Tečaj iz biostatistike "Statistika u biomedicini - teorija i primjena"
Tečaj biostatistike u CAIR-Centru, na interaktivan i zanimljiv način, polaznike osposobljava za razumjevanje statističkih koncepata.
Prilikom završetka tečaja, polaznici će naučiti ispravno postaviti statističku hipotezu, provesti eksplorativnu analizu podataka, izraditi tablice i grafove u statističkom softveru, odabrati odgovarajući statistički test uz testiranje preduvjeta za izvođenje istog te će naučiti statistički korektno interpretirati razultate provedenih analiza.
U dogovoru s polaznicima, moguće je uključivanje vlastitih podataka u program tečaja te izvođenje adekvantnih primjera na istima.
Specifičnosti tečajeva biostatike u CAIR-Centru:
- demonstracija praktičnih primjera uz pomoć softvera
- predavanja su popraćena PowerPoint slide-ovima (materijali su trajno dostupni polazniku)
- samostalan rad na zadatcima (nakon obrade pojedinih poglavlja, zadaju se zadatci radi utvrđivanja obrađenog gradiva)
- mogućnost uključivanja vlastitih podataka u program tečaja
- predavači su doktori znanosti (matematičari , statističari i biomedicinari) sa dugogodišnjim istustvom u primjeni statistike u znanosti i industriji
- trajanje tečaja je ekvivalentno jednom sveučilišnom semestru što smatramo nužnim za uspješno svladavanje gradiva
Tečajevi se održavaju:
- individulano ili za grupe
- online ili kod klijenta (trenutno se, zbog epidemiološke situacije, tečajevi održavaju online)
- u trajanju od 15 blok sati (kroz 7 tjedana)
Program tečaja:
1. Uvod u softver (Sas Studio)
- a. Uvoz podataka
- b. Kontrola kvalitete podataka
- c. Priprema podataka za analizu
- d. Koraci za izvođenje deskriptivnih analiza
- e. Koraci pri izradi grafičkih prikaza
- f. Koraci za izvođenje inferencijalnih analiza
- g. Izrada tablica i grafova u formatu prikladnom za izvještavanje
2. Deskriptivna statistika
- a. Vrste podataka
- b. Parametri i statistike od interesa za različite vrste podataka
- c. Grafički alati za različite vrste podataka
- d. Normalna distribucija i kako ju opisujemo
- e. Odstupanja od normalne distribucije
- f. Vrste istraživanja
- g. Populacija i uzorak
3. Inferencijalna statistika:
- a. Sampling distribucija i centralni granični teorem
- b. Točkovne i intervalne procjene (interval pouzdanosti za sredinu i proporciju)
- c. Proces analize podataka
- d. Određivanje veličine uzorka
- e. Testiranje hipoteza:
• odabir modela na osnovu tipa podataka i ispitivanje uvjeta za izvođenje pojedinog modela:
• t-test i t distribucija (zavisni i nezavisni uzorci)
• analiza varijance i f distribucija
• linearna regresija (forward, backward, stepwise)
• analiza kvalitativnih podataka
• što kada uvjeti nisu zadovoljeni? Neparametrijski testovi ili nešto drugo
4. Pomoć u odabiru ispravnog pristupa za statističku analizu i interpretaciju vlastitih podataka polaznika
