Willkommen bei Einführung in die Statistik & Datenanalyse im Gesundheitswesen! In diesem Kurs lernen Sie die Grundbausteine der statistischen Analyse kennen - Variablentypen, allgemeine Verteilungen, Hypothesentests -, aber darüber hinaus werden Sie in die Lage versetzt, einen Datensatz zu nehmen, den Sie noch nie zuvor gesehen haben, seine wichtigsten Merkmale zu beschreiben, seine Stärken und Eigenheiten kennenzulernen, einige wichtige Grundanalysen durchzuführen und dann Hypothesen auf der Grundlage von Mittelwerten und Proportionen zu formulieren und zu testen. Damit haben Sie eine solide Grundlage, um zu anspruchsvolleren Analysen überzugehen und die anderen Kurse der Reihe zu besuchen. Sie lernen die beliebte, flexible und völlig kostenlose Software R kennen, die von Statistikern und Anwendern des maschinellen Lernens überall eingesetzt wird. Der Kurs ist praxisorientiert, d.h. Sie lernen zunächst anhand von Beispielen aus der medizinischen Forschung, über die in den Medien berichtet wird, wie Sie eine testbare Hypothese formulieren. Dann arbeiten Sie sich durch einen Datensatz zu den Essgewohnheiten von Obst und Gemüse: Daten, die realistisch gesehen unordentlich sind, denn so sehen Datensätze zum öffentlichen Gesundheitswesen in der Realität aus. Um Ihr Verständnis zu überprüfen, werden Sie während des Kurses Mini-Quizfragen mit Feedback beantworten. Der Kurs wird Ihre Fähigkeit schärfen, kritisch zu denken und Dinge nicht als selbstverständlich hinzunehmen: In diesem Zeitalter der unkontrollierten Algorithmen und Fake News sind diese Fähigkeiten wichtiger denn je. Voraussetzungen Einige Formeln werden zum besseren Verständnis angegeben, aber dies ist keiner der Kurse, für den Sie einen Mathematikabschluss benötigen, um ihm zu folgen. Sie benötigen lediglich Grundkenntnisse im Rechnen (wir werden z.B. keine Infinitesimalrechnung verwenden) und Vertrautheit mit grafischen und tabellarischen Darstellungsmöglichkeiten von Ergebnissen. Es werden keine Kenntnisse in R oder Programmierung vorausgesetzt.

Einführung in die Statistik & Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen

Einführung in die Statistik & Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Statistische Analyse mit R für die öffentliche Gesundheit“

Dozent: Alex Bottle
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verteidigen Sie die entscheidende Rolle der Statistik in der modernen Forschung und Praxis des öffentlichen Gesundheitswesens
Beschreiben Sie einen Datensatz von Grund auf, einschließlich der Merkmale von Datenelementen und Problemen mit der Datenqualität, indem Sie deskriptive Statistiken und grafische Methoden in R verwenden
Geeignete Methoden auswählen und anwenden, um statistische Zusammenhänge zwischen Variablen innerhalb eines Datensatzes in R zu formulieren und zu untersuchen
Interpretieren Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse und bewerten Sie die Rolle von Zufall und Verzerrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenkompetenz
- Kategorie: Software zur Datenanalyse
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Kategorie: Statistische Programmierung
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Analytische Fähigkeiten
- Kategorie: Wissenschaft und Forschung
- Kategorie: Öffentliche Gesundheit
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Statistische Software
- Kategorie: R (Software)
- Kategorie: R Programmierung
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Geprüft am 5. Sep. 2020
This course is great. I like how it is structured and the feedback after activities. Combines theory and practices in an efficient way. Congratulations.
Geprüft am 18. Apr. 2020
Great introduction towards statistics in public health, with nice addition of R programming language. The material is meticulously explained and easy to understand.
Geprüft am 4. Mai 2025
GOod start to someone who has never used R or any statistical programming before. I've good understanding of stats butdid not learn R and this gives me enough confidence to do my analyses
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