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IV Italian Stata Users Meeting - Rome, 24-25 September 2007
TStat S.r.l., certified distributor of Stata in
Italy, is pleased to announce the 4th Italian Stata Users meeting which
takes place on the 24th and 25th September at the Hotel Artemide, Via
Nazionale 22, Rome. The meeting is open to all Stata users. Further
information, together with registration details, can be obtained from
Lorena Romeo, tel. 0864 210101, e-mail: lorena@tstat.it
PROGRAMME
24th September 2007 – PRESENTATIONS
8.45 - 9.15 Registration
9.15 - 10.15 I SESSION – INVITED SPEAKER – CHAIR Marcello Pagano
10.15 - 10.30 Coffee Break
10.30 - 12.00 II SESSION - USER WRITTEN COMMANDS AND
ROUTINES I - CHAIR Rino Bellocco
12.00 - 13.00 III SESSION - EXPLOITING THE POTENTIAL OF
STATA 10 - CHAIR Rino Bellocco
- Programming Econometric Methods in Mata – David Drukker (StataCorp)
13.00 - 14.00 Lunch
14.00 - 15.30 IV SESSION - USER WRITTEN COMMANDS AND
ROUTINES II - CHAIR Una-Louise Bell
- Constructing matched employers-employees data-sets using Stata: The INPS-
Bocconi data-base – Orietta Dessy (Fondazione Rodolfo De Benedetti-Universitą Commerciale Bocconi)
- Tobit model with random effects: simulation based
estimation – Laura Magazzini (Universitą degli Studi di Verona) e
Giorgio Calzolari (Universitą degli Studi di Firenze)
- Dynamic Factor Analysis with Stata – Alessandro Federici (Universitą di Roma "La Sapienza" )
15.30 - 15.45 Coffee Break
15.45 - 17.15 V SESSION - APPLIED RESEARCH USING STATA - CHAIR Giovanni Capelli
17-15 - 18.00 REPORTS TO USERS / WISHES AND GRUMBLES
Tuesday, 25 September 2007
TRAINING COURSES
9.00-17.30 - INTRODUZIONE ALLA META-ANALISI CON STATA (IN ITALIANO)
L’obiettivo
di questo corso č quello di fornire ai partecipanti la conoscenza sia
teorica che applicata necessaria per produrre autonomamente una
revisione sistematica della letteratura scientifica per lo studio di
una ipotesi ben definita. In particolare, il corso si soffermerą sulla
parte statistica del processo di revisione sistematica, conosciuta con
il nome di meta-analisi, enfatizzando l’interpretazione dei risultati
piuttosto che la parte computazionale. La meta-analisi rappresenta una
tecnica statistica consolidata nel settore biomedico per aggregare in
maniera formale i risultati numerici provenienti da diversi studi, ed
ha visto un rapido sviluppo in questi ultimi anni per diversi motivi:
la crescita esponenziale di articoli medici pubblicati nella
letteratura; gli studi clinici/epidemiologici spesso forniscono
risultati contrastanti o non definitivi; evitare il ripetersi di studi
quando esiste ormai una sufficiente evidenza scientifica di una
determinata associazione.
Sessione I
Introduzione a Stata
Fasi della revisione sistematica
Caratteristiche della meta-analisi
Metodi statistici di base: Modelli ad effetti fissi e casuali
Quantificare l’eterogeneitą esistente tra diversi studi
Sessione II
Metodi statistici avanzati: Modelli multivariati di meta-regressione
Analisi del trend in associazioni di tipo dose-risposta
Valutare la presenza di effetti di interazione
Rappresentazione grafica dei risultati della meta-analisi
Influenza di errori sistematici (omessa pubblicazione di risultati)
Letture consigliate:
Egger, M., Davey Smith, G., Altman, D G. (2003) Systematic Reviews in Health Care: meta-analysis in context. London: BMJ.
Orsini N., Bellocco R., Greenland S. (2006) “Generalized
least squares for trend estimation of summarized dose-response data” ,
Stata Journal, 6(1), pp.40-57.
9.00 - 17.30 - MODELING COUNT DATA IN STATA
The
Modeling Count Data Course will be given by Prof. Joseph Hilbe. The
course will discuss the logic of modeling count response data and
provide an overview of the theory and application of Poisson and
negative binomial regression. We shall give examples of how to select
the most appropriate model and how to differentiate and deal with
apparent from real overdispersion. Models discussed are: Poisson,
negative binomial (NB-2), NB-1, heterogeneous (generalized) negative
binomial, canonical negative binomial (NB-C), NB-P (where exponent is
parameterized), zero-inflated models, zero-truncated models, negative
binomial with endogeneous stratification, hurdle models, censored
Poisson and negative binomial, panel models including fixed effect,
random effect, GEE, and mixed models
Course text: Hilbe, Joseph M (2007), Negative Binomial Regression, Cambridge University Press
Please note that the MODELING COUNT DATA course will be given in English.
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