Imperial College London
Introduction aux statistiques et à l'analyse des données en santé publique
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Introduction aux statistiques et à l'analyse des données en santé publique

Alex Bottle

Instructeur : Alex Bottle

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Inclus avec Coursera Plus

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La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Défendre le rôle essentiel des statistiques dans la recherche et les pratiques modernes en matière de santé publique

  • Décrire un ensemble de données à partir de zéro, y compris les caractéristiques des éléments de données et les problèmes de qualité des données, en utilisant des statistiques descriptives et des méthodes graphiques dans R

  • Sélectionner et appliquer les méthodes appropriées pour formuler et examiner les associations statistiques entre les variables d'un ensemble de données en R

  • Interprétez les résultats de votre analyse et évaluez le rôle du hasard et des biais

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Effectuer des analyses de base en R
  • Catégorie : Formuler une hypothèse scientifique
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Comprendre les distributions de données courantes et les types de variables

Détails à connaître

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Évaluations

14 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Analyse statistique avec R pour la santé publique
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Il y a 4 modules dans ce cours

Les statistiques ont joué un rôle essentiel dans la recherche et la pratique en matière de santé publique, et vous commencerez par examiner deux exemples : l'un à Londres au dix-huitième siècle et l'autre aux Nations unies. La première tâche à accomplir dans le cadre d'une étude de recherche consiste à définir la question de recherche et à l'exprimer sous la forme d'une hypothèse vérifiable. À l'aide d'exemples tirés des médias, vous verrez ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas à cet égard, ce qui vous donnera l'occasion de définir une question de recherche à partir de véritables sujets d'actualité.

Inclus

5 vidéos7 lectures2 devoirs2 sujets de discussion1 plugin

Ce module vous présentera certains des éléments clés de la connaissance de l'analyse statistique : les types de variables, les distributions courantes et l'échantillonnage. Vous verrez la différence entre les distributions de données "bien conduites", telles que la normale et la Poisson, et celles du monde réel qui sont courantes dans les ensembles de données de santé publique.

Inclus

6 vidéos3 lectures5 devoirs3 sujets de discussion

Il est maintenant temps de commencer à utiliser le logiciel statistique puissant et entièrement gratuit R et son interface populaire RStudio. Avec l'exemple de la consommation de fruits et légumes, vous apprendrez à télécharger R, à importer l'ensemble des données et à effectuer des analyses descriptives essentielles pour mieux connaître les variables.

Inclus

2 vidéos10 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Après avoir appris à définir une question de recherche et une hypothèse testable plus tôt dans le cours, vous apprendrez à appliquer des tests d'hypothèse dans R et à interpréter les résultats. Comme toutes les connaissances médicales sont dérivées d'un échantillon de patients, les variations aléatoires et autres signifient que ce que vous mesurez sur cet échantillon, comme l'indice de masse corporelle moyen, n'est pas nécessairement le même que dans la population dans son ensemble. Il est essentiel que vous intégriez cette incertitude dans votre estimation de l'IMC moyen lorsque vous la présentez. Cela implique le calcul d'une valeur p et d'un intervalle de confiance, concepts fondamentaux de l'analyse statistique. Vous verrez comment procéder pour les moyennes et les proportions.

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant
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Alex Bottle
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Révisé le 5 sept. 2020

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Révisé le 27 mai 2020

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Révisé le 2 nov. 2021

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