сайт для аспирантов и молодых учёных, врачей-специалистов и организаторов, студентов и преподавателей

Статистика - это очень просто!

Дистанционное обучение основам статистического анализа данных медицинских и социологических исследований с применением программы SPSS

По многочисленным просьбам пользователей нашего интернет-портала MEDSTATISTIC.RU открыт набор на учебный курс, посвященный изучению основных методов статистического анализа, используемых при проведении медицинских и социологических исследований.

Учитывая широкую географию проживания и работы наших пользователей, обучение проводится дистанционно, с использованием средств для удаленного общения.

Учебный курс "Современный анализ медицинских данных" включает 12 занятий длительностью не менее 1 часа (60 минут). Примерная структура каждого занятия: 20 минут - объяснение теоретического материала, 30 минут - демонстрация методов статистического анализа в программе SPSS, 10 минут - выполнение практического задания. Дополнительно выделяется необходимое время для ответов на вопросы курсантов. После каждого занятия курсантам дается домашнее задание самостоятельное выполнение которого помогает закрепить пройденный материал.

План занятий учебного курса "Современный анализ медицинских данных"

  1. Создание базы данных в SPSS. Работа с переменными, кодировка значений, шкалы измерения.
  2. Преобразование переменных, группировка и сортировка данных, проверка на нормальность распределения.
  3. Описательная статистика: средние величины, стандартное отклонение и стандартная ошибка, интерквартильный размах, доверительный интервал, доли и проценты. Представление данных в форме таблиц и диаграмм.
  4. Параметрические методы анализа количественных данных: t-критерий Стьюдента, однофакторный дисперсионный анализ с апостериорными критериями.
  5. Непараметрические методы анализа количественных данных: критерии Манна-Уитни, Уилкоксона, Фридмана.
  6. Анализ номинальных переменных: критерий хи-квадрат Пирсона, точный критерий Фишера, критерий Крамера, показатель отношения шансов, тест Мак-Немара, критерий Кохрена.
  7. Параметрический и непараметрический корреляционный анализ.
  8. Построение прогностических моделей методом парной и множественной регрессии.
  9. Бинарная логистическая регрессия. Чувствительность и специфичность прогностических моделей.
  10. Анализ выживаемости: таблицы дожития, метод Каплана-Мейера, метод регрессии Кокса.
  11. Дискриминантный анализ: классификация объектов, построение прогностических моделей.
  12. Применение кластерного анализа при анализе медицинских данных.

Максимальная численность учебных групп - 3 человека, что позволяет обеспечить практически индивидуальный подход к каждому курсанту.

Обучение проводится квалифицированными преподавателями профильных кафедр российских медицинских университетов, имеющими солидную теоретическую подготовку в вопросах медицинской и социальной статистики, многолетний стаж преподавания данной дисциплины студентам и аспирантам, а также значительный практический опыт профессиональной обработки и анализа результатов научных исследований в области медицины, социологии и психологии.

Изучение всех основных методов статистического анализа с освоением необходимых практических навыков работы в статистической программе позволит курсантам, успешно завершившим обучение, самостоятельно выполнить обработку данных собственного научного исследования, обеспечить грамотное описание его результатов, подготовиться к уверенной защите диссертации или дипломного проекта.


Несколько строк об условиях оказания наших услуг:


Если наше предложение Вас заинтересовало, заявку на обучение Вы можете оставить на нашем сайте, нажав на кнопку: Заполнить заявку

X

ЗАЯВКА НА ОБУЧЕНИЕ

Контактное лицо:
Контактный телефон:
E-mail:
Число обучающихся:
Желаемая дата начала обучения:
Желаемое время проведения занятий:
   
Введите символы с картинки:

Уточняющие вопросы по поводу обучения на курсе "Современный анализ медицинских данных" можно задать по телефону:  ☎+7 987 288 00 20

или по электронной почте:  damirov@list.ru



©Д.Марапов,2013
damirov@list.ru
Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru
Сайты об образовании