UUlogos

Klassikalised meetodid andmete analüüsimisel

See online-meditsiiniline kursus, mida pakuvad UMC Utrechti ja Utrechti ülikooli MSc epidemioloogiaprogramm, annab arusaama biostatistika põhirakendustest meditsiiniliste uuringute andmete analüüsimisel.

Teemad on andmete liigid, asukoha ja varieeruvuse meetmed, proovid ja populatsioonid, jaotused, usaldusvahemikud, hüpoteeside testimine, kahe või enama vahendi või proportsiooni (parameetrilised ja mitteparameetrilised meetodid) ja kahe muutuja (korrelatsiooni, lihtsa lineaarse regressiooni ) Loomulikult hõlmab ka mitmekordsete lineaarsete regressioonimudelite ulatuslik arutelu. See on ideaalne kursus kõigile, kes soovivad oma meditsiinilise hariduse edasiarendamist, parema arusaamise kaudu andmete analüüsist.

Õppe eesmärgid

√ tutvuda √ seadusega ja selle tagajärgedega valimi suurusele
√ tutvuda otsuste tegemise üldpõhimõtetega ("katsetamine") ja suutma neid protseduure praktikas kohaldada, kasutades ühiseid statistilisi pakette (SPSS, R)
√ mõista järgmiste statistilise analüüsi tehnikate põhimõtteid: üliõpilaste T-testid (1-proovi, 2-proovi ja paarisarvuga), variatsiooni analüüs (1-suunaline ja 2-suunaline ANOVA), lihtsa ja mitmekordse lineaarse regressiooni analüüs, 1- proovi, 2-proovi ja paarisproportsiooni testid (x 2-test sobivusele, Pearsoni x 2-testile ja McNemari x 2-testile)
√ teada, millistes olukordades neid tehnikaid saab rakendada, ja tingimused, mida tuleks täita, et saada usaldusväärseid tulemusi nende tehnikate abil
√ suutma neid meetodeid rakendama, kasutades ühiseid statistilisi pakette (SPSS, R)
√ omama ülevaadet Kolmogorovi Smirnovi testist (normaalne jaotus) ja Fisher'i test võrdsete vahedega ning suutma neid tavasid praktiliselt rakendada, kasutades ühiseid statistilisi pakette (SPSS, R)
√ mõista nende tehnikate abil saadud tulemusi ja suutma neid tulemusi praktikas rakendada (nt vastata õpiküsimustele
√ olema tuttav mõistetega "selgitatud dispersioon" ja multi-collinearity
√ mõista regressioonianalüüsi mudeli vähendamise põhimõtteid
√ mõista logistilise regressioonanalüüsi tehnika põhimõtteid
√ olema võimeline valima sobimatu mitteparameetrilise meetodi, mida rakendatakse mitte-normaalselt jaotatud andmete puhul, ja mõista nende meetodite põhimõtteid.

Õppemeetodid


√ pisaravimid/>

Hindamine


√ Hindamine on selle kursuse osa/>

Kursuse tähtajad

Pidage meeles, et teil on selle kursuse mõnel õppeüksusel vaja anda ülesandeid:

Nädal 0
Pühapäev enne alguskuupäeva - tutvuge ennast

1. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 1

2. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 2

3. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 3

4. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 4

5. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 5

6. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 6

7. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 7

8. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 8

9. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 9

10. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 10

11. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 11

12. nädal
Pühapäev - täielik õppeüksus 12

13. nädal
Esmaspäev - lõpueksam

Eksam

See kursus sisaldab eksamit, mis koosneb peamiselt essee küsimustest, mis on ainus kursuse osa, mis pole veebis. Eksamite kuupäevad ja kellaajad tehakse teatavaks Elevate'i veebisaidil.

Sul on õigus eksamit üks kord korrata. Kui teil on võimalik ja soovite eksamit Utrechtis, Hollandis, on meil võimalus teie jaoks eksam ilma kuludeta. Kui peate eksami teisest kohast võtma, vajate proketti. See proctor võib paluda teil oma kulude eest tasuda.

Palun lugege lisateavet meie konkreetse veebilehe proctoringist. Eksam ei ole kohustuslik. Siiski, kui soovite saada kursuse tunnistust ja ainepunkte, on eksam kohustuslik.

Sisenemise nõuded

Selle kursuse registreerimiseks peate:
BS kraad
osalenud sissejuhatava statistika kursus
Inglise lugemise ja kirjutamise piisav oskus (Euroopa ühise tugiraamistiku B1 tase)

Pane tähele

Kuna see on veebikursus, on teil vaja juurdepääsu internetiühendusele, et saaksite täita ülesandeid ja suhelda teiste osalejatega.

Kurssi pakutakse

Programmi õpetamise keel:
  • Inglise

Vaata veel 11 kursust Elevate Healthis »

See kursus on Online
Duration
12 nädalat
Osakoormus
Price
1,585 EUR
Asukohtade järgi
Kuupäeva järgi
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Location
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
End Date
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
End Date
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
End Date