Biostatistics is the application of statistical reasoning to the life sciences, and it's the key to unlocking the data gathered by researchers and the evidence presented in the scientific public health literature. In this course, we'll focus on the use of simple regression methods to determine the relationship between an outcome of interest and a single predictor via a linear equation. Along the way, you'll be introduced to a variety of methods, and you'll practice interpreting data and performing calculations on real data from published studies. Topics include logistic regression, confidence intervals, p-values, Cox regression, confounding, adjustment, and effect modification.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Biostatistics in Public Health '
10 174 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Biostatistics in Public Health Университет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 11 395
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 4 в программе
Начальный уровень
The recommended math prerequisite is up through and including basic algebra including logarithms and the equation of a line.
Прибл. 14 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
Чему вы научитесь
Practice simple regression methods to determine relationships between an outcome and a predictor
Recognize confounding in statistical analysis
Perform estimate adjustments
Приобретаемые навыки
- P-Value
- Proportional Hazards Model
- Confounding
- regression
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 4 в программе
Начальный уровень
The recommended math prerequisite is up through and including basic algebra including logarithms and the equation of a line.
Прибл. 14 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
от партнера
Университет Джонса Хопкинса
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
Simple Regression Methods
Module one covers simple regression, the four different types of regression, commonalities between them, and simple linear aggression. Before completing the graded quiz, you can test your knowledge with the practice quiz.
3 ч. на завершение
8 видео ((всего 148 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
Simple Logistic Regression
Within module two, we will look at logistic regression, create confidence intervals, and estimate p-values. You will have the opportunity to test your knowledge in both a practice quiz and a graded quiz.
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 114 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
Simple Cox Proportional Hazards Regression
Module three focuses on Cox regression with different predictors. You will have the opportunity to test your knowledge first with the practice quiz and, then, with the graded quiz.
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 101 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
Confounding, Adjustment, and Effect Modification
Within module four, you will look at confounding and adjustment, and unadjusted and adjusted association estimates. Additionally, you will learn about effect modification. Similar to previous modules, you will first take a practice quiz before completing the graded quiz.
3 ч. на завершение
10 видео ((всего 117 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
2 ч. на завершение
Course Project
During this module, you get the chance to demonstrate what you've learned by putting yourself in the shoes of biostatistical consultant on two different studies, one about self-administration of injectable contraception and one about medical appointment scheduling in Brazil. The two research teams have asked you to help them interpret previously published results in order to inform the planning of their own studies. If you've already taken other courses in this specialization, then this scenario will be familiar.
2 ч. на завершение
1 материал для самостоятельного изучения
Рецензии
- 5 stars77,01 %
- 4 stars19,56 %
- 3 stars2,17 %
- 2 stars0,93 %
- 1 star0,31 %
Лучшие отзывы о курсе SIMPLE REGRESSION ANALYSIS IN PUBLIC HEALTH
от партнера SR9 дек. 2020 г.
Complex analyses clearly explained, with an emphasis on interpretation rather than on mechanics. Excellent examples from published literature used throughout. Highly recommended!
от партнера SS23 июля 2022 г.
I really enjoyed learning this course. Very informative. Thanks a lot.
от партнера AA10 янв. 2021 г.
I would consider this an intuitive introduction to linear regression as a powerful statistical tool. The use of data from real studies is also a nice touch.
от партнера UK26 июля 2019 г.
Very practical course. The tutor makes complex concepts seem easy.
Специализация Biostatistics in Public Health : общие сведения
This specialization is intended for public health and healthcare professionals, researchers, data analysts, social workers, and others who need a comprehensive concepts-centric biostatistics primer. Those who complete the specialization will be able to read and respond to the scientific literature, including the Methods and Results sections, in public health, medicine, biological science, and related fields. Successful learners will also be prepared to participate as part of a research team.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
