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: Deskriptive Statistik
Deskriptive Statistik
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Datenanalyse
Datenanalyse
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Statistische Analyse
Statistische Analyse
Kategorie: Öffentliche Gesundheit
Öffentliche Gesundheit
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Daten importieren/exportieren
Kategorie: Statistische Methoden
Statistische Methoden
Kategorie: Statistik
Statistik
Kategorie: Wissenschaft und Forschung
Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Statistische Programmierung
Statistische Programmierung
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Kategorie: Datenkompetenz
Datenkompetenz
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Statistische Inferenz
Statistische Inferenz
Kategorie: Stichproben (Statistik)
Stichproben (Statistik)
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Kategorie: R (Software)
R (Software)
Kategorie: Statistische Software
Statistische Software
Kategorie: R Programmierung
R Programmierung
Wichtige Details
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14 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
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.
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.
Einführung in statistisches Denken für Public Health•5 Minuten
Verwendung von Statistiken im Gesundheitswesen•6 Minuten
Einführung in die Probenahme•4 Minuten
Wie man eine Forschungsfrage formuliert•4 Minuten
Formulierung einer Forschungsfrage für die Studien zur Parkinson-Krankheit und zur Nahrungsergänzung•5 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 80 Minuten
Über das Imperial College & das Team•10 Minuten
Wie Sie in diesem Kurs erfolgreich sein können•10 Minuten
Benotungspolitik•10 Minuten
Datensatz und Glossar•10 Minuten
Zusätzliche Lektüre•10 Minuten
John Snow und der Ausbruch der Cholera im Jahr 1849•20 Minuten
Anleitung für Quiz•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 75 Minuten
Parkinson-Krankheit Studienfragen•15 Minuten
Formulierung der Forschungsfrage•60 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 30 Minuten
Schön, Sie kennenzulernen!•10 Minuten
Berichte über die Behandlung der Parkinson-Krankheit•20 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Füllen Sie unsere kurze Umfrage vor dem Kurs aus•15 Minuten
Variablentypen, allgemeine Verteilungen und Stichproben
Modul 2•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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
Infos zu Modulinhalt anzeigen
6 Videos•Insgesamt 34 Minuten
Einführung in Variablen, Verteilung und Stichproben•6 Minuten
Überblick über die Arten von Variablen•4 Minuten
Wohlerzogene Verteilungen•7 Minuten
Realitätsnahe Verteilungen und ihre Probleme•5 Minuten
Die Rolle von Stichproben in der Gesundheitsforschung•8 Minuten
Wie Sie eine Probe auswählen•4 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 40 Minuten
Typen von Variablen und der Sonderfall des Alters•10 Minuten
Mehr über das 95% Konfidenzintervall•10 Minuten
Verwendung Ihrer Stichprobe zur Schätzung des Mittelwerts der Grundgesamtheit•20 Minuten
5 Aufgaben•Insgesamt 85 Minuten
Sonderfall des Alters•20 Minuten
Wohlerzogene Verteilungen•20 Minuten
Wege zum Umgang mit seltsamen Daten•15 Minuten
Probenahme•10 Minuten
Arten von Variablen•20 Minuten
3 Diskussionsthemen•Insgesamt 65 Minuten
Teilen und Nachdenken: Daten zur Sterblichkeit•15 Minuten
Teilen und Nachdenken: Schätzen Sie die Verteilung•20 Minuten
Möglichkeiten der Auswahl von Proben•30 Minuten
Einführung in R und RStudio
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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
Infos zu Modulinhalt anzeigen
2 Videos•Insgesamt 20 Minuten
Wie man Verteilungen von realen Daten beschreibt•7 Minuten
Laden von Daten und Ausführen grundlegender Tabellierungen in R•14 Minuten
10 Lektüren•Insgesamt 110 Minuten
Wie man Perzentile berechnet•10 Minuten
Einführung in R•20 Minuten
R Ressourcen•10 Minuten
Übung mit R: Deskriptive Analyse durchführen•10 Minuten
Feedback: Deskriptive Analyse•10 Minuten
Wie Sie visuell beurteilen können, ob eine Variable in R normalverteilt ist•10 Minuten
Üben Sie mit R - probieren Sie es selbst aus•10 Minuten
Zusätzliche Funktionen in R•10 Minuten
Praxis mit R: Zusätzliche Funktionen•10 Minuten
Feedback: Zusätzliche Funktionen•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 40 Minuten
Verteilungen und Mediane•20 Minuten
Berechnungen: Perzentile von Hand•20 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 15 Minuten
Teilen und Nachdenken: Ergebnisse der deskriptiven Analyse•15 Minuten
Hypothesentests in R
Modul 4•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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 Imperial College London ist eine der zehn besten Universitäten der Welt mit einem internationalen Ruf für hervorragende Leistungen in den Bereichen Wissenschaft, Technik, Medizin und Wirtschaft und liegt im Herzen Londons. Imperial ist ein multidisziplinärer Ort für Bildung, Forschung, Umsetzung und Kommerzialisierung, der Wissenschaft und Innovation nutzt, um globale Herausforderungen zu bewältigen. Imperial-Studenten profitieren von einer weltweit führenden, integrativen Bildungserfahrung, die in der weltweit führenden Forschung des Colleges verwurzelt ist. Unsere Online-Kurse sind so konzipiert, dass sie Interaktivität, Lernen und die Entwicklung von Kernkompetenzen durch den Einsatz modernster digitaler Technologie fördern.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.7
1.555 Bewertungen
5 stars
77,87 %
4 stars
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3 stars
3,15 %
2 stars
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0,19 %
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S
SS
5·
Geprüft am 15. Sep. 2021
a methodical way to understand statistics although focus is public health. the lecture open your prospctive to other industries in subtle ways, I also recommend ICL courses.
C
CW
5·
Geprüft am 27. Mai 2020
Fantastic. Just what I needed as a doctor wanting to learn more about statistics. R is an amazing alternative to other programs such as STATA and SPSS.
P
PD
5·
Geprüft am 1. Sep. 2020
An enjoyable course in Stats for complete beginners. It is a good mix of videos, exercises and quizes that kept my interest up. I shall go on to the next module in this course.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
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Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.