Curso en línea: métodos clásicos en análisis de datos

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Descripción del programa

UUlogos

Métodos clásicos en análisis de datos

Este curso de medicina en línea, ofrecido por el programa de Epidemiología de maestría de UMC Utrecht y Universidad de Utrecht, proporciona una comprensión de las aplicaciones básicas de la bioestadística en el análisis de datos de investigación médica.

Los temas son tipos de datos, ubicación y medidas de variabilidad, muestras y poblaciones, distribuciones, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, comparación de dos o más medias o proporciones (métodos paramétricos y no paramétricos) y relaciones entre dos variables (correlación, regresión lineal simple ) El curso también incluye una extensa discusión de los modelos de regresión lineal múltiple. Este es un curso ideal para cualquier persona que desee ampliar su educación médica al obtener una mejor comprensión del análisis de datos.

Objetivos de aprendizaje

√ tener una idea de la ley √n y sus consecuencias para el tamaño de la muestra
√ tener una idea de los principios generales de los procedimientos de decisión ("prueba") y ser capaz de aplicar estos procedimientos en la práctica utilizando paquetes estadísticos comunes (SPSS, R)
√ comprender los principios de las siguientes técnicas de análisis estadístico: pruebas T de estudiantes (1 muestra, 2 muestras y parejas), análisis de varianza (ANOVA de 1 y 2 vías), análisis de regresión lineal simple y múltiple, 1- muestra, muestras de 2 muestras y pruebas de proporción pareada (prueba x 2 para bondad de ajuste, prueba x 2 de Pearson y prueba x 2 de McNemar)
√ saber en qué situaciones se pueden aplicar estas técnicas y las condiciones que se deben cumplir para obtener resultados confiables utilizando estas técnicas
√ poder aplicar estas técnicas usando paquetes estadísticos comunes (SPSS, R)
√ tener una visión 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)
√ comprender los resultados obtenidos con estas técnicas, y ser capaz de aplicar estos resultados en la práctica (por ejemplo, al responder a las preguntas de un estudio)
√ estar familiarizado con los términos 'varianza explicada' y multi-collinearity
√ entender los principios de la reducción del modelo en el análisis de regresión
√ comprender los principios básicos de la técnica de análisis de regresión logística
√ ser capaz de elegir la técnica no paramétrica apropiada para aplicar en caso de datos no distribuidos normalmente, y comprender los principios de estos métodos.

Métodos de aprendizaje


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Evaluación


√ Una evaluación será parte de este curso/>

Plazos del curso

Tenga en cuenta que debe entregar asignaciones durante algunas de las unidades de aprendizaje en este curso:

Semana 0
Domingo antes de la fecha de inicio: preséntese

Semana 1
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 1

Semana 2
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 2

Semana 3
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 3

Semana 4
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 4

Semana 5
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 5

Semana 6
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 6

Semana 7
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 7

Semana 8
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 8

Semana 9
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 9

Semana 10
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 10

Semana 11
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 11

Semana 12
Domingo - completa la Unidad de Aprendizaje 12

Semana 13
Lunes - Examen final

Examen

Este curso incluye un examen que consiste principalmente en preguntas de ensayo, que es la única parte del curso que no está en línea. Las fechas y horarios de los exámenes se anunciarán en el sitio web de Elevate.

Usted puede rehacer el examen una vez. Si puede y desea realizar el examen en Utrecht, Países Bajos, estamos disponibles para realizar el examen por usted sin costo alguno. Si debe realizar el examen desde una ubicación diferente, necesita un supervisor. Este supervisor puede pedirle que pague sus gastos.

Por favor, lea más sobre supervisión en nuestra página web específica. El examen no es obligatorio. Sin embargo, si desea recibir el Certificado del curso y los créditos, es obligatorio tomar el examen.

Requisitos de entrada

Para inscribirse en este curso, necesita:
A BSc degree
Haber participado en un curso introductorio de estadísticas
√ Dominio suficiente de la lectura y la escritura en inglés (nivel B1 del Marco Común Europeo de Referencia)

tenga en cuenta

Como se trata de un curso en línea, necesita acceso a una conexión a Internet para poder completar las tareas y comunicarse con los demás participantes.

El curso es ofrecido por

Última actualización Mar 2020

Acerca del centro educativo

Elevate Health offers a comprehensive range of online medical courses for researchers and healthcare professionals. Courses can be studied exclusively online, or as part of a blended plan that feature ... Leer más

Elevate Health offers a comprehensive range of online medical courses for researchers and healthcare professionals. Courses can be studied exclusively online, or as part of a blended plan that features face-to-face sessions in addition to distance learning. However you choose to study, you do so at your own, wherever you are in the world -- all you need is an internet connection. Leer menos
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