Willkommen bei Survival Analysis in R for Public Health! Die drei früheren Kurse in dieser Reihe behandelten statistisches Denken, Korrelation, lineare Regression und logistische Regression. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie eine Überlebensanalyse - oder eine Analyse der Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses - durchführen. Dabei wird erklärt, was mit den wohlklingenden, aber irreführenden Begriffen wie Hazard und Zensierung gemeint ist, die in diesem Zusammenhang eine besondere Bedeutung haben. Mithilfe der beliebten und völlig kostenlosen Software R lernen Sie, wie Sie einen Datensatz von Grund auf neu erstellen, ihn in R importieren, wichtige deskriptive Analysen durchführen, um die Merkmale und Eigenheiten der Daten kennenzulernen, und von Kaplan-Meier-Diagrammen bis hin zur multiplen Cox-Regression vorgehen. Sie werden Daten verwenden, die aus realen, unübersichtlichen Patientendaten für Patienten simuliert wurden, die mit Herzinsuffizienz ins Krankenhaus eingeliefert wurden, und lernen, wie Sie untersuchen können, welche Faktoren die spätere Sterblichkeit vorhersagen. Sie werden lernen, wie man die Modellannahmen und die Anpassung an die Daten testet und einige einfache Tricks anwenden, um häufige Probleme mit realen Daten aus dem Gesundheitswesen zu umgehen. Zu den Videos und den R-Übungen gibt es Mini-Tests mit Feedback, um Ihr Verständnis zu überprüfen. Voraussetzungen Einige Formeln werden zum besseren Verständnis angegeben, aber dies ist kein Kurs, für den Sie ein Mathematikstudium benötigen. Sie benötigen Grundkenntnisse im Rechnen (wir werden z.B. keine Infinitesimalrechnung verwenden) und Vertrautheit mit grafischen und tabellarischen Darstellungsmöglichkeiten von Ergebnissen. In den drei vorangegangenen Kursen dieser 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 all diese Kernideen kurz rekapitulieren, aber wenn Sie mit ihnen nicht vertraut sind, sollten Sie vielleicht lieber den ersten Kurs, Statistical Thinking in Public Health, und vielleicht auch den zweiten, über lineare Regression, besuchen, bevor Sie mit diesem Kurs beginnen.
Survival-Analyse in R für die öffentliche Gesundheit
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Statistische Analyse mit R für die öffentliche Gesundheit
Dozent: Alex Bottle
15.003 bereits angemeldet
Bei enthalten
(315 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Führen Sie Kaplan-Meier-Diagramme und Cox-Regression in R aus und interpretieren Sie die Ausgabe
Beschreiben Sie einen Datensatz von Grund auf, indem Sie deskriptive Statistiken und einfache grafische Methoden als notwendigen ersten Schritt für eine weitergehende Analyse verwenden
Beschreiben und vergleichen Sie einige gängige Methoden zur Auswahl eines multiplen Regressionsmodells
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Verstehen, wie man die Prädiktoren für ein Regressionsmodell auswählt
- Kategorie: Ausführen und Interpretieren von Kaplan-Meier-Kurven in R
- Kategorie: Konstruieren Sie ein Cox-Regressionsmodell in R
Wichtige Details
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9 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Was ist eine Überlebensanalyse? Sie erfahren, was sie ist, wann sie verwendet wird und wie Sie die gängigste Methode der deskriptiven Überlebensanalyse, das Kaplan-Meier-Diagramm und den damit verbundenen Log-Rank-Test zum Vergleich des Überlebens von zwei oder mehr Patientengruppen, z. B. bei unterschiedlichen Behandlungen, durchführen und interpretieren. Sie erfahren etwas über das Schlüsselkonzept der Zensierung.
Das ist alles enthalten
4 Videos11 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in
In dieser Woche lernen Sie die am häufigsten verwendete Methode der Überlebensanalyse kennen, die nicht nur einen, sondern mehrere Prädiktoren für das Überleben berücksichtigt: die Cox-Proportional-Hazard-Regressionsmodellierung. Sie lernen die Schlüsselkonzepte der Gefährdungen und des Risikosets kennen. Von jetzt an und bis zum Ende dieses Kurses werden Sie reichlich Gelegenheit haben, Cox-Modelle mit Daten durchzuführen, die aus echten Patientenakten von Personen simuliert wurden, die mit Herzinsuffizienz ins Krankenhaus eingeliefert wurden. Sie werden sehen, warum fehlende Daten und kategoriale Variablen in Regressionsmodellen wie dem Cox-Modell Probleme verursachen können.
Das ist alles enthalten
3 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Sie werden das einfache Cox-Modell auf das multiple Cox-Modell erweitern. Zur Vorbereitung werden Sie die wichtigsten deskriptiven Statistiken für Ihre Hauptvariablen durchführen. Dann werden Sie sehen, was mit realen Daten aus dem Gesundheitswesen passieren kann und lernen einige einfache Tricks, um das Problem zu lösen.
Das ist alles enthalten
1 Video7 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
In diesem letzten Teil des Kurses lernen Sie, wie Sie die Anpassung des Modells bewerten und die Gültigkeit der wichtigsten Annahmen der Cox-Regression, wie z.B. das proportionale Risiko, testen können. Dabei werden drei Arten von Residuen behandelt. Schließlich üben Sie die Anpassung eines multiplen Cox-Regressionsmodells und müssen entscheiden, welche Prädiktoren Sie einbeziehen und welche Sie weglassen wollen.
Das ist alles enthalten
3 Videos7 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Öffentliche Gesundheit interessieren
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 24. Okt. 2024
This was an excellent course, The explanations were so plain and good. Huge thanks to the instructor - Alex Bottle to making this course.
Geprüft am 21. Nov. 2019
The final quiz is a little bit confusing ,pls provide detailed feedback on it so we can learn further even we did not pass it.
Geprüft am 21. Juli 2019
Very nice introductory course on survival analysis in R. Exercises were well designed.
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