Curso: Métodos Clásicos En El Análisis De Datos

Elevate Health

Descripción del programa

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Curso: Métodos Clásicos En El Análisis De Datos

Elevate Health

UUlogos

Los métodos clásicos en Análisis de Datos

Este curso médico en línea, que ofrece el programa de Maestría de Epidemiología de la Universidad de Utrecht Utrecht y UMC, proporciona una comprensión de las aplicaciones básicas de la bioestadística en el análisis de los datos de investigación médica.

Los temas son: tipos de datos, medidas de ubicación y de variabilidad, las muestras y las poblaciones, distribuciones, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, comparando dos o más medios o proporciones (paramétricos y no paramétricos métodos), y las relaciones entre dos variables (correlación, lineal simple regresión). El curso también incluye una extensa discusión del modelo de regresión lineal múltiple. Este es un curso ideal para cualquier persona que desee ampliar su formación médica por conseguir una mejor comprensión de análisis de datos.

Objetivos de aprendizaje

tener una visión en la ley √n y sus consecuencias para el tamaño muestral
tener conocimiento de los principios generales de los procedimientos de toma ( “prueba”), y ser capaz de aplicar estos procedimientos en la práctica el uso de paquetes estadísticos comunes (SPSS, R)
comprender los principios de las siguientes técnicas de análisis estadístico: pruebas de la t de Student (1-muestra, 2-muestra y pareadas), análisis de varianza (de 1 vía y 2 vías ANOVA), análisis de regresión lineal simple y múltiple, 1-muestra, 2-muestra y pruebas proporción emparejados (χ prueba 2 para la bondad del ajuste, de Pearson prueba χ 2 y χ prueba de McNemar 2)
saber en qué situaciones estas técnicas pueden ser aplicadas y las condiciones que deben cumplirse para obtener resultados fiables que utilizan estas técnicas
ser capaz de aplicar estas técnicas utilizando paquetes estadísticos comunes (SPSS, R)
tener penetración en la prueba de Kolmogorov Smirnov (distribución normal) y la prueba de Fisher para la igualdad de varianzas y ser capaz de aplicar estas pruebas en la práctica usando paquetes estadísticos comunes (SPSS, R)
entender los resultados obtenidos con estas técnicas, y ser capaz de aplicar estos resultados en la práctica (por ejemplo, la hora de responder a las preguntas de estudio
estar familiarizado con los términos 'varianza explicada' y multicolinealidad
entender los principios de reducción de modelo en análisis de regresión
entender los principios básicos de la técnica de análisis de regresión logística
ser capaz de elegir la técnica no paramétrica apropiada para ser aplicada en caso de datos no distribuidos normalmente, y comprender los principios de estos métodos.

Métodos de aprendizaje


Weblectures

Valoración


Una evaluación será parte de este curso

Los plazos del curso

Tenga en cuenta que usted está obligado a entregar las asignaciones durante algunas de las unidades de aprendizaje en este curso:

la semana 0
Domingo antes de la fecha de inicio - preséntese

Semana 1
Domingo - completar Unidad de Aprendizaje 1

Semana 2
Domingo - completar Unidad de Aprendizaje 2

Semana 3
Domingo - completar Aprendizaje Unidad 3

SEMANA 4
Domingo - completar Aprendizaje Unidad 4

Semana 5
Domingo - completar Aprendizaje Unidad 5

Semana 6
Domingo - completar Unidad de Aprendizaje 6

Semana 7
Domingo - completar Unidad de Aprendizaje 7

Semana 8
Domingo - completar Aprendizaje Unidad 8

Semana 9
Domingo - completar Aprendizaje Unidad 9

Semana 10
Domingo - Unidad de Aprendizaje completar 10

Semana 11
Domingo - Unidad de Aprendizaje completar 11

Semana 12
Domingo - Unidad de Aprendizaje completar 12

semana 13
Lunes - Examen Final

Examen

Este curso incluye un examen que principalmente consiste en preguntas de desarrollo, que es la única parte del supuesto de que no está en línea. El examen para la edición de mayo del curso tendrá lugar el 31 de julio 2017. El tiempo exacto se dará a conocer tan pronto como sea posible. La fecha de reexamen es del 11 de septiembre de 2017. Se le permite volver a hacer el examen de una vez.

Si usted es capaz y está dispuesto a tomar el examen en Utrecht, Países Bajos, estamos a su disposición para el examen Proctor para usted sin ningún costo. Si usted tiene que tomar el examen desde un lugar diferente, se necesita un supervisor. Este supervisor puede pedirle que pague por sus gastos. Por favor leer más sobre proctoring en nuestra página web específica.

El examen no es obligatorio. Sin embargo, si desea recibir el certificado del curso y los créditos, es obligatorio para realizar el examen.

Requisitos de ingreso

Para inscribirse en este curso que necesita:


Una licenciatura
De haber participado en un curso de introducción a la estadística
Un dominio suficiente por escrito (nivel B1 del Marco Común Europeo de Referencia) y la lectura Inglés

A tener en cuenta
Como se trata de un curso en línea, usted necesita tener acceso a una conexión a Internet con el fin de ser capaz de completar las tareas y comunicarse con otros participantes.

Curso es ofrecido por

Esta institución educativa ofrece programas en:
  • Inglés


Última actualización November 16, 2017
Duración y Precio
Este curso es En línea
Start Date
Fecha de inicio
nov. 2017
mayo 7, 2018
Duration
Duración
12 semanas
Tiempo Parcial
Price
Precio
1,585 EUR
Information
Deadline
Locations
Países Bajos - Holanda Online
Fecha de inicio: nov. 2017
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización feb. 18, 2018
Fecha de inicio: mayo 7, 2018
Fecha límite de inscripción abr. 23, 2018
Fecha de finalización julio 29, 2018
Dates
nov. 2017
Países Bajos - Holanda Online
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización feb. 18, 2018
mayo 7, 2018
Países Bajos - Holanda Online
Fecha límite de inscripción abr. 23, 2018
Fecha de finalización julio 29, 2018