Metody analizy danych poniżej granicy oznaczalności

Kurs dotyczy praktycznego podejścia do analizy danych zawierających wyniki poniżej granicy raportowania (tj. granicy wykrywalności lub oznaczalności, czyli tzw. wyniki cenzorowane), które są powszechnie spotykane w wielu dyscyplinach naukowych i przemysłowych. Omówione zostaną koncepcje granic raportowania, a także powszechne, choć uznawane ze błędne, metody postępowania z danymi poniżej tych granic (np. substytucja). Uczestnicy zapoznają się z dedykowanymi metodami poprawnej analizy, w tym technikami opartymi na analizach przeżycia oraz metodami nieparametrycznymi. Na przykładach zostanie pokazane, jak sposób postępowania z wartościami niewykrytymi bądź nieoznaczonymi wpływa na wyniki analiz statystycznych. Kurs dostarczy także praktycznych wskazówek dotyczących postępowania z takimi danymi oraz przygotowania ich do analizy.

Dla kogo?

Dla osób, które w swojej pracy mają do czynienia z analizą danych zawierających wyniki poniżej granicy raportowania. Jeśli kiedykolwiek spotkałeś w swoich danych wynik w formie „<0,001” lub „ND” i nie wiedziałeś, jak go uwzględnić w analizie, to szkolenie jest właśnie dla Ciebie.

Co zyskasz?

• umiejętność przygotowania danych cenzorowanych do analiz,
• umiejętność wyliczania statystyk opisowych dla danych cenzorowanych,
• umiejętność zastosowania metod dedykowanych (nieparametrycznych oraz bazujących na tzw. odwróconych analizach przeżycia) w podstawowej analizie statystycznej danych cenzorowanych,
• umiejętność wizualizacji danych cenzorowanych.

Program szkolenia:

1. Koncepcja granic raportowania (granica wykrywalności i granica oznaczalności), ich wyznaczanie i znaczenie. Pojęcie danych cenzorowanych (czyli zestawów danych zawierających obserwacje poniżej granicy raportowania).
2. Konsekwencje istnienia granic i kwestionowane sposoby ich obchodzenia.
3. Wstęp do dedykowanych metod analizy danych cenzorowanych.
4. Przygotowanie pliku do analiz metodami dedykowanymi danych cenzorowanych – przykład w Microsoft Excel i Statistica.
5. Statystyki opisowe dla danych cenzorowanych. Przykład w Microsoft Excel, Statistica oraz R.
6. Podstawowe wizualizacje danych cenzorowanych. Przykład w programie Statistica i R.
7. Testy istotności różnic wykonywane dla danych cenzorowanych
   • podstawowe metody nieparametryczne i transformacje danych – przykład w Statistica i R.
   • metody parametryczne odwróconych analiz przeżycia – przykład w R.
   • metody nieparametryczne odwróconych analiz przeżycia – przykład w R.
8. Wnioski końcowe.

Polecamy inne szkolenia:

• Statystyka w medycynie – analiza danych jakościowych
• Statystyka w medycynie – metody analizy wariancji i analizy regresji
• Statystyka w medycynie – metody zaawansowane
• Statystyka w medycynie – metaanaliza
• Analizy wielowymiarowe
• Regresja logistyczna w badaniach medycznych i przyrodniczych

Godziny zajęć: 8:15 – 15:30

W ramach szkolenia zapewniamy:

• obszerne materiały szkoleniowe
• świadectwo ukończenia szkolenia
• przerwy kawowe i obiad (dla szkoleń stacjonarnych)

Forma szkolenia:

• online lub stacjonarnie
• forma danej edycji podana przy terminie szkolenia

W przypadku szkoleń online:

• zajęcia prowadzone na żywo w MS Teams
• kontakt z prowadzącym w czasie rzeczywistym

Wymagania:

• znajomość podstawowych pojęć i technik z zakresu analizy danych
• podstawowa znajomość środowiska Statistica
• podstawowa znajomość środowiska R będzie przydatna, ale niekonieczna

Wykorzystywane oprogramowanie:

• Microsoft Excel
• Statistica
• R i R Studio

Cena regularna: 1595 zł netto (+23% VAT)

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-20%)*: 1276 zł netto (+23% VAT)

*-20% dla akademickich użytkowników Statistica z aktywnym serwisem StatSoft Polska

Ceny mogą ulec zmianie.