欢迎来到《公共卫生 R 语言生存分析》！本系列的前三门课程涵盖了统计思维、相关性、线性回归和逻辑回归。本课程将向您展示如何进行生存分析，或 "事件发生时间 "分析，并解释危险和删减等听起来熟悉但却具有欺骗性的术语的含义，这些术语在本课程中具有特定含义。使用广受欢迎的完全免费软件 R，您将学习如何从头开始获取数据集，将其导入 R，运行基本的描述性分析以了解数据的特征和怪癖，并从 Kaplan-Meier 图到多元 Cox 回归。您将使用从真实、混乱的患者级别数据中模拟出来的数据，这些数据是心力衰竭住院患者的数据，并学习如何探索哪些因素可以预测患者随后的死亡率。您还将学习如何测试模型假设和与数据的拟合度，以及一些简单的技巧来解决实际公共卫生数据中常见的问题。在视频和 R 练习中会有小测验，同时会有反馈来检查您的理解程度。 先决条件 为帮助理解，我们会给出一些公式，但这不是一门需要数学学位才能学习的课程。您需要具备基本的计算能力（例如，我们不会使用微积分），并熟悉以图形和表格的方式呈现结果。本系列的前三门课程解释了假设检验、P 值、置信区间、相关性和回归等概念，并介绍了如何安装 R 和运行基本命令。在本课程中，我们将简要回顾所有这些核心概念，但如果您不熟悉这些概念，那么在学习本课程之前，您最好先学习第一门课程《公共卫生统计思维》，或许还可以学习第二门课程《线性回归》。