Compréhension de la représentation et de la mise en place des données en biostatistique

Les biostatisticiens jouent un rôle unique dans la protection de la santé publique et l'amélioration de la vie des gens. Ce cours discute de la signification des données de traçage pour visualiser la variation ou démontrer les relations entre les variables. Il commence par décrire comment les statistiques sont utilisées pour la collecte, l'organisation, l'analyse et l'interprétation des données. Vous en apprendrez davantage sur divers types d'études statistiques ainsi que sur le processus de sélection d'observations prédisposées d'une population sous forme d'échantillon. De plus, vous comprrez également l'importance de la biostatistique dans l'élaboration, la mise en œuvre et l'application de méthodes statistiques dans le domaine de la recherche médicale. Les concepts de statistiques descriptives et inférentielles sont ensuite discutés. Vous explorez le processus de description et de prévision à partir des données. De plus, les méthodes permettant de résumer les caractéristiques d'un ensemble de données afin de tirer des conclusions significatives à l'aide de techniques statistiques sont expliquées. Ensuite, vous étudiez les méthodes de calcul des valeurs des unités identiques et différentes.

La section suivante traite des principales différences et du processus de calcul arithmétique et géométrique. Apprenez à calculer la portée, la moyenne absolue et l'écart type. De plus, vous étudierez le processus de détermination de la propagation des points de données du centre à l'aide de mesures de variabilité. Par la suite, la procédure de calcul de l'erreur standard de la moyenne (SEM) est décrite. Découvrez la méthode de détermination des écarts par rapport à la moyenne. Vous apprendrez également à utiliser le score Z pour calculer la probabilité d'une partition dans une distribution normale et comment comparer deux scores de distributions normales différentes. Pour voir comment afficher graphiquement des données de groupe numériques basées sur des quartiles à l'aide de tracés de boîte. Vous découvrirez également comment utiliser un tracé en boîte pour afficher la forme de distribution, ainsi que sa valeur centrale et sa variabilité.

Enfin, les concepts des moments, ainsi que le décalage de la distribution statistique, sont décrits. Vous comprenez l'importance des moments dans l'étude de la tendance centrale de la distribution, de la dispersion, de la asymétisme et du kurtosis. Ensuite, on explique le processus d'utilisation de la "asymétrie" pour mesurer la symétrie de la distribution. Découvrez comment la variation de la distribution de la distribution normale peut être mesurée par le décalage. Par la suite, vous étudierez la façon d'utiliser le kurtosis pour déterminer si les données sont à queue fine ou à queue courte comparativement à une distribution normale. En outre, vous apprendrez comment le kurtosis aide à comprendre où se cache le plus d'informations et comment analyser les valeurs aberrantes dans un ensemble de données donné. Enfin, le cours montre comment utiliser le langage de programmation R pour effectuer diverses tâches statistiques telles que le nettoyage des données, l'analyse et la visualisation. Il vous aidera à comprendre comment chaque forme de données est traitée, enregistrée et affichée au sein d'un périphérique, ainsi que les implications pour la manière dont elle est utilisée.