Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau intermédiaire
Il n'y a pas d'exigences formelles pour suivre ce cours. Il est attendu des apprenants qu'ils aient une compréhension de base de l'algèbre et des probabilités.
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Il y a 3 modules dans ce cours
Ce cours introduit les apprenants à l'analyse des résultats binaires/dichotomiques. Les apprenants se familiariseront avec les tests fondamentaux pour les comparaisons entre deux groupes et l'Inférence statistique, ainsi qu'avec la prédiction de manière plus générale à l'aide de la Régression logistique. Ils comprendront le lien entre la prévalence, les rapports de risque et les rapports de cotes. A la fin de ce cours, les étudiants seront capables de comprendre comment les résultats binaires apparaissent, comment utiliser R pour comparer les proportions entre deux groupes, comment ajuster les régressions logistiques dans R, comment faire des prédictions en utilisant la régression logistique, et comment évaluer la qualité de ces prédictions. Tous les concepts enseignés dans ce cours seront couverts par des modalités multiples : des conférences basées sur des diapositives, des pratiques de codage guidées avec l'instructeur, et des exercices indépendants mais structurés.
Ce module vous présente les résultats binaires, y compris leur origine, la manière de calculer les proportions et de comparer les proportions entre deux groupes.
Inclus
11 vidéos8 lectures2 devoirs3 sujets de discussion
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11 vidéos•Total 80 minutes
Science des données pour la recherche en santé : Introduction à la spécialisation•6 minutes
Comment et quand des résultats binaires peuvent-ils se produire ?•7 minutes
Un besoin de modèles au-delà de la régression linéaire•4 minutes
Résultats binaires, comparaison entre deux groupes (partie 1)•10 minutes
Résultats binaires, comparaison entre deux groupes (partie 2)•6 minutes
Résultats binaires, comparaison entre deux groupes (partie 3)•2 minutes
Pratique guidée : Test Z•15 minutes
Pratique guidée : Test exact de Fisher•13 minutes
Analyse d'un résultat binaire et d'une exposition binaire à l'aide du rapport de cotes•6 minutes
Interprétation du rapport de cotes•5 minutes
exemple 2x2 : L'étude cardiovasculaire WCGS•6 minutes
8 lectures•Total 73 minutes
Rencontrez vos instructeurs•3 minutes
Bienvenue et programme des cours•10 minutes
Enquête préalable au cours•10 minutes
Introduction et mode d'emploi des guides indépendants•10 minutes
Introduction aux données de BPUrban•10 minutes
1.2 Guide indépendant•10 minutes
1.2 Sujet de discussion Réponse suggérée•10 minutes
Fin du module 1 Sujet de discussion Réponse suggérée•10 minutes
2 devoirs•Total 90 minutes
1.2 Quiz pratique•30 minutes
Quiz du module 1•60 minutes
3 sujets de discussion•Total 30 minutes
Rencontrez vos camarades de classe internationaux•10 minutes
1.2 Invitation à la discussion•10 minutes
Invitation à la discussion à la fin du module 1•10 minutes
Introduction à la régression logistique
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous serez initié à l'omniprésente régression logistique, l'un des outils les plus courants pour mesurer l'association entre un ou plusieurs prédicteurs et un résultat binaire.
Inclus
11 vidéos2 lectures3 devoirs
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11 vidéos•Total 80 minutes
Limites de l'analyse des tableaux 2x2•2 minutes
Régression logistique : Un premier regard•7 minutes
Visualisation et interprétation d'une régression logistique•9 minutes
Révision de l'exemple 2x2 : Étude cardiovasculaire WCGS•6 minutes
Pratique guidée : Ajuster une régression logistique simple à une variable•11 minutes
Extension du modèle cardiovasculaire WCGS à l'aide de la régression logistique multivariable•7 minutes
Prédiction à l'aide de la régression logistique multivariable•5 minutes
Régression logistique : Récapitulation et révision•7 minutes
Pratique guidée : Ajuster une régression logistique à plus d'une variable•7 minutes
Pratique guidée : Calculer les probabilités prédites•11 minutes
Pratique guidée : Visualisation d'un modèle de régression logistique ajusté•7 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
2.1 Guide indépendant•10 minutes
2.2 Guide indépendant•10 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
2.1 Questionnaire pratique•30 minutes
2.2 Quiz pratique•30 minutes
Quiz du module 2•30 minutes
Évaluation de l'exactitude prédictive des modèles de régression logistique
Module 3•4 heures à terminer
Détails du module
Ce module vous présente les outils permettant d'évaluer la qualité d'un modèle de régression logistique ajusté.
Inclus
16 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Afficher les informations sur le contenu du module
16 vidéos•Total 120 minutes
Pourquoi devons-nous évaluer les prédictions ?•4 minutes
Extraction de probabilités à partir d'une régression logistique•4 minutes
Comment déterminer si les probabilités prédites sont "bonnes" ?•4 minutes
Étalonnage du modèle•9 minutes
Test de Hosmer-Lemeshow•6 minutes
Modèle discriminatif•10 minutes
Le changement de seuil modifie la sensibilité et la spécificité•4 minutes
Courbe caractéristique d'exploitation du récepteur (ROC)•6 minutes
Surface sous la courbe ROC (AUC)•5 minutes
Exemple d'AUC : Risque de maladie coronarienne•4 minutes
Score du Brier•3 minutes
Validation croisée•6 minutes
Pratique guidée :
Évaluer la capacité prédictive des modèles de régression logistique•19 minutes
Pratique guidée : ROC et AUC•11 minutes
Pratique guidée : Score de Brier•10 minutes
Étude de cas : Traitement du cancer du testicule•17 minutes
3 lectures•Total 25 minutes
3.3 Guide indépendant•10 minutes
Fin du module 3 Sujet de discussion Réponse suggérée•10 minutes
Enquête post-cours•5 minutes
2 devoirs•Total 60 minutes
3.3 Quiz pratique•30 minutes
Quiz du module 3•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Promesse de discussion de la fin du module 3•10 minutes
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Une aide financière est-elle disponible ?
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