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training duration icon R - Medizinische Statistik mit R

Dauer: 4 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Forscher/innen und Datenanalysten im Bereich Medizin
Kursnummer: 2025746
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.

Mehr: Genaue Adresse, Hotel und Reiseinformation.

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Tab 1

Topicsss
Schlüsselthemen:
  • Deskriptive Statistik nutzen, um Daten zu beschreiben
  • Wahrscheinlichkeitstheorie verstehen und anwenden
  • Zusammenhänge nachweisen und statistische Modelle bauen
  • Eigenschaften von Daten prüfen und nachweisen
  • Spezielle medizinische Analysen durchführen

A. Einführung

[Dauer: 0.25 Tage] Medizinische Statistik als Bestandteil medizinischer Forschung - Population und Stichprobe - Merkmale und Skalenarten

B. Beschreibende Statistik eines Merkmals

[Dauer: 0.5 Tage] Darstellung der Daten in Tabellen - Grafische Darstellung der Daten: Balkendiagramm, Kreisdiagramm, Histogramm, Polygon, Summenhistogramm, Summenpolygon

C. Wahrscheinlichkeitstheorie

[Dauer: 0.75 Tage] Grundmodell der Wahrscheinlichkeitstheorie: Zufällige Ereignisse und deren Verknüpfung, Klassische Definition der Wahrscheinlichkeit, Axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit, Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten - Zufallsvariablen und ihre Verteilung: Grundbegriffe, Diskrete Zufallsvariablen, Stetige Zufallsvariablen, Verteilungsparameter - Spezielle Verteilungen: Diskrete Verteilungen, Stetige Verteilungen

D. Schätzung unbekannter Parameter

[Dauer: 0.25 Tage] Punktschätzungen - Bereichsschätzungen: Verteilung von Punktschätzungen, Konfidenzintervalle

E. Formulieren und Prüfen von Hypothesen

[Dauer: 0.25 Tage] Inhaltliche und statistische Hypothesen: Klassifikation inhaltlicher Hypothesen, Statistische Alternativhypothesen, Statistische Nullhypothesen - Fehlerarten bei statistischen Entscheidungen - Prüfung statistischer Hypothesen: Der p-Wert, Einseitige und zweiseitige Fragestellungen, Statistische Signifikanz - Ablauf statistischer Tests

F. Ausgewählte statistische Tests

[Dauer: 0.5 Tage] Parametrische Tests für normalverteilte Merkmale: Vergleich eines Mittelwerts mit einem bekannten Wert, Vergleich zweier Mittelwerte bei unabhängigen Stichproben, Vergleich zweier Mittelwerte bei verbundenen Stichproben, Äquivalenztests, Überprüfung der Voraussetzungen - Tests für ordinalskalierte Merkmale: Vergleich zweier Verteilungen bei unabhängigen Stichproben, Vergleich zweier Verteilungen für verbundene Stichproben - Tests für nominalskalierte (dichotome) Merkmale: Vergleich zweier Wahrscheinlichkeiten bei unabhängigen Stichproben, Vergleich zweier Wahrscheinlichkeiten bei verbundenen Stichproben

G. Analyse-Techniken für verschiedene Skalen

[Dauer: 0.5 Tage] Analyse von quantitativen Zielgrößen: Korrelationsanalyse, Grafische Veranschaulichung bivariater Zusammenhänge, Produkt-Moment-Korrelation, Interpretation von Korrelationen - Einfache lineare Regression: Modell und Voraussetzungen, Schätzung der linearen Regressionsfunktion, Varianzzerlegung und Bestimmtheitsmaß, Konfidenzintervalle und Tests - Analyse von qualitativen Zielgrößen: Korrelationsanalyse ordinalskalierter und nominalskalierter Merkmale - Analyse von Zähldaten

H. Spezielle medizinische Analysen

[Dauer: 0.5 Tage] Analyse von Überlebenszeiten: Links- und doppelt-zensiertes sowie Intervall-zensierte Beobachtungen, Überlebensfunktion, Hazard-Rate und Hazard-Funktion, Event-Time-Ratio, Weibull-Verteilung, Cox- und Weibull-Regression - Konkurrierende Risiken: Aalen-Johansen-Schätzer, Inzidenzfunktionen, Mehrstadienmodelle

I. Klassifikation und Prognose

[Dauer: 0.25 Tage] Prävalenz - Fagan-Nomogramm - ROC-Kurven und Binormale ROC-Kurven - Prognostischer und prädiktiver Faktor

J. Spezielle Fragestellungen

[Dauer: 0.25 Tage]  Beurteilung der Zuverlässigkeit von Messungen: Intra-Raster, Inter-Raster, Test-Retest - Klinische Studien: Dosis-Wirkungs-Experiment, Einfluss von Gruppengrößen, Interaktionstest - Epidemiologische Studien: Confounding, Kohortenstudien, Fall-Kontroll-Studien - Meta-Analyse: Forest-Plot, Meta-Regressionsplot, Funnel-Plot

Tab 2

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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