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Überlebensanalyse in R für öffentliche Gesundheit

Beschreibung

Willkommen bei der Überlebensanalyse in R für öffentliche Gesundheit!

Die drei früheren Kurse dieser Reihe befassten sich mit statistischem Denken, Korrelation, linearer Regression und logistischer Regression. Hier erfahren Sie, wie Sie eine Überlebens- oder „Zeit bis zum Ereignis“-Analyse durchführen und erklären, was mit vertraut klingenden, aber irreführenden Begriffen wie Gefahr und Zensur gemeint ist, die in diesem Zusammenhang eine bestimmte Bedeutung haben. Mit der beliebten und völlig kostenlosen Software R lernen Sie, wie Sie einen Datensatz von Grund auf erstellen, ihn in R importieren, wichtige deskriptive Analysen durchführen, um die Merkmale und Besonderheiten der Daten kennenzulernen, und wie Sie von Kaplan-Meier-Diagrammen bis zu fortschreiten Multiple Cox-Regression. Sie verwenden simulierte Daten aus realen, unübersichtlichen Daten auf Patientenebene für Patienten, die mit Herzinsuffizienz ins Krankenhaus eingeliefert werden, und lernen, wie Sie herausfinden können, welche Faktoren ihre spätere Sterblichkeit vorhersagen. Sie lernen, wie Sie Modellannahmen testen und an die Daten anpassen, sowie einige einfache Tricks, um häufige Probleme zu umgehen, die echte Daten zur öffentlichen Gesundheit haben. Zu den Videos und den R-Übungen wird es Mini-Quizzes mit Feedback geben, um Ihr Verständnis zu überprüfen.

Voraussetzungen:

Einige Formeln werden zum besseren Verständnis angegeben, aber dies ist keiner der Kurse, für die man einen Mathematikabschluss benötigt, um daran teilnehmen zu können. Sie benötigen grundlegende Rechenkenntnisse (wir verwenden beispielsweise keine Infinitesimalrechnung) und sind mit der grafischen und tabellarischen Darstellung von Ergebnissen vertraut. In den drei vorherigen Kursen der Reihe wurden Konzepte wie Hypothesentests, p-Werte, Konfidenzintervalle, Korrelation und Regression erläutert und gezeigt, wie man R installiert und grundlegende Befehle ausführt. In diesem Kurs werden wir alle diese Kerngedanken kurz zusammenfassen, aber wenn Sie damit nicht vertraut sind, dann bevorzugen Sie vielleicht insbesondere den ersten Kurs, „Statistisches Denken im öffentlichen Gesundheitswesen“, und vielleicht auch den zweiten, über lineare Regression, bevor Sie sich auf dieses einlassen.

Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch

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