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Métodos clássicos em análise de dados

Este curso de medicina on-line, oferecido pelo programa de epidemiologia de mestrado da Universidade Utrecht e Utrecht, fornece uma compreensão das aplicações básicas de bioestatística na análise de dados de pesquisa médica.

Os tópicos são tipos de dados, medidas de localização e variabilidade, amostras e populações, distribuições, intervalos de confiança, teste de hipóteses, comparação de dois ou mais meios ou proporções (métodos paramétricos e não paramétricos) e relações entre duas variáveis ​​(correlação, regressão linear simples ). O curso também inclui uma extensa discussão dos modelos de regressão linear múltipla. Este é um curso ideal para quem quer continuar a sua educação médica, obtendo uma melhor compreensão da análise de dados.

objetivos de aprendizado

√ tem uma visão sobre a lei √n e suas conseqüências para o tamanho da amostra
√ tem uma visão dos princípios gerais dos procedimentos de decisão ("teste") e pode aplicar esses procedimentos na prática usando pacotes estatísticos comuns (SPSS, R)
√ Compreender os princípios das seguintes técnicas de análise estatística: Testes T de alunos (1 amostra, 2 amostras e emparelhados), Análise de Variância (ANOVA de 1 e 2 vias), Análise de regressão linear simples e múltipla, 1- amostra, 2 amostras e testes de proporção emparelhada (x 2 teste de qualidade de ajuste, teste x 2 de Pearson e teste x 2 de McNemar)
√ saber em quais situações essas técnicas podem ser aplicadas e as condições que devem ser atendidas para obter resultados confiáveis ​​usando essas técnicas
√ seja capaz de aplicar essas técnicas usando pacotes estatísticos comuns (SPSS, R)
√ tem uma visão do teste de Kolmogorov Smirnov (distribuição normal) e do teste de Fisher para a igualdade de variâncias e pode aplicar esses testes na prática usando pacotes estatísticos comuns (SPSS, R)
√ entenda os resultados obtidos com essas técnicas e seja capaz de aplicar esses resultados na prática (por exemplo, na resposta a uma pergunta de estudo
√ estar familiarizado com os termos 'variação explicada' e multi-colinearidade
√ entender os princípios da redução do modelo na análise de regressão
√ compreender os princípios básicos da técnica de análise de regressão logística
√ pode escolher a técnica não paramétrica apropriada a ser aplicada no caso de dados não normalmente distribuídos e entender os princípios desses métodos.

Métodos de aprendizagem


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Avaliação


√ Uma avaliação será parte deste curso/>

Prazos do Curso

Por favor, note que você é obrigado a entregar atribuições durante algumas das unidades de aprendizagem neste curso:

Semana 0
Domingo antes da data de início - se apresentar

Semana 1
Domingo - complete a Unidade de Aprendizagem 1

Semana 2
Domingo - complete Unidade de Aprendizagem 2

Semana 3
Domingo - complete a Unidade de Aprendizagem 3

Semana 4
Domingo - complete a Unidade de Aprendizagem 4

Semana 5
Domingo - Complete Learning Unit 5

Semana 6
Domingo - complete a Unidade de Aprendizagem 6

Semana 7
Domingo - Complete Learning Unit 7

Semana 8
Domingo - complete a Unidade de Aprendizagem 8

Semana 9
Domingo - complete a Unidade de Aprendizagem 9

Semana 10
Domingo - unidade de aprendizagem completa 10

Semana 11
Domingo - Complete Learning Unit 11

Semana 12
Domingo - complete Unidade de Aprendizagem 12

Semana 13
Segunda-feira - exame final

Exame

Este curso inclui um exame que consiste principalmente em perguntas de ensaio, que é a única parte do curso que não está online. As datas e horas do exame serão anunciadas no site Elevate.

Você pode refazer o exame uma vez. Se você é capaz e disposto a fazer o exame em Utrecht, na Holanda, estamos disponíveis para supervisionar o exame para você, sem quaisquer custos. Se você tiver que fazer o exame de um local diferente, você precisa de um proctor. Este gerente pode solicitar que você pague suas despesas.

Leia mais sobre o acompanhamento em nossa página específica. O exame não é obrigatório. No entanto, se você deseja receber o Certificado do Curso e os créditos, é obrigatório fazer o exame.

Requisitos de entrada

Para se inscrever neste curso, você precisa:
Um diploma de BSc
Ter participado de um curso de estatística introdutória
Uma habilidade suficiente em leitura e escrita em inglês (nível B1 do Quadro Europeu Comum de Referência)

Observe

Como este é um curso on-line, você precisa de acesso a uma conexão à internet para poder completar tarefas e se comunicar com outros participantes.

O curso é oferecido por

Program taught in:
Inglês

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Este curso é Online
Data de início
Maio 2019
Maio 6, 2019
Duration
12 semanas
Meio Período
Preço
1,585 EUR
By locations
By date
Data de início
Maio 2019
Data de término
Application deadline
Data de início
Maio 6, 2019
Data de término
Julho 28, 2019
Application deadline
Abr. 22, 2019
Data de início
Nov. 2019
Data de término
Application deadline

Maio 2019

Location
Application deadline
Data de término

Maio 6, 2019

Location
Application deadline
Abr. 22, 2019
Data de término
Julho 28, 2019

Nov. 2019

Location
Application deadline
Data de término