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

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

Instructeur : John McGready, PhD, MS
17 005 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 : Inférence statistique
- Catégorie : Biostatistique
- Catégorie : Maîtrise des données
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Recherche quantitative
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Modélisation des risques
- Catégorie : Santé publique
- Catégorie : Méthodes statistiques
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Révisé le 4 juin 2020
Thank you so much for a beautiful explanation and presentation of topics that a lot of physicians tend struggle with, by making it understandable and logical
Révisé le 23 avr. 2025
This course is a great resource for gaining a deep understanding of clinical trial data and the models produced by simple regression algorithms.
Révisé le 15 mars 2026
Excellent! Professor goes for the logic rather than mugging up, thats the best point.
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