Bienvenue à Régression logistique en R pour la santé publique !
Pourquoi une régression logistique pour la santé publique plutôt qu'une simple régression logistique ? Eh bien, il y a des considérations particulières pour chaque ensemble de données, et les ensembles de données de santé publique ont des caractéristiques particulières qui nécessitent une attention particulière. En un mot, ils sont désordonnés. Comme les autres cours de la série, il s'agit d'un cours pratique, qui vous donne l'occasion de vous exercer avec R sur des données réelles et désordonnées, l'exemple travaillé de ce cours étant de prédire qui est diabétique à partir d'un ensemble de caractéristiques du patient. En outre, l'interprétation des résultats du modèle de régression peut varier en fonction de la perspective que vous adoptez, et la santé publique ne se limite pas à la perspective d'un patient individuel, mais doit également prendre en compte l'angle de la population. Cela dit, une grande partie de ce qui est couvert dans ce cours est vrai pour la régression logistique lorsqu'elle est appliquée à n'importe quel ensemble de données, de sorte que vous serez en mesure d'appliquer les principes de ce cours à la régression logistique de manière plus générale. A la fin de ce cours, vous serez capable de : Expliquer quand il est valable d'utiliser la régression logistique Définir les odds et les odds ratios Exécuter une analyse de régression logistique simple et multiple en R et interpréter les résultats Evaluer les hypothèses du modèle pour la régression logistique multiple en R Décrire et comparer quelques façons courantes de choisir un modèle de régression multiple Ce cours s'appuie sur des compétences telles que les tests d'hypothèse, les valeurs p et la façon d'utiliser R, qui sont couvertes dans les deux premiers cours de la spécialisation Statistiques pour la Santé Publique. Si vous n'êtes pas familier avec ces compétences, nous vous suggérons de revoir les cours Pensée statistique pour la santé publique et Régression linéaire pour la santé publique avant de commencer ce cours. Si vous êtes déjà familiarisé avec ces compétences, nous sommes convaincus que vous apprécierez d'approfondir vos connaissances et vos compétences dans le cours Statistiques pour la santé publique : Régression logistique pour la santé publique. Nous espérons que vous apprécierez ce cours !
