast eller tilfeldig
Metaanalyse: forskjellige effektstørrelser
Metaanalyse: publikasjonsskjevhet
Cohens kappa - et mål på samsvar
Indre konsistens: fra alfa til omega?
Hva er sannsynligheten for riktig resultat av en diagnostisk test?
ROC-kurver og diagnostiske tester
Penger, prinsipper og prioritering
Kostnadseffektivitetsanalyse: et rammeverk for prioriteringskriteriene
Kostnadseffektivitetsanalyser – hvordan beregnes helsegevinster?
Oppdatert 06.12.2024

