Statystyka w medycynie – metody analizy wariancji i analizy regresji


Opis szkolenia: Kurs ma zadanie zapoznać lekarzy, farmakologów oraz biologów z najbardziej praktycznymi metodami opisu zależności pomiędzy zmiennymi występującymi w problemach biologiczno-medycznych (np. dawka leku a jego skuteczność lub zależność ilości dni spędzonych w szpitalu od wielkości pewnych parametrów biochemicznych). Korzystając z różnorodnych przykładów poznajemy sposoby opisu (budowy modeli liniowych) powiązań pomiędzy analizowanymi cechami. Następnie opisywane są metody badania dopasowania zbudowanego modelu liniowego do danych rzeczywistych. Poznajemy odpowiednie procedury dopasowania. Kurs zapoznaje użytkowników pakietu STATISTICA z podstawami analizy danych za pomocą analizy wariancji i analizy regresji.
W pierwszej części kursu omówione są podstawowe pojęcia i terminologia badań eksperymentalnych. Omówione są zarówno podstawowe, jak i bardziej zaawansowane układy doświadczalne. Na praktycznych przykładach omówione zostaną takie zagadnienia jak ANOVA wieloczynnikowa, porównania wielokrotne, analiza kontrastów oraz bloki losowe. Kolejny temat prezentowany na kursie to występujące dość często w medycynie zagadnienia analizy powtarzanych pomiarów. Omówione są również założenia leżące u podstaw analizy wariancji. Pierwszą część kursu zamyka przedstawienie nieparametrycznych odpowiedników analizy wariancji.
Druga część kursu obejmuje szereg metod analizy regresji. Po przypomnieniu podstaw regresji liniowej prezentowane są modele regresji wielorakiej, czynnikowej oraz wielomianowej. Omówiona zostanie także ocena jakości modelu i ewentualne usunięcie punktów „odstających”. Umożliwia to nam analiza reszt – kolejne zagadnienie omawiane na kursie. Na licznych przykładach omawiana jest również diagnostyka i weryfikacja założeń budowanych modeli, a także interpretacja uzyskanych wyników. Na kursie omówione jest również wyrafinowane narzędzie, jakim jest regresja krokowa. Metoda ta pozwala zbudować „oszczędne” modele dobrze opisujące analizowane zjawisko. Zbudowane różnorodne modele wykorzystywane są do przewidywania zmian w analizowanych układach zmiennych. Na zakończenie omówione zostaną modele łączące metody analizy wariancji i regresji – modele analizy kowariancji.

Punkty edukacyjne dla lekarzy i lekarzy dentystów: firma StatSoft Polska jest wpisana do rejestru podmiotów prowadzących kształcenie podyplomowe lekarzy i lekarzy dentystów Okręgowej Izby Lekarskiej w Krakowie i za udział w tym kursie można uzyskać 12 punktów edukacyjnych.

Wymagania: umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows, podstawowa znajomość pakietu STATISTICA. Zalecamy wcześniejszy udział w kursie Statystyka w medycynie – metody podstawowe lub STATISTICA kurs podstawowy lub Statystyka dla niestatystyków.

Kontynuacją mogą być np. szkolenia:Statystyka w medycynie – analiza danych jakościowych, Statystyka w medycynie – metody zaawansowane, Statystyka w medycynie – metaanaliza, Praktyczne zastosowania technik regresyjnych w STATISTICA, Analizy wielowymiarowe, Analiza wariancji, Metody wizualizacji danych, Sieci neuronowe, Regresja logistyczna w badaniach medycznych i przyrodniczych.

Terminy szkoleń: 16.02.2017 - 17.02.2017; 05.06.2017 - 06.06.2017;

Program szkolenia:

  1. Podstawowe techniki analizy danych
  2. Analiza wariancji
    • Jednoczynnikowa analiza wariancji
    • Testy po fakcie i analiza kontrastów
    • Wieloczynnikowa analiza wariancji
    • Układy bloków losowych
    • Zagnieżdżona analiza wariancji
    • Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami
    • Dyskusja nad założeniami analizy wariancji
    • Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji
  3. Analiza regresji
    • Regresja liniowa prosta
    • Regresja wieloraka
    • Analiza mediacyjna w regresji
    • Regresja krokowa
    • Regresja linearyzowana
    • Regresja wielomianowa
    • Założenia analizy regresji
    • Punkty odstające w analizie regresji
  4. Analiza kowariancji
  5. Porównanie analizy wariancji i analizy regresji
  6. Dodatek
    • Wyszukiwanie wartości nietypowych
    • Weryfikacja normalności rozkładu