Análise de Dados Longitudinais
Objetivos
O objetivo desta unidade curricular é explorar e discutir as complexidades da análise de dados longitudinais na perspetiva dos dados aplicados à saúde.
No final do curso os alunos deverão ser capazes de:
1 Definir o objetivo de um estudo de analise longitudinal
2 Identificar as vantagens e desvantagens da análise de dados longitudinais
3 Modelar o valor médio e a matriz de covariâncias
4 Definir e estimar o modelo linear de efeitos aleatórios
5 Definir e estimar o modelo não linear de efeitos aleatórios
6 Saber utilizar um software estatístico num estudo de análise de dados longitudinais
Caracterização geral
Código
12397
Créditos
6.0
Professor responsável
Ayana Maria Xavier Furtado Mateus
Horas
Semanais - 4
Totais - 61
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
Noções básicas de Análise e noções de nível intermédio de Probabilidades e Estatística.
Bibliografia
- Garrett Fitzmaurice, Nan Laird & James Ware (2011). Applied Longitudinal Analysis, 2nd Edition. Wiley.
- J. Pinheiro, D. Bates (2000). Mixed-effects models in S and S-Plus. Springer.
- Fausto, M. A., Carneiro, M., Antunes, C. M. D. F., Pinto, J. A., & Colosimo, E. A. (2008). O modelo de regressão linear misto para dados longitudinais: uma aplicação na análise de dados antropométricos desbalanceados. Cadernos de Saúde Pública, 24, 513-524. http://www.scielo.br/pdf/csp/v24n3/05.pdf
- de M. Carvalho, V. Andreozzi, C. Codeço, D. Campos, M. Barbosa, S. Shimakura (2011). Análise de Sobrevivência: Teoria e Aplicações em saúde. 2ª Edição. Editora Fiocruz.
Método de ensino
A unidade curricular é lecionada com recurso à plataforma Moodle utilizando ferramentas assíncronas; vídeos, fórum, e-mail, material de suporte e quizzes de autoavaliação. Haverá uma sessão síncrona no final de cada semana a qual será dedicada ao esclarecimento de dúvidas sobre os conteúdos programáticos. As metodologias incluem e-atividades, apoiadas com bibliografia e demais recursos, que promovem a comunicação assíncrona nos fóruns de discussão de cada conteúdos programáticos. Desta forma, os alunos têm uma visão integrada dos tópicos lecionados, fomentam o espírito crítico e o trabalho em grupo. Alguns dos exemplos práticos serão explicados e realizados com recurso a um software estatístico
Método de avaliação
Avaliação por trabalho individual (100%).
Conteúdo
A unidade curricular está organizada em quatro unidades de aprendizagem:
1 Introdução de conceitos básicos em análise longitudinal
2 Modelação do valor médio e da matriz de covariâncias
3 Estudo do modelo linear de efeitos aleatórios
4 Estudo do modelo não linear de efeitos aleatórios