Ce cours vous enseignera les éléments fondamentaux de l'analyse statistique - types de variables, distributions courantes, tests d'hypothèses - mais, plus encore, il vous permettra de prendre un ensemble de données que vous n'avez jamais vu auparavant, de décrire ses principales caractéristiques, d'apprendre à connaître ses points forts et ses particularités, d'effectuer quelques analyses de base essentielles, puis de formuler et de tester des hypothèses basées sur les moyennes et les proportions. Vous disposerez alors d'une base solide pour passer à des analyses plus sophistiquées et suivre les autres cours de la série. Vous apprendrez à utiliser le logiciel R, populaire, flexible et entièrement gratuit, utilisé par les statisticiens et les spécialistes de l'apprentissage automatique partout dans le monde. Vous apprendrez d'abord à formuler une hypothèse vérifiable à l'aide d'exemples de recherches médicales rapportées par les médias. Ensuite, vous travaillerez sur un ensemble de données concernant les habitudes alimentaires en matière de fruits et légumes : des données qui sont réellement désordonnées, car c'est ainsi que sont les ensembles de données de santé publique dans la réalité. Il y aura des mini-questionnaires avec des commentaires en cours de route pour vérifier votre compréhension. Le cours aiguisera votre capacité à penser de manière critique et à ne pas prendre les choses pour acquises : à l'ère des algorithmes incontrôlés et des "fake news", ces compétences sont plus importantes que jamais. Prérequis Certaines formules sont données pour faciliter la compréhension, mais il ne s'agit pas d'un cours pour lequel vous avez besoin d'un diplôme en mathématiques pour le suivre. Vous n'aurez besoin que de connaissances numériques de base (par exemple, nous n'utiliserons pas le calcul) et d'une certaine familiarité avec les méthodes de présentation des résultats sous forme de graphiques et de tableaux. Aucune connaissance de R ou de la programmation n'est supposée.
Introduction aux statistiques et à l'analyse des données en santé publique
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse statistique avec R pour la santé publique
Instructeur : Alex Bottle
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Inclus avec
(1,479 avis)
Expérience recommandée
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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14 devoirs
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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.
Inclus
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Avis des étudiants
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Révisé le 15 sept. 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.
Révisé le 11 oct. 2019
This is the best course among all I've taken..
Révisé le 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.
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