Tilbake til søkeresultatene

AS-HEL-Samfunnsmedisin og helsetj.

Generaliserte linære flernivå modeller med målefeil på forklaringsvariablene

Tildelt: kr 1,9 mill.

Anvendelse av regresjonsmodeller er viktig innen medisinsk statistikk. Tradisjonelt har klassisk lineær regresjon (med en kontinuerlig respons) vært dominerende, men i den senere tiden har andre typer generaliserte lineære modeller (GLM) som logistisk reg resjon og Cox regresjon, blitt stadig mer viktig. De siste årene har såkalte flernivå modeller oppnådd en viss popularitet. Bakgrunnen for slike modeller er at en ofte har data på flere nivåer, f.eks. pasienter innen sentre. Disse nivåene innfører gjerne en viss avhengighet i dataene, som en bør ta hensyn til i analysene. Flernivå-modellene tar hensyn til denne avhengigheten gjennom såkalte tilfeldige effekter. Det er vel kjent at målefeil på forklaringsvariablene i tradisjonelle regresjonsmodeller kan ha betydelig innvirkning på anslaget av sammenhengen mellom forklaringsvariable og responsen. Prosjektet vil studere generaliserte lineære flernivå-modeller med målefeil. Prosjektet vil studere effekten av målefeil på effektestimatene i disse modellene. Spesifikt vil prosjektet studere effekten på estimeringen av de såkalte tilfeldige effektene. Videre vil prosjektet studere metoder for å korrigere for målefeil i disse modellene. Spesielt vil det være av interesse å finne metoder som tillater avhengige målefeil. Metodene og resultatene som fremkommer vil bli anvendt i et pågående prosjekt om malignt melanom.

Budsjettformål:

AS-HEL-Samfunnsmedisin og helsetj.

Temaer og emner

Ingen temaer knyttet til prosjektet