Biostatistik ist eine wesentliche Fähigkeit für jeden Forscher im Bereich der öffentlichen Gesundheit, denn sie bietet eine Reihe präziser Methoden, um aussagekräftige Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. In diesem zweiten Kurs der Specializations Biostatistics in Public Health lernen Sie, die Variabilität von Stichproben zu bewerten und statistische Methoden zur Hypothesenprüfung anzuwenden. Dabei werden Sie Berechnungen durchführen und reale Daten aus der veröffentlichten wissenschaftlichen Literatur interpretieren. Zu den Themen gehören Stichprobenstatistiken, der zentrale Grenzwertsatz, Konfidenzintervalle, Hypothesentests und p-Werte.

Hypothesentests im Bereich der öffentlichen Gesundheit

Hypothesentests im Bereich der öffentlichen Gesundheit
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Biostatistik im öffentlichen Gesundheitswesen“

Dozent: John McGready, PhD, MS
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie statistische Methoden zur Analyse der Stichprobenverteilung
Schätzen und interpretieren Sie 95% Konfidenzintervalle für einzelne Stichproben
Schätzen und interpretieren Sie 95% Konfidenzintervalle für zwei Populationen
Schätzen und interpretieren Sie p-Werte für Hypothesentests
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Analyse
- Kategorie: Quantitative Forschung
- Kategorie: Biostatistik
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Epidemiologie
- Kategorie: Öffentliche Gesundheit
- Kategorie: Wissenschaftliche Methoden
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
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11 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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Geprüft am 12. Juni 2020
perfect except if there is a reference material, as PDFs, for self-revision after the course; no need to go back to the full video to remember everything
Geprüft am 18. Juli 2020
excellant descriptions, good examples and challenging practice sessions. Better if some more were added about ANOVA also. If it is considered as advanced , then it is ok. Good experience
Geprüft am 23. Aug. 2021
The really great thing of this course is the professor! Outstanding! I just wish there were at least some recommended lectures/resources to calculate some of the exercises ourselves.
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