Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/survival-analysis-r-public-health
Einführung
Der Kurs „Überlebensanalyse in R für die öffentliche Gesundheit“ auf Coursera ist Teil einer umfassenden Serie von Kursen, die sich mit statistischem Denken und Analysen im Gesundheitsbereich befassen. Wenn Sie bereits die Grundlagen der statistischen Methoden wie Korrelation, lineare Regression und logistische Regression gelernt haben, ist dies der ideale nächste Schritt. In diesem Kurs konzentrieren wir uns auf die Überlebensanalyse, auch bekannt als “Zeit-zu-Ereignis”-Analyse, und ich möchte meine Erfahrungen und Empfehlungen für diesen Kurs teilen.
Kursübersicht
Während des Kurses lernen die Teilnehmer, wie man Überlebensanalysen mithilfe der weit verbreiteten Software R durchführt. Die in diesem Kurs behandelten Themen sind nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch, da Sie echte Datensätze analysieren und interpretieren. Der Kurs beginnt mit der Einführung in das Kaplan-Meier-Diagramm und erklärt wichtige Konzepte wie Zensierung – Begriffe, die in diesem Kontext oft missverstanden werden.
Was Sie lernen werden
1. Das Kaplan-Meier-Diagramm
Der Kurs beginnt mit einer Einführung in das Kaplan-Meier-Diagramm, ein grundlegendes Werkzeug zur Veranschaulichung der Überlebensraten und der vergleichenden Analyse zwischen verschiedenen Patientengruppen. Diese Methode ist sehr anschaulich und nützlich, um die Auswirkungen von Behandlungen zu bewerten.
2. Das Cox-Modell
Weiter geht es mit dem Cox proportionales Hazard-Regressionsmodell, einer der am häufigsten verwendeten Methoden zur Überlebensanalyse. Hier lernen die Teilnehmer, wie man mehrere Einflussfaktoren auf die Überlebenszeit berücksichtigt und worauf man bei fehlenden Daten und kategorialen Variablen achten muss.
3. Das multiple Cox-Modell
Im nächsten Abschnitt erweitern Sie Ihr Wissen, indem Sie das einfache Cox-Modell auf ein multiples Modell ausdehnen. Hier erfahren Sie, wie wichtig deskriptive Statistiken sind und wie man Schwierigkeiten aus realen Gesundheitsdaten bewältigt.
4. Die Annahme der Proportionalität
Zum Abschluss des Kurses lernen die Teilnehmer, wie man die Gültigkeit der Hauptannahmen in der Cox-Regression testet und welche Arten von Residuen dabei zu beachten sind. Dies ist eine wesentliche Fähigkeit für jeden, der mit Regressionsmodellen arbeitet.
Mein Fazit
Insgesamt bietet der Kurs „Überlebensanalyse in R für die öffentliche Gesundheit“ eine hervorragende Gelegenheit, nicht nur Statistikkenntnisse zu vertiefen, sondern auch praktische Fähigkeiten in der Datenanalyse zu erwerben. Die strukturierte Herangehensweise und die Kombination aus Theorie und Praxis machen diesen Kurs besonders wertvoll. Ich empfehle ihn jedem, der im Bereich der öffentlichen Gesundheit oder Datenanalyse tätig ist.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/survival-analysis-r-public-health