Willkommen bei Einführung in die Statistik & Datenanalyse im Gesundheitswesen! In diesem Kurs lernen Sie die Grundbausteine der statistischen Analyse kennen - Variablentypen, allgemeine Verteilungen, Hypothesentests -, aber darüber hinaus werden Sie in die Lage versetzt, einen Datensatz zu nehmen, den Sie noch nie zuvor gesehen haben, seine wichtigsten Merkmale zu beschreiben, seine Stärken und Eigenheiten kennenzulernen, einige wichtige Grundanalysen durchzuführen und dann Hypothesen auf der Grundlage von Mittelwerten und Proportionen zu formulieren und zu testen. Damit haben Sie eine solide Grundlage, um zu anspruchsvolleren Analysen überzugehen und die anderen Kurse der Reihe zu besuchen. Sie lernen die beliebte, flexible und völlig kostenlose Software R kennen, die von Statistikern und Anwendern des maschinellen Lernens überall eingesetzt wird. Der Kurs ist praxisorientiert, d.h. Sie lernen zunächst anhand von Beispielen aus der medizinischen Forschung, über die in den Medien berichtet wird, wie Sie eine testbare Hypothese formulieren. Dann arbeiten Sie sich durch einen Datensatz zu den Essgewohnheiten von Obst und Gemüse: Daten, die realistisch gesehen unordentlich sind, denn so sehen Datensätze zum öffentlichen Gesundheitswesen in der Realität aus. Um Ihr Verständnis zu überprüfen, werden Sie während des Kurses Mini-Quizfragen mit Feedback beantworten. Der Kurs wird Ihre Fähigkeit schärfen, kritisch zu denken und Dinge nicht als selbstverständlich hinzunehmen: In diesem Zeitalter der unkontrollierten Algorithmen und Fake News sind diese Fähigkeiten wichtiger denn je. Voraussetzungen Einige Formeln werden zum besseren Verständnis angegeben, aber dies ist keiner der Kurse, für den Sie einen Mathematikabschluss benötigen, um ihm zu folgen. Sie benötigen lediglich Grundkenntnisse im Rechnen (wir werden z.B. keine Infinitesimalrechnung verwenden) und Vertrautheit mit grafischen und tabellarischen Darstellungsmöglichkeiten von Ergebnissen. Es werden keine Kenntnisse in R oder Programmierung vorausgesetzt.
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Einführung in die Statistik & Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Statistische Analyse mit R für die öffentliche Gesundheit
Dozent: Alex Bottle
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verteidigen Sie die entscheidende Rolle der Statistik in der modernen Forschung und Praxis des öffentlichen Gesundheitswesens
Beschreiben Sie einen Datensatz von Grund auf, einschließlich der Merkmale von Datenelementen und Problemen mit der Datenqualität, indem Sie deskriptive Statistiken und grafische Methoden in R verwenden
Geeignete Methoden auswählen und anwenden, um statistische Zusammenhänge zwischen Variablen innerhalb eines Datensatzes in R zu formulieren und zu untersuchen
Interpretieren Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse und bewerten Sie die Rolle von Zufall und Verzerrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Führen Sie grundlegende Analysen in R durch
- Kategorie: Formulieren Sie eine wissenschaftliche Hypothese
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Verstehen Sie gängige Datenverteilungen und Variablentypen
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Die Statistik hat in der Forschung und Praxis des öffentlichen Gesundheitswesens eine entscheidende Rolle gespielt, und Sie werden sich zunächst zwei Beispiele ansehen: eines aus dem London des achtzehnten Jahrhunderts und das andere von den Vereinten Nationen. Die erste Aufgabe bei der Durchführung einer Forschungsstudie besteht darin, die Forschungsfrage zu definieren und sie in Form einer überprüfbaren Hypothese zu formulieren. Anhand von Beispielen aus den Medien werden Sie sehen, was in dieser Hinsicht funktioniert und was nicht, so dass Sie die Möglichkeit haben, eine Forschungsfrage anhand einiger echter Nachrichten zu definieren.
Das ist alles enthalten
5 Videos7 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in
Dieses Modul führt Sie in einige der wichtigsten Wissensbausteine der statistischen Analyse ein: Variablentypen, gängige Verteilungen und Stichproben. Sie werden den Unterschied zwischen "braven" Datenverteilungen wie der Normal- und der Poisson-Verteilung und realen Verteilungen, die in Datensätzen des öffentlichen Gesundheitswesens häufig vorkommen, kennenlernen.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Lektüren5 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Jetzt ist es an der Zeit, mit der leistungsstarken und völlig kostenlosen Statistiksoftware R und ihrer beliebten Schnittstelle RStudio loszulegen. Am Beispiel des Obst- und Gemüsekonsums lernen Sie, wie Sie R herunterladen, den Datensatz importieren und wichtige deskriptive Analysen durchführen, um die Variablen kennenzulernen.
Das ist alles enthalten
2 Videos10 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Nachdem Sie in diesem Kurs gelernt haben, wie man eine Forschungsfrage und eine testbare Hypothese definiert, werden Sie nun lernen, wie man Hypothesentests in R anwendet und das Ergebnis interpretiert. Da alle medizinischen Erkenntnisse von einer Stichprobe von Patienten abgeleitet werden, bedeuten zufällige und andere Arten von Variationen, dass das, was Sie an dieser Stichprobe messen, wie z.B. der durchschnittliche Body-Mass-Index, nicht unbedingt mit der Gesamtbevölkerung übereinstimmt. Es ist wichtig, dass Sie diese Unsicherheit in Ihre Schätzung des durchschnittlichen BMI einbeziehen, wenn Sie diesen präsentieren. Dazu müssen Sie einen p-Wert und ein Konfidenzintervall berechnen, grundlegende Konzepte der statistischen Analyse. Sie werden sehen, wie Sie dies für Durchschnittswerte und Proportionen tun können.
Das ist alles enthalten
4 Videos14 Lektüren5 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in
Dozent
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Imperial College London
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Geprüft am 5. Sep. 2020
Geprüft am 1. Sep. 2020
Geprüft am 27. Mai 2020
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