In most areas of health, data is being used to make important decisions. As a health population manager, you will have the opportunity to use data to answer interesting questions. In this course, we will discuss data analysis from a responsible perspective, which will help you to extract useful information from data and enlarge your knowledge about specific aspects of interest of the population.
от партнера
Population Health: Responsible Data Analysis
Лейденский университетОб этом курсе
Недавно просмотрено: 10,919
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
No previous statistical knowledge is needed, just basic mathematical skills.
Прибл. 20 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Чему вы научитесь
Knows (the value of) all aspects of data management and acknowledge the importance of initial data analysis.
Knows the pros and cons of statistical methods and can choose the appropriate data analysis approach in common health related problems.
Is able to interpret statistical results and to draw responsible conclusions.
Приобретаемые навыки
R ProgrammingData AnalysisRegression AnalysisData ReportingStatistical Data
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
No previous statistical knowledge is needed, just basic mathematical skills.
Прибл. 20 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Лейденский университет
Leiden University is one of Europe's foremost research universities. This prominent position gives our graduates a leading edge and prepares them for careers both within and outside of academia. Leiden University is the oldest university in the Netherlands, founded in 1575. Our motto is: Praesidium Libertatis (Bastion of Liberty) - Freedom of spirit, thought and expression. Leiden University has a campus in Leiden and The Hague, with 7 faculties, 47 Bachelor Programmes, 79 Master Programmes and nearly 30,000 students.
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
Welcome to Responsible Data Analysis
Welcome to the course Responsible Data Analysis! You’re joining thousands of learners currently enrolled in the course. I'm excited to have you in class and look forward to your contributions to the learning community.To begin, I recommend taking a few minutes to explore the course site. Review the material we’ll cover each week, and preview the assignments you’ll need to complete to pass the course. Click Discussions to see forums where you can discuss the course material with fellow students taking the class. If you have questions about course content, please post them in the forums to get help from others in the course community. For technical problems with the Coursera platform, visit the Learner Help Center. Good luck as you get started, and I hope you enjoy the course!
2 ч. на завершение
2 видео ((всего 4 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения
6 материала для самостоятельного изучения
Meet the instructors & the team10мин
Leiden University: Facts & Figures10мин
About this Course10мин
Glossary10мин
Community Guidelines 5мин
What is your learning path?5мин
4 ч. на завершение
From Individuals to Data
In this module, we will discuss how to obtain, store, clean and explore the data necessary to answer your research question. First, we will see how to collect data of good quality. Second, we will see how to address privacy and security when dealing with personal data. Then, we will see how to first describe and summarize your data. Finally, we will discuss the principles of initial data analysis.
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 33 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
6 видео
Introduction1мин
Structured data collection6мин
Data privacy and security8мин
Data description8мин
Initial data analysis7мин
To conclude1мин
4 материала для самостоятельного изучения
Structured data collection in practice30мин
Privacy and security in practice15мин
Case Study: Descriptive Statistics40мин
Case study: Initial data analysis in practice20мин
6 практического упражнения
Practice quiz20мин
Practice Quiz20мин
R exercise15мин
R exercise: Initial data analysis30мин
Reflect on your goals10мин
Test your knowledge20мин
4 ч. на завершение
From data to information I: statistical inference
In this module, we will see how to deal with data obtained from a limited number of individuals. You will discover how statistical inference can make the connection between samples and populations. First, we will discuss important concepts such as random variation, sampling distribution and standard error. Second, we will discuss the principles of hypothesis testing. Then, we will review the moist commonly used statistical tests. Finally, we will discuss how to decide how large your study sample should be.
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 37 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
6 видео
Introduction1мин
Statistical Inference9мин
Fundamentals of hypothesis testing7мин
Choosing the right statistical test8мин
Sample size calculation7мин
To conclude1мин
4 материала для самостоятельного изучения
Confidence intervals in practice20мин
Relation between p-values and confidence intervals30мин
Hypothesis testing in practice25мин
Case study: Sample size calculation in practice30мин
6 практического упражнения
Practice quiz statistical interference20мин
Practice quiz hypothesis testing15мин
Practice quiz: Which test?15мин
Practice quiz: Sample size15мин
Reflect on your goals10мин
Test your knowledge20мин
5 ч. на завершение
From data to information II: regression techniques
In this module, we will discuss the basic principles of regression modeling, a collection of powerful tools to analyze complex data. We will start simple, and increase the complexity of the models step by step. We will start with linear regression, used with continuous outcomes. Then we will continue with logistic regression, which can be used to model binary variables, and finally we will consider regression with time to event outcomes.
5 ч. на завершение
6 видео ((всего 36 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
6 видео
Introduction1мин
Simple linear regression8мин
Multiple linear regression7мин
Logistic regression7мин
Cox proportional hazards regression9мин
To conclude1мин
5 материала для самостоятельного изучения
Case study: Simple linear regression in practice30мин
Dealing with binary explanatory variables
Case study: Multiple linear regression in practice15мин
Case study: Logistic regression in practice25мин
Case study: Cox proportional hazards regression in practice30мин
6 практического упражнения
R - exercise: Simple linear regression15мин
R exercise: Multiple linear regression30мин
R exercise: Logistic regression30мин
R-exercise: Cox proportional hazards regression30мин
Reflect on your goals10мин
Test your knowledge20мин
6 ч. на завершение
From information to knowledge
In this module , we will cover the critical assessment of data analysis results, and we will discuss challenges and dangers of data analysis in the era of big data and massive amounts of information. First, we will see how bad data analysis practice can dramatically impact scientific progress. Second, we will address the hot topic of how to report uncertainty in scientific findings. This has been object of big controversy in the scientific literature. We invited two experts to present their different points of view. Then, we will discuss different forms of bias. Finally, we will give you tips and tricks to write a perfect statistical plan.
6 ч. на завершение
7 видео ((всего 41 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
7 видео
Introduction1мин
Are most research findings false?8мин
Interview12мин
Data alone does not tell the whole story7мин
Good statistical practice7мин
To conclude1мин
Course Conclusion56
4 материала для самостоятельного изучения
The Likelihood of Irreproducible Research45мин
Abandoning p-values?30мин
Understanding Simpson's paradox15мин
Why do we need to plan ahead?30мин
4 практического упражнения
Practice quiz20мин
Reflect on your goals10мин
Test your knowledge30мин
Final assessment1ч 30мин
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Средства можно вернуть в течение двух недель с момента оплаты или (для только что начавшихся курсов) в течение двух недель после первой сессии, в зависимости от того, какое событие наступит позже. Средства не возвращаются после получения сертификата о прохождении курса, даже если вы закончили курс в течение двухнедельного гарантийного срока. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
