临床预测模型构建与基于R语言统计分析学习视频

释放双眼,带上耳机,听听看~!

临床预测模型构建与基于R语言统计分析学习视频

本学习班最大的特色:

1. 注意:本课程R语言统计分析是从零基础开始讲起,所以没有R语言基础的也可以听得懂!!!

2. 本课程是医学统计分析进阶与临床预测模型构建的学习班,深度讲解临床研究资料统计分析中的新方法与难方法,系统讲解临床预测模型构建的方法;

3. 课程中所有统计分析与数据可视化均基于R语言完成,所以也是一门针对医学专业人员的R语言的培训课程;

本课程具体内容包括:

1.R软件与RStudio获取与安装;

2.R中数据集的创建及外部数据导入;

3.R中描述统计与基础绘图应用;

4.R中基础统计分析简介:t检验与方差分析,卡方检验与秩和检验;

5.一般线性模型与复杂方差分析;

6.广义线性模型:Logistic回归与泊松回归;

7.倾向性匹配得分(PSM)分析;

8.生存分析与Cox回归;

9.Fine&Gray检验与竞争风险模型;

10.多元回归中变量筛选方法(含岭回归与Lasso回归);

11.回归模型可视化与临床预测模型构建(各类回归模型的Nomogram列线图绘制);

12.临床预测模型的评价与验证(包括C-statistics计算,NRI与IDI的计算,Calibration曲线绘制,DCA决策曲线分析);

13.诊断试验ROC分析与曲线绘制(含联合诊断);

14.主成分与因子分析、聚类分析在变量降维中的应用;

15.复杂生存曲线、亚组分析森林图等图形绘制。

本次学习班课程具体内容安排

每节课名称
每节课学习目标
课程时长
1.R软件与RStudio的安装

1.R的获取与安装;2.RStudio获取与安装;3.R程序包的安装及帮助文档的查看
30
2.R中数据集的创建及数据导入
1.数据集的概念;2.数据结构;3.外部数据的输入
45
3.R中描述统计与基础绘图应用
1.统计描述指标及计算;2.频数表和列联表;3.图形参数;4.图形组合;5.条形图;6.饼图;7.直方图;8.箱式图;9.散点图
60
4.R中基础统计分析方法
1.t检验与方差分析;2.卡方检验与秩和检验在R中实现
45
5.一般线性模型的应用
1.复杂方差分析;2.多元线性回归在R语言中实现
45
6.广义线性模型的应用
1.Logistic回归;2.泊松回归在R语言中实现
90
7.倾向性匹配得分分析
1.倾可性匹配得分(PSM)分析在R语言中的实现
45
8.Cox比例风险模型与竞争风险模型
1.Cox比例风险模型原理;2.竞争风险模型原理;3.K-M分析,Log-rank检验,Cox回归;4.Fine&Gray检验与竞争风险模型在R软件实现
90
9.多元回归变量筛选方法
1.多元回归中变量筛选方法
45
10.回归模型可视化与预测模型构建
1.各类回归模型的可视化及Nomogram 列线图的绘制
90
11.临床预测模型的评价与验证
1.包括C-statistics计算;2.NRI与IDI的计算;3.Calibration 曲线绘制;4.DCA决策曲线分析
90
12.诊断试验ROC分析
1.诊断试验数据ROC分析;2.ROC曲线绘制
45
13.主成分与因子分析、聚类分析
1.主成分与因子分析在变量降维中的应用;2.聚类分析
45
14.复杂生存曲线、亚组分析森林图等图形绘制
1.复杂生存曲线;2.亚组分析森林图等图形绘制
45

 

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