欢迎来到《公共卫生 R 语言生存分析》!本系列的前三门课程涵盖了统计思维、相关性、线性回归和逻辑回归。本课程将向您展示如何进行生存分析,或 "事件发生时间 "分析,并解释危险和删减等听起来熟悉但却具有欺骗性的术语的含义,这些术语在本课程中具有特定含义。使用广受欢迎的完全免费软件 R,您将学习如何从头开始获取数据集,将其导入 R,运行基本的描述性分析以了解数据的特征和怪癖,并从 Kaplan-Meier 图到多元 Cox 回归。您将使用从真实、混乱的患者级别数据中模拟出来的数据,这些数据是心力衰竭住院患者的数据,并学习如何探索哪些因素可以预测患者随后的死亡率。您还将学习如何测试模型假设和与数据的拟合度,以及一些简单的技巧来解决实际公共卫生数据中常见的问题。在视频和 R 练习中会有小测验,同时会有反馈来检查您的理解程度。 先决条件 为帮助理解,我们会给出一些公式,但这不是一门需要数学学位才能学习的课程。您需要具备基本的计算能力(例如,我们不会使用微积分),并熟悉以图形和表格的方式呈现结果。本系列的前三门课程解释了假设检验、P 值、置信区间、相关性和回归等概念,并介绍了如何安装 R 和运行基本命令。在本课程中,我们将简要回顾所有这些核心概念,但如果您不熟悉这些概念,那么在学习本课程之前,您最好先学习第一门课程《公共卫生统计思维》,或许还可以学习第二门课程《线性回归》。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
什么是生存分析?您将了解什么是生存分析、何时使用生存分析以及如何运行和解释最常用的描述性生存分析方法--卡普兰-梅耶图及其相关的对数秩检验,用于比较两个或多个患者组(如接受不同治疗的患者组)的生存情况。您还将了解剔除的关键概念。
涵盖的内容
4个视频11篇阅读材料3个作业2个讨论话题1个插件
本周您将了解最常用的生存分析方法,它不仅包含一个生存预测因子,还包含多个生存预测因子:Cox 比例危险回归模型。您将了解危险和风险集的关键概念。从现在开始到本课程结束,您将有很多机会在心力衰竭住院患者的真实病历模拟数据上运行 Cox 模型。您将了解为什么缺失数据和分类变量会给 Cox 等回归模型带来问题。
涵盖的内容
3个视频4篇阅读材料2个作业1个讨论话题
您将把简单 Cox 模型扩展为多重 Cox 模型。作为准备,您将对主要变量进行基本的描述性统计。然后,您将看到现实生活中的公共卫生数据会发生什么情况,并学习一些简单的技巧来解决问题。
涵盖的内容
1个视频7篇阅读材料1个作业2个讨论话题
在本课程的最后一部分,您将学习如何评估模型的拟合度,并检验 Cox 回归所涉及的主要假设(如比例危险)的有效性。这将包括三种类型的残差。最后,您将练习拟合多元 Cox 回归模型,并决定包含哪些预测因子和放弃哪些预测因子,这对拟合任何类型回归模型的人来说都是一个挑战。
涵盖的内容
3个视频7篇阅读材料3个作业1个讨论话题1个插件
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学生评论
328 条评论
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已于 Aug 23, 2020审阅
What a great course it is!!! I could get the solid basic knowledge from the course.
已于 Nov 25, 2024审阅
An excellent introductory course. I hope they offer an advanced version of this specialization as well.
已于 Nov 21, 2019审阅
The final quiz is a little bit confusing ,pls provide detailed feedback on it so we can learn further even we did not pass it.
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