La biostatistique est l'application du raisonnement statistique aux sciences de la vie, et c'est la clé pour débloquer les données recueillies par les chercheurs et les preuves présentées dans la littérature scientifique de santé publique. Dans ce cours, nous nous concentrerons sur l'utilisation de méthodes de régression simples pour déterminer la relation entre un résultat d'intérêt et un prédicteur unique par le biais d'une équation linéaire. En cours de route, vous serez initié à une variété de méthodes, et vous vous exercerez à interpréter des données et à effectuer des calculs sur des données réelles provenant d'études publiées. Les sujets abordés comprennent la régression logistique, les intervalles de confiance, les valeurs p, la régression de Cox, les facteurs de confusion, l'ajustement et la modification de l'effet.

Analyse de régression simple en santé publique
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Analyse de régression simple en santé publique
Ce cours fait partie de Spécialisation "Biostatistique en santé publique"

Instructeur : John McGready, PhD, MS
16 965 déjà inscrits
Inclus avec
391 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Pratiquer des méthodes de régression simples pour déterminer les relations entre un résultat et un prédicteur
Reconnaître les facteurs de confusion dans l'analyse statistique
Effectuer des ajustements d'estimation
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Régression logistique
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Biostatistique
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Recherche quantitative
- Catégorie : Santé publique
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Maîtrise des données
- Catégorie : Modélisation des risques
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9 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Avis des étudiants
- 5 stars
77,74 %
- 4 stars
17,90 %
- 3 stars
2,55 %
- 2 stars
1,27 %
- 1 star
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Révisé le 5 sept. 2020
Such complex concepts explained with ease. The section on confounding requires more than one reading. Really enjoyed it.
Révisé le 1 avr. 2021
Very exciting course, comparing to the previous courses it is completely new to me. Thanks to Ph.D. MS John McCready and to Johns Hopkins University
Révisé le 9 déc. 2020
Complex analyses clearly explained, with an emphasis on interpretation rather than on mechanics. Excellent examples from published literature used throughout. Highly recommended!
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