Запрос прайс-листа STATISTICA

Курс по доказательной медицине и статистическим методам в клинических исследованиях: методология и технология на STATISTICA

Курс адресован врачам-исследователям, аспирантам биомедицинских дисциплин, работникам фармацевтической промышленности – тем, кто неизбежно сталкивается с чтением публикаций. Как правило, наиболее важные статьи по клиническим исследованиям лекарств опубликованы в журналах на английском языке, поэтому в ходе курса основные термины дублируются англоязычными вариантами.

Основной упор делается на системное изложение современных методов анализа биомедицинских данных и проведения клинических исследований.

Это уникальная возможность повысить свой аналитический уровень и познакомиться с методами современной медицинской статистики за 4 дня.

В программе курса мы следуем рекомендациям International Conference on Harmonisation of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use (ICH).


Цель курса

Курс даёт навыки критического восприятия статей и научных работ врачей-исследователей.


Для кого этот курс?

Данный курс предназначен для врачей-исследователей, аспирантов биомедицинских дисциплин, работников фармацевтической промышленности – тех, кто неизбежно сталкивается с чтением публикаций.


STATISTICA Advanced
Незаменимый помощник
для любого аналитика!

Программа курса

  1. Особенности организации медико-биологических исследований

    • Структура данных

    • Качественные и количественные показатели

    • Шкалы измерения данных

    • Формирование выборок, рандомизация

    • Понятие о цензурированных (неполных) данных

  2. Верификация и чистка данных

    • Обработка пропущенных данных

    • Проверка диапазонов

    • Выявление и обработка выбросов (нетипичных наблюдений)

  3. Основные статистики, используемые для описательного анализа

    • Меры среднего и меры разброса

    • Отличие в описательном анализе качественных и количественных данных

    • Связь объема выборки и точности оценок

    • Основные этапы исследований: выдвижение и проверка гипотез, оценка значимости эффектов

  4. Первичная визуализация данных

    • Простейшие графики: гистограммы, ящики-усы, диаграммы рассеяния и др.

    • Категоризованные графики
    • Рекомендации по графическому представлению данных

  5. Группировка данных

  6. Нормальное распределение и его роль в анализе данных, проверка нормальности. Преобразование данных, логнормальное распределение

  7. Выявление связей между парой признаков

    • Оценка величины и статистической значимости связи

    • Корреляционный анализ

    • Непараметрический корреляционный анализ

    • Статистические критерии сравнения средних в группах

    • Критерий Стьюдента и его непараметрические аналоги (критерий Манна-Уитни и др.)

    • Анализ таблиц сопряжённости (критерий хи-квадрат, точный критерий Фишера и др.)

  8. Проверка статистических гипотез

    • Формулировки гипотез, ошибки первого и второго рода

    • Интерпретация результатов работы критериев

    • Параметрические критерии

    • Непараметрические критерии

    • Проверка гипотез с помощью доверительных интервалов

    • Частые ошибки при проверке гипотез

  9. Сравнение нескольких групп: дисперсионный анализ (ДА)

    • ДА Фишера

    • Непараметрический ДА

    • ДА повторных измерений

  10. Построение моделей зависимостей

    • Множественная регрессия

    • Логит-регрессия

    • Нелинейная регрессия

    • Построение правил диагностики (discovery of diagnostic rules)

  11. Статистические методы в клинических испытаниях

    • Анализ мощности и определение необходимого объёма выборки

    • Формирование случайной выборки, рандомизация

  12. Статистический анализ диагностических тестов

    • Чувствительность и специфичность теста

    • ROC-анализ

  13. Оценки риска

    • Относительный риск

    • Отношение шансов

  14. Анализ выживаемости

    • Типичные задачи, решаемые методами анализа выживаемости
    • Работа с цензурированными данными

    • Таблицы времён жизни

    • Оценки Каплана-Мейера

    • Оценки функции риска

    • Сравнение выживаемости в нескольких группах

  15. Общие понятия о методах многомерного анализа данных

    • Кластерный анализ

    • Факторный анализ

    • Дискриминантный анализ

    • Деревья классификации и др.

  16. Подготовка аналитических отчетов

  17. Мета-анализ (объединение результатов нескольких клинических исследований)

  18. Case studies (примеры реальных исследований)

  19. Примеры типичных ошибок в отчётах о статистическом анализе медицинских данных

  20. Обзор существующей литературы по медицинской статистике

  21. Вопросы-ответы, обсуждение задач слушателей


Длительность курса

16 академических часов, курс разбивается на 4 рабочих дня


Курс читается как индивидуально, так и в группах.

Записаться   Календарь курсов




Стоимость курса                         Условия и порядок обучения

Другие курсы по медицине          Все курсы лекций

‹‹
››
ПнВтСрЧтПтСбВс


info@statsoft.ru       (495) 787-77-33       (499) 674-06-15       STATISTICA Data Miner 13.3 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.

© StatSoft Russia
1999-2017

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.

Лицензионное соглашение      Карта сайта