Halk Sağlığı Yanıtları için Kanıt Kursu: Epidemiyolojide İstatistiksel Yöntemler
Amsterdam, Hollanda
SÜRE
2 Weeks
DILLER
Ingilizce
HIZ
Tam zamanlı
SON BAŞVURU TARIHI
15 Feb 2025
EN ERKEN BAŞLAMA TARIHI
14 Apr 2025
ÖĞRENIM ÜCRETLERI
EUR 1.980 *
ÇALIŞMA FORMATI
Kampüste
* erken rezervasyon ücreti: 15 Ocak 2025 tarihinden önce ödenmesi halinde 1.584 Avro
Tanıtım
Bu iki haftalık kurs, sizi halk sağlığında bilinçli karar verme için çok önemli olan ileri istatistiksel becerilerle donatmak için tasarlanmıştır. Bu kurs, epidemiyolojik saha araştırmalarını planlamak, örneklem büyüklüğü hesaplamaları yapmak ve halk sağlığı sorunlarını ele almak için Stata'da karmaşık anket verilerini analiz etmek için temel metodolojileri incelemektedir.
Akreditasyon
Bu kurs aynı zamanda KIT Enstitüsü ve uluslararası sağlık alanında yüksek öğrenim veren Avrupa kurumları ağı olan tropEd tarafından düzenlenen Halk Sağlığı ve Sağlıkta Eşitlik Yüksek Lisans Programı için de akredite edilmiştir.
kabul
Müfredat
Course Content
The following subjects are covered during the course:
- Epidemiyolojik saha araştırmasının planlanması
- Araştırma soruları, protokol geliştirme, veri analiz planı, saha kılavuzu
- Örneklem büyüklüğü hesaplamaları ve örnekleme yöntemleri
- Karmaşık anket verilerinin analizi: kümeleme ve ağırlıklandırma
- Stata'da doğrusal ve lojistik regresyon ve çok değişkenli modeller oluşturma
Content
Bu kurs, kanıta dayalı halk sağlığı yanıtları için gerekli olan kapsamlı bir dizi istatistiksel yöntemi kapsar. Araştırma sorularının formülasyonu, bir protokolün geliştirilmesi, saha kılavuzları ve veri analizi planlarının formülasyonu dahil olmak üzere epidemiyolojik saha araştırmaları planlamanın pratik yönlerini öğrenerek başlayacaksınız.
Daha sonra, araştırma bulgularının istatistiksel kesinliğini ve temsiliyetini sağlamak için örneklem büyüklüğü hesaplamaları ve çeşitli örnekleme yöntemleri de dahil olmak üzere istatistiksel bileşenleri inceleyeceksiniz.
Daha sonra kursta, anlamlı içgörüler elde etmek için kümeleme ve ağırlıklandırma gibi karmaşık anket verilerini analiz etmeye yönelik gelişmiş teknikler incelenecektir.
Ayrıca, Stata'da doğrusal ve lojistik regresyon modelleri oluşturmayı öğreneceksiniz. İlgili kavramsal çerçevelere dayalı değişkenleri işlevsel hale getirerek ve seçerek epidemiyolojik olarak sağlam çok değişkenli modeller oluşturmayı öğreneceksiniz.
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
Bu kursa katılım, etkileşimli dersler, uygulamalı atölyeler, vaka çalışmaları ve grup tartışmalarının bir kombinasyonunu içerecektir. Katılımcılar, Stata tabanlı gerçek dünya veri kümeleri ve araştırma sorularında uygulamalı alıştırmalar yoluyla teorik bilgiyi uygulayacaktır. Deneyimli eğitmenlerden alınan geri bildirim ve rehberlik, kanıta dayalı halk sağlığı yanıtlarını yönlendirmek için gerekli olan eleştirel düşünme ve problem çözme yeteneklerini teşvik ederek sürükleyici bir öğrenme deneyimini kolaylaştıracaktır.
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.
Program Sonucu
Objectives
At the end of this course, participants will be able to:
- Paydaş bilgi ihtiyaçlarına dayalı epidemiyolojik saha araştırmaları için araştırma soruları formüle edin, kapsamlı planlama ve yürütmeyi sağlamak için protokoller, veri analiz planları ve saha kılavuzları geliştirin.
- Kamu sağlığı araştırmalarında anket verilerinin istatistiksel kesinliğini ve temsiliyetini sağlamak için uygun örneklem büyüklüklerini hesaplayın ve örnekleme yöntemlerini seçin
- Kümeleme ve ağırlıklandırma gibi ilgili istatistiksel teknikleri kullanarak karmaşık anket verilerini analiz edin
- Basit ve çoklu regresyon analizleri yürütmek ve epidemiyolojik olarak sağlam kavramsal çerçevelere dayalı çok değişkenli modeller oluşturmak için Stata'da doğrusal ve lojistik regresyon tekniklerini uygulayın