Rによる公衆衛生のための生存時間解析

イベント発生までの時間を理解することは、患者の回復時間、疾患の再発、または治療効果を追跡する場合であっても、公衆衛生において非常に重要です。生存時間解析は、このイベント発生までのデータを正確に分析するために必要な専門的な統計ツールを提供します。 このコースでは、Rを使用してゼロから生存時間解析を実行する方法を学びます。打ち切りやハザード比などの主要な概念を習得し、最新のRワークフローを適用して、現実世界の健康データをクリーニング、分析、解釈する方法を学びます。 学習内容: - 打ち切り、生存関数、ハザード率を含む、基本的な生存時間解析の用語を理解する。 - Kaplan-Meier推定値を使用して生存確率を計算し、患者の転帰を時間とともに追跡する。 - ログランク検定を使用して、異なる患者グループ間の生存曲線 を比較する。 - Cox比例ハザード回帰を使用して、複数のリスク因子の影響を同時にモデル化する。 - 最新のtidyverseの原則を適用して、イベント発生までのデータセットをクリーニングおよび分析用に準備する。 - 公衆衛生レポートのための有意義で実行可能な結論を導き出すために、統計的出力を解釈する。 コースは、コアの理論的概念と定義から始まり、Rでの実践的なデータ準備、曲線推定、回帰モデリングへと進みます。 このコースは、生存時間解析に初めて触れる公衆衛生の学生、研究者、データアナリストで、Rプログラミングスキルを拡張したいと考えている方を対象としています。高度な統計的背景は必要ありません。 今日から読み始めて、健康データからより深い洞察を得ましょう。