医学统计学与SPSS软件（基础篇）

МООК

Китайский

7 h

Source

From www.coursera.org

Conditions

Self-paced
Free Access
Fee-based Certificate

More info

7 Sequences
Introductive Level

Their employees are learning daily with

Learn more

Course details

Syllabus

Week 1 - 第一周绪论
本周学习重点：1.重点掌握以下基本概念：总体、样本、小概率事件、资料的类型。2.熟练掌握SPSS软件基本数据管理功能：排序、拆分、选择、计算、重新编码。
Week 2 - 第二周统计描述
本周学习重点：1.重点掌握集中趋势与离散趋势指标的适用条件。2.重点掌握率与比例在实际应用中的区别。3.熟练掌握SPSS软件的统计描述操作。
Week 3 - 第三周两组数值变量比较的假设检验
本周学习重点：1.重点掌握以下基本概念：均数的抽样误差与总体均数的置信区间。2.理解假设检验的基本原理。3.重点掌握独立样本比较的t检验、配对设计t检验。4.重点掌握两类错误、功效的基本概念。5.熟练掌握t检验的SPSS软件操作及结果解释。
Week 4 - 第四周多组数值变量比较的假设检验
本周学习重点：1.理解方差分析的基本思想。2.重点掌握完全随机设计、随机区组设计的方差分析。3.熟练掌握方差分析的SPSS软件操作及结果解释。
Week 5 - 第五周分类变量比较的假设检验
本周学习重点：1.重点掌握以下基本概念：率的抽样误差与总体率的置信区间。2.重点掌握独立样本、配对设计四格表资料的卡方检验。3.熟练掌握卡方检验的SPSS软件操作及结果解释。
Week 6 - 第六周直线回归与相关
本周学习重点：1.重点掌握直线回归方程的估计、假设检验、适用条件。2.重点掌握直线相关系数的估计、假设检验。3.重点理解直线回归与相关的区别、联系。4.熟练掌握直线回归与相关的SPSS软件操作及结果解释。
Week 7 - 期末考试

Prerequisite

None.

Instructors

何平平
硕士，讲师
北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系

Editor

L'université de Pékin est déterminée à rendre son enseignement accessible aux étudiants de Chine et du monde entier. Avec plus de 3 000 membres du corps enseignant, l'université de Pékin offre l'excellence dans l'enseignement et l'apprentissage. Fondée en 1898, l'université de Pékin (PKU) a été la première université nationale complète de Chine.

Depuis 115 ans, grâce à ses centaines de milliers d'anciens étudiants exceptionnels, l'Université de Pékin a apporté une contribution majeure dans les domaines des sciences humaines et des sciences, contribuant ainsi à la prospérité et au progrès de la Chine.

Platform

Coursera - это цифровая компания, предлагающая массовые открытые онлайн-курсы, основанные учителями компьютеров Эндрю Нгом и Стэнфордским университетом Дафни Коллер, расположенные в Маунтин-Вью, штат Калифорния.

Coursera работает с ведущими университетами и организациями, чтобы сделать некоторые из своих курсов доступными в Интернете, и предлагает курсы по многим предметам, включая: физику, инженерию, гуманитарные науки, медицину, биологию, социальные науки, математику, бизнес, информатику, цифровой маркетинг, науку о данных и другие предметы.

(no review)

Complete this resource to write a review