4.6
étoiles
30 évaluations

Mar Rodriguez Girondo +2 enseignants de plus

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Offert par

Population Health: Responsible Data Analysis

Université de Leyde

À propos de ce cours

8 553 consultations récentes

In most areas of health, data is being used to make important decisions.  As a health population manager, you will have the opportunity to use data to answer interesting questions. In this course, we will discuss data analysis from a responsible perspective, which will help you to extract useful information from data and enlarge your knowledge about specific aspects of interest of the population. 
First, you will learn how to obtain, safely gather, clean and explore data. Then, we will discuss that because data are usually obtained from a sample of a limited number of individuals, statistical methods are needed to make claims about the whole population of interest. You will discover how statistical inference, hypothesis testing and regression techniques will help you to make the connection between samples and populations.

A final important aspect is interpreting and reporting. How can we transform information into knowledge? How can we separate trustworthy information from noise? In the last part of the course, we will cover the critical assessment of the results, and we will discuss challenges and dangers of data analysis in the era of big data and massive amounts of information.  

In this course, we will emphasize the concepts and we will also teach you how to effectively perform your analysis using R. You do not need to install R on your computer to follow the course, you will be able to access R and all the example data sets within the Coursera environment.  

This course will become part of the to-be-developed  Leiden University master program Population Health Management. If you wish to find out more about this program see the last reading of this Course!

Dates limites flexibles

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Certificat partageable

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Niveau débutant

No previous statistical knowledge is needed, just basic mathematical skills.

Approx. 20 heures pour terminer

Anglais

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Ce que vous allez apprendre

Knows (the value of) all aspects of data management and acknowledge the importance of initial data analysis.
Knows the pros and cons of statistical methods and can choose the appropriate data analysis approach in common health related problems.
Is able to interpret statistical results and to draw responsible conclusions.

Compétences que vous acquerrez

R Programming
Data Analysis
Regression Analysis
Data Reporting
Statistical Data

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Enseignants

Évaluation de l'enseignant

4,58/5 (12 évaluations)

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Université de Leyde

Leiden University is one of Europe's foremost research universities. This prominent position gives our graduates a leading edge and prepares them for careers both within and outside of academia. Leiden University is the oldest university in the Netherlands, founded in 1575. Our motto is: Praesidium Libertatis (Bastion of Liberty) - Freedom of spirit, thought and expression. Leiden University has a campus in Leiden and The Hague, with 7 faculties, 47 Bachelor Programmes, 79 Master Programmes and nearly 30,000 students.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

1 heure pour terminer

Welcome to Responsible Data Analysis

Welcome to the course Responsible Data Analysis! You’re joining thousands of learners currently enrolled in the course. I'm excited to have you in class and look forward to your contributions to the learning community.To begin, I recommend taking a few minutes to explore the course site. Review the material we’ll cover each week, and preview the assignments you’ll need to complete to pass the course. Click Discussions to see forums where you can discuss the course material with fellow students taking the class. If you have questions about course content, please post them in the forums to get help from others in the course community. For technical problems with the Coursera platform, visit the Learner Help Center. Good luck as you get started, and I hope you enjoy the course!

1 heure pour terminer

2 vidéos (Total 4 min), 6 lectures

4 heures pour terminer

From Individuals to Data

In this module, we will discuss how to obtain, store, clean and explore the data necessary to answer your research question. First, we will see how to collect data of good quality. Second, we will see how to address privacy and security when dealing with personal data. Then, we will see how to first describe and summarize your data. Finally, we will discuss the principles of initial data analysis.

4 heures pour terminer

6 vidéos (Total 33 min), 4 lectures, 6 quiz

6 vidéos

Introduction1 min

Structured data collection6 min

Data privacy and security8 min

Data description8 min

Initial data analysis7 min

To conclude1 min

4 lectures

Structured data collection in practice30 min

Privacy and security in practice15 min

Case Study: Descriptive Statistics40 min

Case study: Initial data analysis in practice20 min

6 exercices pour s'entraîner

Practice quiz20 min

Practice Quiz20 min

R exercise15 min

R exercise: Initial data analysis30 min

Reflect on your goals10 min

Test your knowledge20 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

From data to information I: statistical inference

In this module, we will see how to deal with data obtained from a limited number of individuals. You will discover how statistical inference can make the connection between samples and populations. First, we will discuss important concepts such as random variation, sampling distribution and standard error. Second, we will discuss the principles of hypothesis testing. Then, we will review the moist commonly used statistical tests. Finally, we will discuss how to decide how large your study sample should be.

