R'de Halk Sağlığı için Yaşam Analizi

Bir olayın meydana gelmesi için ne kadar süre gerektiğini anlamak, ister hastanın iyileşme sürelerini, istenmeyen hastalıkları ya da tedavinin etkinliğini takip ediyorsunuz olsun, halk sağlığı açısından kritik önem taşıyor. Yaşam süresi analizi, bu olay-zaman verilerini doğru şekilde analiz etmek için gerekli özel istatistiksel araçları sağlar. Bu yazılı kursta, R kullanarak yerden hayatta kalma analizini nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz. Sansür ve risk oranları gibi anahtar kavramları öğrenecek ve gerçek dünya sağlık verilerini temizlemek, analiz etmek ve yorumlamak için modern R iş akışlarını nasıl uygulayacağınızı öğreteceksiniz. Ne öğreneceksin: - Sansür, hayatta kalma fonksiyonları ve risk oranları da dahil olmak üzere temel hayatta kalmayı analiz terminolojisini anlamak. - Hastaların sonuçlarını zaman içinde takip etmek için Kaplan-Meier tahmincisini kullanarak hayatta kalma olasılıklarını hesapla. - Log-rank testi kullanarak farklı hasta grupları arasında hayatta kalma eğrilerini karşılaştır. - Cox orantılı tehlike gerilemesini kullanarak birden fazla risk faktörü etkisini modelleyin. - Analiz için zaman-olay veri kümelerini temizlemek ve hazırlamak için modern tidyverse ilkelerini uygulayın. - Halk sağlığı raporları için anlamlı, uygulanabilir sonuçlar çıkarmak için istatistiksel çıktıları yorumlayın. Kurs, pratik veri hazırlama, eğri tahmini ve R'de regresyon modelleme yoluyla rehberlik etmeden önce temel teorik kavramlar ve tanımlarla başlar. Bu kurs, hayatta kalma analizine yeni başlayan ve R programlama becerilerini genişletmek isteyen halk sağlığı öğrencileri, araştırmacılar ve veri analistler için tasarlanmıştır. Gelişmiş istatistiksel bir geçmiş gerekmez. Sağlık verilerinizden daha derin bir anlayış elde etmek için bugün okumaya başlayın.