La biostatistique est l'application du raisonnement statistique aux sciences de la vie, et c'est la clé pour débloquer les données recueillies par les chercheurs et les preuves présentées dans la littérature scientifique de santé publique. Dans ce cours, nous nous concentrerons sur l'utilisation de méthodes de régression simples pour déterminer la relation entre un résultat d'intérêt et un prédicteur unique par le biais d'une équation linéaire. En cours de route, vous serez initié à une variété de méthodes, et vous vous exercerez à interpréter des données et à effectuer des calculs sur des données réelles provenant d'études publiées. Les sujets abordés comprennent la régression logistique, les intervalles de confiance, les valeurs p, la régression de Cox, les facteurs de confusion, l'ajustement et la modification de l'effet.
Analyse de régression simple en santé publique
Analyse de régression simple en santé publique
Ce cours fait partie de Spécialisation "Biostatistique en santé publique"
Instructeur : John McGready, PhD, MS
16 685 déjà inscrits
Inclus avec
389 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Pratiquer des méthodes de régression simples pour déterminer les relations entre un résultat et un prédicteur
Reconnaître les facteurs de confusion dans l'analyse statistique
Effectuer des ajustements d'estimation
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Public Health
- Catégorie : Epidemiology
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Risk Analysis
- Catégorie : Quantitative Research
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Biostatistics
- Catégorie : Logistic Regression
Détails à connaître
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9 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Avis des étudiants
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Révisé le 18 oct. 2019
The course content was great. However, there was some technical problems.
Révisé le 5 sept. 2020
Such complex concepts explained with ease. The section on confounding requires more than one reading. Really enjoyed it.
Révisé le 9 déc. 2020
Complex analyses clearly explained, with an emphasis on interpretation rather than on mechanics. Excellent examples from published literature used throughout. Highly recommended!
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