本帖最后由 大椿mmm 于 2019-8-26 11:43 編輯
河南慕臻生物科研平臺特舉辦SPSS軟件在臨床數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析中的實戰(zhàn)操作技術(shù)培訓班,現(xiàn)將有關(guān)事宜通知如下: 本次學習將圍繞常用的統(tǒng)計學方法,包括t檢驗和方差分析,以及非參數(shù)分析等,在多元統(tǒng)計方法上,主要介紹多元線性回歸,邏輯回歸,生存分析等。 本次培訓主要針對醫(yī)學護理專業(yè)及其他相關(guān)專業(yè)的研究學者、醫(yī)療衛(wèi)生工作者及碩博醫(yī)學生。本次學習班屬于基礎(chǔ)班,小班授課,尤其針對無統(tǒng)計基礎(chǔ)、統(tǒng)計技能相對薄弱的學員。參加學習后,輕松寫出3-4分文章。并能將本次學習內(nèi)容熟練運用到科研學術(shù)當中。 時間地點 時間:2019年9月20日--9月22日 地點:上海 學習目標 通過兩天的學習,使學員能夠熟練運用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,參加培訓后,輕松發(fā)表3-4分以上文章。熟練運用SPSS軟件到實際研究中。 1、幫助學員學習數(shù)據(jù)分析的實戰(zhàn)技術(shù)并加以實踐; 2、能夠熟練應用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)的處理分析; 3、掌握臨床研究設(shè)計的統(tǒng)計思維,了解臨床數(shù)據(jù)分析的常見錯誤; 4、掌握正確的統(tǒng)計分析方法, 對分析結(jié)果進行正確合理解釋和圖表展示; 5、如何發(fā)表及撰寫高質(zhì)量SCI文章,運用SPSS對海量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理。
主講專家 慕臻醫(yī)學科研平臺特約主講嘉賓:主講老師主要從事生物統(tǒng)計學,高維數(shù)據(jù)分析,貝葉斯統(tǒng)計學等相關(guān)領(lǐng)域的教學科研工作。系美國阿拉巴馬大學伯明翰分校生物統(tǒng)計系訪問學者,中國衛(wèi)生信息學會衛(wèi)生統(tǒng)計理論與方法專業(yè)委員會委員,國際生物統(tǒng)計學會中國分會會員。 國家自科學基金通訊評審人,是多個國際SCI雜志的審稿人。對于SPSS軟件及對于論文撰寫發(fā)表等方面,有極為獨到深刻的理解。講老師先后主持國家自然科學基金3項,在國際主流學術(shù)期刊《Bioinformatics》、《Heredity》、《Genetics》、《BMC Bioinformatics》等雜志上發(fā)表論文40余篇。參編專著《生物等效性試驗實用指南》一部,獲得2012年教育部高等學?茖W技術(shù)進步獎1項。 授課方式 1、課堂講授+上機操作相結(jié)合; 2、專題研討+案例講解分析結(jié)合; 3、課后加微信群,終身免費答疑。 4:一次學不會,下次繼續(xù)免費學習,直到您學會為止。 費用+證書 費用: Ⅰ類:2800元/人;(費用現(xiàn)場辦理,現(xiàn)場領(lǐng)取發(fā)票,紙質(zhì)蓋章報銷文件等;住宿可統(tǒng)一安排,費用自理) Ⅱ類:3800元/人;(統(tǒng)計師證書于培訓班結(jié)束后三十個工作日內(nèi)郵寄。) 證書: 參加Ⅱ類培訓學員可獲得由國家職業(yè)資格考試認證中心頒發(fā)的《統(tǒng)計師》證書,該證書聯(lián)網(wǎng)注冊,全國通用。該證書不僅是對您職業(yè)技能的肯定,更對您職稱評定、就業(yè)求職、晉升加薪等方面有很大幫助。并可作為您的專業(yè)技能憑證及法律公正。 課程大綱 | | | | | 1. 研究設(shè)計 2. 統(tǒng)計錯誤辨析 3. 隨機化 | | | 1.統(tǒng)計數(shù)據(jù)的類型與統(tǒng)計資料的描述 2. T檢驗 3. 方差分析 | | | 1. 卡方分析 2. 非參數(shù)檢驗方法的使用場合是什么 3. wilcoxon符號秩和檢驗的用途是什么 4. 配對資料符號秩和檢驗何時使用 | | | 1.線性相關(guān)分析、偏相關(guān)分析 2.相關(guān)分析與回歸模型的聯(lián)系與區(qū)別是什么 3.多元線性回歸模型的原理是什么 4.非標準化系數(shù)和標準化系數(shù)的區(qū)別?B是什么意思?T和SIG.都代表什么 5.如果相關(guān)或者回歸分析,自變量是偏態(tài)分布的也要做轉(zhuǎn)換嗎 | | | 1. 分析步驟、操作和如何結(jié)果閱讀 2. 啞變量的設(shè)置 3. OR值的含義 4. 什么是交互作用 5. 什么是混雜因素 | | | 1. K-M法的原理與分析實例 2. Cox模型的原理、操作方法和分析實例 3. 多變量的篩選策略 4. 分層回歸的實踐 | | | 1. 診斷試驗數(shù)據(jù)類型 2. ROC曲線繪制 3. 不同AUC比較 | | | 1. 訓練數(shù)據(jù),驗證數(shù)據(jù) 2. 交叉驗證概述 3. 預測預后模型構(gòu)建與評價 4. 缺失值填補 5. 樣本量估計 6. 隨機化 | | |
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