Viện nghiên cứu Y học Đinh Tiên Hoàng

Nội dung chương trình khóa học Phân tích số liệu đăng tải tạp chí quốc tế từ cơ bản đến nâng cao


                               Chương trình khóa học

Phân tích số liệu đăng tải tạp chí Quốc tế từ cơ bản đến nâng cao

 

Gs. Nguyễn Văn Tuấn trực tiếp giảng dạy

 

A. Chương trình khóa cơ bản (từ ngày 21 – 24/7/2013)


Ngày 1: Giới thiệu R

    • Bài giảng 1: Giới thiệu R, giao diện, ngôn ngữ, tương tác
    • Bài giảng 2: Cách đọc dữ liệu
    • Bài giảng 3: Cách biên tập và coding dữ liệu
    • Bài giảng 4: Vài phân tích mô tả bằng R (và những hàm phổ biến)
    • Buổi chiều: Bài tập và thực hành

 

Ngày 2: Những phương pháp so sánh biến liên tục 

    • Bài giảng 5: Phương pháp t-test và ý nghĩa
    • Bài giảng 6: Phương pháp hoán vị và phương pháp bootstrap
    • Bài giảng 7: Phân tích phương sai 
    • Buổi chiều: Bài tập và thực hành

 

Ngày 3: Những phương pháp so sánh biến phân nhóm  

    • Bài giảng 8: So sánh 2 nhóm với phương pháp z test 
    • Bài giảng 9: Tỉ số odds và tỉ số nguy cơ (risk ratio)  
    • Bài giảng 10: So sánh nhiều nhóm với Ki bình phương  
    • Buổi chiều: Bài tập và thực hành

 

Ngày 4: Phương pháp bằng biểu đồ   

    • Bài giảng 11: Giới thiệu tham số biểu đồ trong R
    • Bài giảng 12: Phân tích về phân bố và so sánh
    • Bài giảng 13: Phân tích tương quan (scatter plot)
    • Buổi chiều: Bài tập và thực hành

 


B. Chương trình khóa nâng cao (từ ngày 26 – 28/7/2013)


Ngày 1: Mô hình hồi qui tuyến tính    

    • Bài giảng 14: Phân tích tương quan (correlation analysis) 
    • Bài giảng 15: Mô hình hồi qui tuyến tính đơn giản 
    • Bài giảng 16: Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến
    • Bài giảng 17: Phương pháp tìm mô hình tối ưu
    • Buổi chiều: Bài tập và thực hành

 

Ngày 2: Mô hình hồi qui logistic    

    • Bài giảng 18: Giới thiệu mô hình hồi qui logistic và giả định 
    • Bài giảng 19: Hồi qui logistic đa biến 
    • Bài giảng 20: Cách tìm các yếu tố tiên lượng độc lập (model selection)
    • Bài giảng 21: Cách xây dựng mô hình tiên lượng (prognostic model)  
    • Buổi chiều: Bài tập và thực hành

 

Ngày 3: Phân tích tổng hợp (meta-analysis)    

    • Bài giảng 22: Lịch sử, khái niệm và giới thiệu
    • Bài giảng 23: Độ ảnh hưởng (effect size) và đánh giá độ precision
    • Bài giảng 24: Trọng số (weights)
    • Bài giảng 25: Mô hình phân tích, định lượng heterogeneity và “publication bias”
    • Buổi chiều: Bài tập và thực hành


Anh/chị muốn tham dự khóa học hãy vào đường link này để được xem hướng dẫn chi tiết


Các tin cùng chủ đề