NOVITA'/CONFERENZE E INCONTRI

 

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

  • Bill Gould (StataCorp)

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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