In den meisten Bereichen des Gesundheitswesens werden Daten genutzt, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Als Manager im Gesundheitswesen werden Sie die Möglichkeit haben, Daten zur Beantwortung interessanter Fragen zu nutzen. In diesem Kurs werden wir die Datenanalyse aus einer verantwortungsbewussten Perspektive erörtern, die Ihnen helfen wird, nützliche Informationen aus den Daten zu extrahieren und Ihr Wissen über bestimmte Aspekte, die für die Bevölkerung von Interesse sind, zu erweitern.
Gesundheit der Bevölkerung: Verantwortungsvolle Datenanalyse
Dozenten: Mar Rodriguez Girondo
6.341 bereits angemeldet
(41 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Sie kennen (den Wert) aller Aspekte der Datenverwaltung und wissen, wie wichtig eine erste Datenanalyse ist.
Kennt die Vor- und Nachteile statistischer Methoden und kann den geeigneten Ansatz zur Datenanalyse bei häufigen gesundheitsbezogenen Problemen wählen.
Ist in der Lage, statistische Ergebnisse zu interpretieren und verantwortungsvolle Schlussfolgerungen zu ziehen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Daten-Berichterstattung
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Statistische Daten
- Kategorie: Regressionsanalyse
Wichtige Details
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22 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Willkommen zum Kurs Verantwortungsvolle Datenanalyse! Sie gehören zu den Tausenden von Lernenden, die derzeit in diesem Kurs eingeschrieben sind. Ich freue mich, dass Sie am Kurs teilnehmen, und bin gespannt auf Ihre Beiträge zur Lerngemeinschaft.Zu Beginn empfehle ich Ihnen, sich ein paar Minuten Zeit zu nehmen, um die Kurs-Website zu erkunden. Sehen Sie sich das Material an, das wir jede Woche behandeln werden, und sehen Sie sich die Aufgaben an, die Sie erledigen müssen, um den Kurs zu bestehen. Klicken Sie auf Diskussionen, um Foren aufzurufen, in denen Sie mit anderen Kursteilnehmern über das Kursmaterial diskutieren können. Wenn Sie Fragen zum Kursinhalt haben, stellen Sie diese bitte in den Foren, um Hilfe von anderen Kursteilnehmern zu erhalten. Bei technischen Problemen mit der Coursera-Plattform besuchen Sie das Learner Help Center. Ich wünsche Ihnen viel Glück für Ihren Einstieg und viel Spaß mit dem Kurs!
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren1 Diskussionsthema1 Plug-in
In diesem Modul werden wir besprechen, wie Sie die für die Beantwortung Ihrer Forschungsfrage erforderlichen Daten beschaffen, speichern, bereinigen und untersuchen. Zunächst werden wir sehen, wie Sie Daten von guter Qualität sammeln. Zweitens werden wir sehen, wie man den Datenschutz und die Sicherheit beim Umgang mit persönlichen Daten berücksichtigt. Dann werden wir sehen, wie Sie Ihre Daten zunächst beschreiben und zusammenfassen. Schließlich werden wir die Grundsätze einer ersten Datenanalyse besprechen.
Das ist alles enthalten
6 Videos4 Lektüren6 Aufgaben
In diesem Modul werden wir sehen, wie man mit Daten umgeht, die von einer begrenzten Anzahl von Individuen stammen. Sie werden entdecken, wie die statistische Inferenz die Verbindung zwischen Stichproben und Populationen herstellen kann. Zunächst werden wir wichtige Konzepte wie zufällige Variation, Stichprobenverteilung und Standardfehler diskutieren. Zweitens werden wir die Prinzipien der Hypothesentests besprechen. Dann werden wir die am häufigsten verwendeten statistischen Tests besprechen. Zum Schluss werden wir besprechen, wie Sie entscheiden, wie groß die Stichprobe Ihrer Studie sein sollte.
Das ist alles enthalten
6 Videos4 Lektüren6 Aufgaben
In diesem Modul werden wir die Grundprinzipien der Regressionsmodellierung besprechen, einer Sammlung leistungsstarker Tools zur Analyse komplexer Daten. Wir beginnen mit einfachen Modellen und steigern die Komplexität der Modelle Schritt für Schritt. Wir beginnen mit der linearen Regression, die bei kontinuierlichen Ergebnissen verwendet wird. Dann fahren wir mit der logistischen Regression fort, die zur Modellierung binärer Variablen verwendet werden kann, und schließlich betrachten wir die Regression mit zeitlich begrenzten Ergebnissen von Ereignissen.
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6 Videos5 Lektüren6 Aufgaben
In diesem Modul befassen wir uns mit der kritischen Bewertung von Datenanalyseergebnissen und diskutieren die Herausforderungen und Gefahren der Datenanalyse im Zeitalter von Big Data und riesigen Informationsmengen. Erstens werden wir sehen, wie schlechte Datenanalysepraktiken den wissenschaftlichen Fortschritt dramatisch beeinträchtigen können. Zweitens werden wir das heiße Thema ansprechen, wie man Unsicherheiten in wissenschaftlichen Erkenntnissen angibt. Dies war Gegenstand einer großen Kontroverse in der wissenschaftlichen Literatur. Wir haben zwei Experten eingeladen, die ihre unterschiedlichen Standpunkte darlegen. Dann werden wir verschiedene Formen der Verzerrung diskutieren. Schließlich geben wir Ihnen Tipps und Tricks, wie Sie einen perfekten statistischen Plan erstellen können. Das Besondere an dieser Woche ist, dass wir mit einer Diskussionsgruppe über einige schwierige soziale Situationen arbeiten, denen Sie bei Ihrer eigenen Forschungstätigkeit begegnen könnten. Die meisten von uns, die in der Forschung tätig sind, haben solche Situationen vielleicht schon erlebt. Wenn Sie sich dabei wohl fühlen, teilen Sie uns bitte Ihre Gedanken darüber mit, was Sie für angemessen halten, und verfolgen Sie die Threads, während die anderen antworten!
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7 Videos4 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 27. Sep. 2022
Geprüft am 23. Feb. 2024
Geprüft am 6. Okt. 2019
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Häufig gestellte Fragen
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