Universiteit Leiden
Santé de la population : Analyse responsable des données
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Santé de la population : Analyse responsable des données

Mar Rodriguez Girondo
Jelle Goeman
Saskia le Cessie

Instructeurs : Mar Rodriguez Girondo

6 325 déjà inscrits

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.6

(41 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

27 heures pour terminer
3 semaines à 9 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Connaît (la valeur de) tous les aspects de la gestion des données et reconnaît l'importance de l'analyse initiale des données.

  • Connaît les avantages et les inconvénients des méthodes statistiques et peut choisir l'approche d'analyse des données appropriée pour des problèmes courants liés à la santé.

  • Il est capable d'interpréter des résultats statistiques et d'en tirer des conclusions responsables.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Rapports sur les données
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Données statistiques
  • Catégorie : Analyse de régression

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22 devoirs

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Il y a 5 modules dans ce cours

Bienvenue dans le cours Analyse de données responsable ! Vous rejoignez les milliers d'apprenants actuellement inscrits au cours. Je suis ravi de vous avoir en classe et j'attends avec impatience vos contributions à la communauté d'apprentissage.Pour commencer, je vous recommande de prendre quelques minutes pour explorer le site du cours. Passez en revue la matière que nous aborderons chaque semaine et prévoyez les devoirs que vous devrez effectuer pour réussir le cours. Cliquez sur Discussions pour accéder aux forums où vous pourrez discuter du contenu du cours avec d'autres étudiants. Si vous avez des questions sur le contenu du cours, posez-les dans les forums afin d'obtenir l'aide des autres membres de la communauté du cours. Pour les problèmes techniques liés à la plateforme Coursera, consultez le Centre d'aide aux apprenants. Je vous souhaite bonne chance pour commencer et j'espère que vous apprécierez le cours !

Inclus

2 vidéos3 lectures1 sujet de discussion1 plugin

Dans ce module, nous verrons comment obtenir, stocker, nettoyer et explorer les données nécessaires pour répondre à votre question de recherche. Tout d'abord, nous verrons comment collecter des données de bonne qualité. Ensuite, nous verrons comment respecter la vie privée et la sécurité lorsque vous traitez des données personnelles. Ensuite, nous verrons comment décrire et résumer vos données. Enfin, nous aborderons les principes de l'analyse initiale des données.

Inclus

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Dans ce module, nous verrons comment traiter les données obtenues à partir d'un nombre limité d'individus. Vous découvrirez comment l'inférence statistique peut faire le lien entre les échantillons et les populations. Tout d'abord, nous aborderons des concepts importants tels que la variation aléatoire, la distribution d'échantillonnage et l'erreur standard. Ensuite, nous aborderons les principes des tests d'hypothèse. Ensuite, nous passerons en revue les tests statistiques les plus couramment utilisés. Enfin, nous verrons comment décider de la taille de l'échantillon de votre étude.

Inclus

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Dans ce module, nous aborderons les principes de base de la modélisation de la régression, un ensemble d'outils puissants permettant d'analyser des données complexes. Nous commencerons de manière simple et augmenterons la complexité des modèles étape par étape. Nous commencerons par la régression linéaire, utilisée pour les résultats continus. Nous poursuivrons avec la régression logistique, qui peut être utilisée pour modéliser des variables binaires, et enfin nous envisagerons la régression avec des résultats temporels.

Inclus

6 vidéos5 lectures6 devoirs

Dans ce module, nous aborderons l'évaluation critique des résultats de l'analyse des données et nous discuterons des défis et des dangers de l'analyse des données à l'ère du big data et des quantités massives d'informations. Tout d'abord, nous verrons comment une mauvaise pratique d'analyse des données peut avoir un impact dramatique sur le progrès scientifique. Deuxièmement, nous aborderons le sujet brûlant de la manière de rendre compte de l'incertitude des résultats scientifiques. Cette question a fait l'objet d'une grande controverse dans la littérature scientifique. Nous avons invité deux experts à présenter leurs différents points de vue. Ensuite, nous discuterons des différentes formes de biais. Enfin, nous vous donnerons des conseils et des astuces pour rédiger un plan statistique parfait. La particularité de cette semaine est que nous travaillons avec un groupe de discussion sur certaines situations sociales difficiles que vous pourriez rencontrer lors de vos propres recherches. La plupart d'entre nous qui avons travaillé dans le domaine de la recherche avons pu être confrontés à ces situations. Si vous vous sentez à l'aise, n'hésitez pas à partager vos réflexions sur ce que vous pensez être approprié, et suivez les fils de discussion pendant que le reste d'entre nous y répond !

Inclus

7 vidéos4 lectures4 devoirs2 sujets de discussion

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Jelle Goeman
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Révisé le 27 sept. 2022

JE
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Révisé le 4 mai 2021

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Révisé le 6 oct. 2019

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