Introduction to modelling types of longitudinal data - CPC

            ESRC Pathfinder Research Programme  Research Methods Training Workshop 

Introduction to modelling types of longitudinal data      China Population & Development Research Centre (CPDRC), Beijing   30‐31 March, 1st April 2012 

    Aims    Introduce participants to some approaches for analysing types of longitudinal data  covering both the timing of events and repeated measurement of an outcome.    Learning outcomes    By the end of this unit you should:   have an appreciation of how the past events influence the timing of future  events;   understand  the  importance  of  correlation  structures  when  modelling  longitudinal data and how complex structures can be incorporated within a  multilevel framework;   have an awareness of endogeneity issues when considering the impact of  an  event  on  an  outcome  and  some  of  the  econometric  approaches  for  dealing with this.    Computing    The approaches on the first day can be done using either STATA or SPSS and it will be  assumed  that  participants  are  familiar  with  linear  and  logistic  regression  in  one  of  these  packages.  The  multilevel component  will use  MLwiN as  its  computer  package.  Participants can download a trial version from  http://www.bristol.ac.uk/cmm/software/mlwin/download/      Lecturers    Dr. James Brown (Southampton Statistical Sciences Research Institute), University of  Southampton (JB)  Dr. Jackie Wahba (Economics), University of Southampton (JW)  Dr. Sabu Padmadas (Demography), University of Southampton (SP) 

1

PROGRAMME      Friday, 30 March  (JB & SP)    09:00   Session 1                         Gross‐flows and simple transition models    10.30                                Tea    10.45   Session 2                         Logistic regression to model transition data (computing using                                             STATA/SPSS)  12.00                                Lunch    13.30  Session 3                         Introduction to discrete‐time survival analysis  14.45                                Tea    15:00  Session 4                         Logistic regression to handle discrete‐time data (computing                                               using SPSS/STATA)    16.30                                END of DAY 1        Saturday, 31 March  (JB)    09:00  Session 5                         Random intercept models with repeated measures  10.30                                Tea    10.45   Session 6                         Random intercept models (computing using MLwiN)  12.00                                Lunch    13.30  Session 7                         Complex correlation structures (random slopes and time                                                     dummies)  14.45                                Tea    15:00  Session 8                         Fitting different correlation structures (computing using                                             MLwiN)    16.30                               END of DAY 2    2

    Sunday, 1 April  (JB & JW)    09:00  Session 9                         Testing assumptions and improving the specification of the                                             model with contextual effects  10.30                                Tea    10.45   Session 10                       Contextual effects and residual analysis (computing using                                             MLwiN)  12.00                                Lunch    13.30  Session 11                       Introduction to econometric approaches for handling                                             endogeneity and selection  14.45                                Tea    15:00  Session 12                       Using instrumental variables and sample selection                                             techniques (computing using STATA)    16.30                               END of DAY 3        References  Goldstein, H.  (2003).  Multilevel Statistical Models.  London: Edward Arnold.                Comprehensive text on multilevel modelling and now a 4th edition in 2011.  Hosmer, D. W. and Lemeshow, S. (1999) Applied Survival Analysis. New York: Wiley.   A good introduction to the whole range time‐to‐event data and modelling.  Rabe‐Hesketh, S. and Skrondal, A. (2005) Multilevel and Longitudinal Modeling Using  Stata. Stata Press.  These guys have a whole set of books and are especially linked to Stata.  Snijders, T. A. B. and Bosker, R. J. (1999). Multilevel Analysis. London: Sage.  Introductory text on multilevel modelling.  Wooldridge, J. (2010)  Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data: Second  Edition. Cambridge: The MIT Press.  Comprehensive  coverage  of  fixed  effects  and  other  approaches  (from  an  Econometrics perspective).  Mills, M. (2011) Introducing Survival and Event History Analysis. Sage Publishers Ltd.  Nicely written introductory level text book based on R software 

3