Гайд «Гайд по медицинской статистике»

Считаете, что врач должен лечить людей, а не быть статистиком? Медицинская статистика сложна, непонятна, и изучать инструкции медицинского статистика нет желания? Тогда этот гайд для вас. Эксперты «Школы медицинского английского» подготовили понятное руководство, в котором на простом языке разъясняют статистические данные в медицине.

В гайде будут разобраны самые важные статистические материалы. В инструкции не только теория, но и практика. Благодаря изучению гайда, вы научитесь сами обсчитывать результаты исследований, сможете свободно общаться на разные темы и читать специализированную литературу. Пройти обучение медицинской статистике будет полезно студентам медвузов, докторам, биологам, аспирантам и другим специалистам смежных направлений.

Краткое содержание «Гайд по медицинской статистике»:

1. Описательные статистики. Графики как язык общения.
2. Дисперсионный анализ. Точный критерий Фишера.
3. Регрессионный анализ. Т-критерий Стьюдента.
4. Логистическая регрессия. Выбор для исследования конечных точек.
5. Работа с пациентами в медицинской статистике.

В результате вы перестанете бояться статистику и начнете развиваться в этой области с удовольствием. Вы станете настоящим экспертом в глазах коллег, что благотворно будет влиять на карьерный рост.

• Гипотезы — наше все.
• Описательные статистики (среднее, медиана, мода).
• Меры разброса (стандартное отклонение, интерквартильный размах).
• Нормальное распределение.
• Графики как язык общения.
• Как сравнить две группы.
• Т-критерий Стьюдента.
• Критерий Манна-Уитни.
• Если групп больше двух.
• Дисперсионный анализ (или ANOVA).
• Критерий Краскела-Уоллиса.
• Post-Hoc анализ.
• Анализ качественных признаков.
• Критерий χ2 (хи-квадрат) Пирсона.
• Точный критерий Фишера.
• Есть ли связь между признаками?
• Корреляционный анализ.
• Линейная корреляция Пирсона.
• Ранговая корреляция Спирмена.
• Как один признак влияет на другой, и как — на вероятность события.
• Регрессионный анализ (регрессионные модели).
• Парная (однофакторная) линейная модель.
• Логистическая регрессия.
• Читаем чужое и пишем свое.
• Что такое конечные точки, какие они бывают и как их выбрать для своего исследования?
• Сколько пациентов включить в исследование.
• Сравнение кривых выживаемости.

• Формат
  PDF-пособие/книга
  Материалы на e-mail
• Уровень сложности
  Для новичков
• Когда вы будете учиться
  В любой день в любое время
• Срок доступа к материалам
  Бессрочный