Kurs "Dowody w działaniach na rzecz zdrowia publicznego": Metody statystyczne w epidemiologii
Amsterdam, Niderlandy
CZAS TRWANIA
2 Weeks
JĘZYKI
Język angielski
TEMPO
Pełny etat
TERMIN SKŁADANIA WNIOSKÓW
15 Feb 2025
NAJWCZEŚNIEJSZA DATA ROZPOCZĘCIA
14 Apr 2025
CZESNE
EUR 1980 *
FORMACIE STUDIÓW
W kampusie
* opłata early bird: 1,584 EUR w przypadku płatności przed 15 stycznia 2025 r.
Wstęp
Ten dwutygodniowy kurs ma na celu wyposażenie Cię w zaawansowane umiejętności statystyczne kluczowe dla świadomego podejmowania decyzji w zakresie zdrowia publicznego. Kurs ten zagłębia się w podstawowe metodologie planowania epidemiologicznych badań terenowych, przeprowadzania obliczeń wielkości próby i analizowania złożonych danych ankietowych w Stata w celu sprostania pilnym wyzwaniom związanym ze zdrowiem publicznym.
Akredytacja
Kurs ten jest również akredytowany na studia magisterskie w zakresie zdrowia publicznego i równości w zdrowiu, organizowane przez Instytut KIT i tropEd, sieć europejskich instytucji szkolnictwa wyższego w zakresie zdrowia międzynarodowego.
Rekrutacja
Program
Course Content
The following subjects are covered during the course:
- Planowanie badań epidemiologicznych w terenie
- Pytania badawcze, opracowanie protokołu, plan analizy danych, podręcznik terenowy
- Obliczenia wielkości próby i metody próbkowania
- Analiza złożonych danych ankietowych: klasteryzacja i ważenie
- Regresja liniowa i logistyczna w Stata i budowanie modeli wielowymiarowych
Content
Ten kurs obejmuje kompleksowy wachlarz metod statystycznych niezbędnych do opartych na dowodach reakcji zdrowia publicznego. Rozpoczniesz od nauki praktycznych aspektów planowania epidemiologicznych badań terenowych, w tym formułowania pytań badawczych, opracowywania protokołu, podręczników terenowych i formułowania planów analizy danych.
Następnie zagłębisz się w zagadnienia statystyczne, w tym obliczenia wielkości próby i różne metody pobierania próbek, aby zapewnić precyzję statystyczną i reprezentatywność wyników badań.
Następnie kurs zgłębia zaawansowane techniki analizy złożonych danych ankietowych, takie jak klasteryzacja i ważenie, w celu wyciągnięcia wartościowych wniosków.
Ponadto nauczysz się budować liniowe i logistyczne modele regresji w Stata. Nauczysz się konstruować epidemiologicznie poprawne wielowymiarowe modele operacjonalizujące i wybierające zmienne w oparciu o odpowiednie ramy koncepcyjne.
This course is tropEd accredited and can be followed as a stand-alone course or as a specialisation course of the Master in Public Health and Health Equity programme.
Learning methods
Udział w tym kursie będzie obejmował połączenie interaktywnych wykładów, praktycznych warsztatów, studiów przypadków i dyskusji grupowych. Uczestnicy zastosują wiedzę teoretyczną poprzez ćwiczenia praktyczne w rzeczywistych zestawach danych opartych na Stata i pytaniach badawczych. Opinie i wskazówki od doświadczonych instruktorów ułatwią immersyjne doświadczenie edukacyjne, wspierając krytyczne myślenie i umiejętności rozwiązywania problemów niezbędne do kierowania opartymi na dowodach reakcjami zdrowia publicznego
Assessment:
For participants who wish to receive a certificate of completion of the course, including the ECTS credits, the assessment is required.
If you do not wish to do the assessment, you can receive a certificate of attendance of the course.
Wynik programu
Objectives
At the end of this course, participants will be able to:
- Formułuj pytania badawcze do badań epidemiologicznych w terenie w oparciu o potrzeby informacyjne interesariuszy, opracowuj protokoły, plany analizy danych i podręczniki terenowe, aby zapewnić kompleksowe planowanie i realizację
- Oblicz odpowiednie rozmiary próby i wybierz metody próbkowania, aby zapewnić precyzję statystyczną i reprezentatywność danych ankietowych w badaniach zdrowia publicznego
- Analizuj złożone dane ankietowe, wykorzystując odpowiednie techniki statystyczne, takie jak klasteryzacja i ważenie
- Zastosuj techniki regresji liniowej i logistycznej w oprogramowaniu Stata, aby przeprowadzić proste i wielokrotne analizy regresji oraz konstruować wielowymiarowe modele w oparciu o epidemiologicznie uzasadnione ramy koncepcyjne