- Логистическая регрессия
- ROC-кривые
- Чувствительность и специфичность
- Коэффициенты корреляции: Пирсона, Спирмена
- Линейная регрессия: понятие, интерпретация коэффициентов
Корреляционный анализ и линейная регрессия
- Таблицы сопряженности и их анализ
- Критерий хи-квадрат: ограничения, альтернативы
- Анализ относительного риска и отношения шансов
Анализ категориальных данных
- Принципы выбора статистического метода
- Критерии для независимых групп
- Критерии для связанных групп
Выбор статистического метода. Сравнение количественных переменных
- Меры центральной тенденции: среднее, медиана, мода
- Показатели вариабельности: размах, дисперсия, стандартное отклонение, квартили
- Расчет размера выборки
- Графическое представление данных: гистограммы, диаграммы размаха, круговые диаграммы
Основы описательной статистики
- Нулевая и альтернативная гипотезы
- Типы ошибок: I и II рода
- p-значение и его интерпретация
- Типы распределений данных
Гипотезы, статистическая значимость, типы распределений данных
- Этапы статистического исследования: сбор данных, анализ, интерпретация
- Типы данных: качественные и количественные
- Создание базы данных для анализа
Введение в медицинскую статистику
Программа курса
Логистическая регрессия и ROC-анализ
Онлайн-курс представляет собой структурированную образовательную программу, состоящую из 7 занятий по 45 минут