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Curso 2 de 4 no
Análise estatística com R para especialização em saúde pública
Nível intermediário
Você deve conhecer o básico de tipos de variáveis, distribuições, testes de hipóteses, valores de p e intervalos de confiança usando r, embora eu recapitule.
Aproximadamente. 15 horas para concluir
Inglês
Legendas: francês, português (europeu), russo, inglês, espanhol

Alex garrafa
Professor Médico Estatística
Escola de Saúde Pública – O que você aprenderá com este curso
Introdução à regressão linear
Antes de pular para a frente para executar um modelo de regressão, você precisa entender um conceito relacionado: correlação. Nesta semana, você aprenderá o que isso significa e como gerar os coeficientes de correlação de Pearson e Spearman em r para avaliar a força da associação entre um fator de risco ou preditor e o resultado do paciente. Em seguida, você será apresentado à regressão linear e ao conceito de premissas de modelo, uma idéia essencial subjacente a muita análise estatística.
Regressão linear em r
Você será apresentado ao conjunto de dados da DPOC que usará ao longo do curso e executará análises descritivas básicas. Você também praticará correlações de execução em R. Em seguida, verá como executar um modelo de regressão linear, primeiro com um e depois com vários preditores e examinar se as suposições do modelo se mantêm.
Regressão e interação múltiplas
Agora você verá como estender o modelo de regressão linear para incluir variáveis ​​binárias e categóricas como preditores e aprender a verificar a correlação entre os preditores. Em seguida, você verá como os preditores podem interagir entre si e como incorporar os termos de interação necessários no modelo e interpretá -los. Existem diferentes tipos de interações e podem ser difíceis de interpretar, por isso vamos levá -lo lentamente com exemplos e oportunidades de prática trabalhados.
Construção de modelos
A última parte do curso analisa como criar um modelo de regressão quando você tem a opção de que os preditores incluem nele. Ele descreve procedimentos automatizados comumente usados ​​para construção de modelos e mostra por que eles são tão problemáticos. Por fim, você terá a chance de ajustar alguns modelos usando uma abordagem mais defensável e robusta.