4 heures pour terminer

6 vidéos (Total 37 min), 4 lectures, 6 quiz

6 vidéos

Introduction1 min

Statistical Inference9 min

Fundamentals of hypothesis testing7 min

Choosing the right statistical test8 min

Sample size calculation7 min

To conclude1 min

4 lectures

Confidence intervals in practice20 min

Relation between p-values and confidence intervals30 min

Hypothesis testing in practice25 min

Case study: Sample size calculation in practice30 min

6 exercices pour s'entraîner

Practice quiz statistical interference20 min

Practice quiz hypothesis testing15 min

Practice quiz: Which test?15 min

Practice quiz: Sample size15 min

Reflect on your goals10 min

Test your knowledge30 min

Semaine

Semaine 3

5 heures pour terminer

From data to information II: regression techniques

In this module, we will discuss the basic principles of regression modeling, a collection of powerful tools to analyze complex data. We will start simple, and increase the complexity of the models step by step. We will start with linear regression, used with continuous outcomes. Then we will continue with logistic regression, which can be used to model binary variables, and finally we will consider regression with time to event outcomes.

5 heures pour terminer

6 vidéos (Total 36 min), 5 lectures, 6 quiz

6 vidéos

Introduction1 min

Simple linear regression8 min

Multiple linear regression7 min

Logistic regression7 min

Cox proportional hazards regression9 min

To conclude1 min

5 lectures

Case study: Simple linear regression in practice30 min

Dealing with binary explanatory variables

Case study: Multiple linear regression in practice15 min

Case study: Logistic regression in practice25 min

Case study: Cox proportional hazards regression in practice30 min

6 exercices pour s'entraîner

R - exercise: Simple linear regression15 min

R exercise: Multiple linear regression30 min

R exercise: Logistic regression30 min

R-exercise: Cox proportional hazards regression30 min

Reflect on your goals10 min

Test your knowledge20 min

Semaine

Semaine 4

6 heures pour terminer

From information to knowledge

In this module , we will cover the critical assessment of data analysis results, and we will discuss challenges and dangers of data analysis in the era of big data and massive amounts of information. First, we will see how bad data analysis practice can dramatically impact scientific progress. Second, we will address the hot topic of how to report uncertainty in scientific findings. This has been object of big controversy in the scientific literature. We invited two experts to present their different points of view. Then, we will discuss different forms of bias. Finally, we will give you tips and tricks to write a perfect statistical plan.

6 heures pour terminer

7 vidéos (Total 41 min), 4 lectures, 4 quiz

7 vidéos

Introduction1 min

Are most research findings false?8 min

Interview12 min

Data alone does not tell the whole story7 min

Good statistical practice7 min

To conclude1 min

Course Conclusion56s

4 lectures

The Likelihood of Irreproducible Research45 min

Abandoning p-values?30 min

Understanding Simpson's paradox15 min

Why do we need to plan ahead?30 min

4 exercices pour s'entraîner

Practice quiz20 min

Reflect on your goals10 min

Test your knowledge30 min

Final assessment1h 30min

Avis

4.6

8 avis

5 stars
67,74 %
4 stars
29,03 %
1 star
3,22 %

Meilleurs avis pour POPULATION HEALTH: RESPONSIBLE DATA ANALYSIS

par CG27 sept. 2022

It is a good course, where you will learn a lot about statistics. I would recommend giving a shot at this course if you have enough time.

par TA27 sept. 2019

To research and review the data Population Health: Responsible Data Analysis is mostly perfect to me as a humanitarian.

par MM16 mai 2020

It's good learning from Coursera . Those who could not able to purchase certificate.. atleast provide acknowledgement that's a request.

par GA6 oct. 2019

Had much fun during this course. Hope more programmes like this in future are offered for free.

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Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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From Individuals to Data

From data to information I: statistical inference

From data to information II: regression techniques

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