R में पब्लिक हेल्थ के लिए सर्वाइवल एनालिसिस

यह समझना कि किसी घटना के घटित होने में कितना समय लगता है, पब्लिक हेल्थ में महत्वपूर्ण है, चाहे आप रोगी की रिकवरी के समय, बीमारी के दोबारा होने, या उपचार की प्रभावशीलता को ट्रैक कर रहे हों। सर्वाइवल एनालिसिस इस समय-से-घटना डेटा का सटीक विश्लेषण करने के लिए आवश्यक विशेष सांख्यिकीय उपकरण प्रदान करता है। इस लिखित पाठ्यक्रम में, आप R का उपयोग करके शुरू से सर्वाइवल एनालिसिस करना सीखेंगे। आप सेंसरिंग और हैज़र्ड रेशियो जैसी प्रमुख अवधारणाओं में महारत हासिल करेंगे, और वास्तविक दुनिया के स्वास्थ्य डेटा को साफ करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने के लिए आधुनिक R वर्कफ़्लो को लागू करना सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: - सेंसरिंग, सर्वाइवल फ़ंक्शन और हैज़र्ड रेट सहित मूलभूत सर्वाइवल एनालिसिस शब्दावली को समझें। - समय के साथ रोगी के परिणामों को ट्रैक करने के लिए कपलान-मेयर अनुमानक का उपयोग करके सर्वाइवल संभावनाओं की गणना करें। - लॉग-रैंक टेस्ट का उपयोग करके विभिन्न रोगी समूहों में सर्वाइवल कर्व की तुलना करें। - कॉक्स प्रोपोर्शनल हैज़र्ड रिग्रेशन का उपयोग करके एक साथ कई जोखिम कारकों के प्रभाव को मॉडल करें। - विश्लेषण के लिए समय-से-घटना डेटासेट को साफ करने और तैयार करने के लिए आधुनिक टाइडीवर्स (tidyverse) सिद्धांतों को लागू करें। - पब्लिक हेल्थ रिपोर्ट के लिए सार्थक, कार्रवाई योग्य निष्कर्ष निकालने के लिए सांख्यिकीय आउटपुट की व्याख्या करें। पाठ्यक्रम मुख्य सैद्धांतिक अवधारणाओं और परिभाषाओं से शुरू होता है, इससे पहले कि आपको R में व्यावहारिक डेटा तैयारी, कर्व अनुमान और रिग्रेशन मॉडलिंग के माध्यम से मार्गदर्शन मिले। यह पाठ्यक्रम पब्लिक हेल्थ के छात्रों, शोधकर्ताओं और डेटा विश्लेषकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो सर्वाइवल एनालिसिस में नए हैं और अपने R प्रोग्रामिंग कौशल का विस्तार करना चाहते हैं। किसी उन्नत सांख्यिकीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है। अपने स्वास्थ्य डेटा से गहरी अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।