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Willkommen bei Logistische Regression in R für die öffentliche Gesundheit!
Warum logistische Regression für das öffentliche Gesundheitswesen und nicht einfach logistische Regression? Nun, es gibt einige besondere Überlegungen für jeden Datensatz, und die Datensätze des öffentlichen Gesundheitswesens weisen besondere Merkmale auf, die besondere Aufmerksamkeit erfordern. Mit einem Wort: Sie sind chaotisch. Wie bei den anderen Kursen dieser Reihe handelt es sich um einen praktischen Kurs, in dem Sie viel mit R an realen, unübersichtlichen Daten üben können, wobei die Vorhersage von Diabetikern anhand von Patientenmerkmalen als Arbeitsbeispiel für diesen Kurs dient. Außerdem kann die Interpretation der Ergebnisse des Regressionsmodells je nach Perspektive unterschiedlich ausfallen, und das öffentliche Gesundheitswesen betrachtet nicht nur den einzelnen Patienten, sondern muss auch die Bevölkerungsperspektive berücksichtigen. Abgesehen davon gilt vieles von dem, was in diesem Kurs behandelt wird, auch für die logistische Regression, wenn sie auf einen beliebigen Datensatz angewandt wird, so dass Sie in der Lage sein werden, die Prinzipien dieses Kurses auch auf die logistische Regression im weiteren Sinne anzuwenden. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: Erklären, wann es sinnvoll ist, die logistische Regression anzuwenden Definieren Sie Odds und Odds Ratios Führen Sie einfache und multiple logistische Regressionsanalysen in R durch und interpretieren Sie die Ergebnisse Bewerten Sie die Modellannahmen für die multiple logistische Regression in R Beschreiben und vergleichen Sie einige gängige Möglichkeiten, ein multiples Regressionsmodell auszuwählen Dieser Kurs baut auf Fähigkeiten wie Hypothesentests, p-Werte und die Verwendung von R auf, die in den ersten beiden Kursen der Spezialisierung Statistik für das öffentliche Gesundheitswesen behandelt werden. Wenn Sie mit diesen Kenntnissen nicht vertraut sind, empfehlen wir Ihnen, vor Beginn dieses Kurses Statistical Thinking for Public Health und Linear Regression for Public Health zu lesen. Wenn Sie mit diesen Fähigkeiten bereits vertraut sind, sind wir zuversichtlich, dass es Ihnen Spaß machen wird, Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in Statistics for Public Health zu vertiefen: Logistische Regression für die öffentliche Gesundheit. Wir wünschen Ihnen viel Spaß mit dem Kurs!
