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.
Offert par
Population Health: Responsible Data Analysis
Université de LeydeÀ propos de ce cours
8,614 consultations récentes
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant
No previous statistical knowledge is needed, just basic mathematical skills.
Approx. 20 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Compétences que vous acquerrez
R ProgrammingData AnalysisRegression AnalysisData ReportingStatistical Data
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Offert par
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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures 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!
2 heures pour terminer
2 vidéos (Total 4 min), 6 lectures
6 lectures
Meet the instructors & the team10 min
Leiden University: Facts & Figures10 min
About this Course10 min
Glossary10 min
Community Guidelines 5 min
What is your learning path?5 min
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
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
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
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
Meilleurs avis pour POPULATION HEALTH: RESPONSIBLE DATA ANALYSIS
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 TA27 sept. 2019
To research and review the data Population Health: Responsible Data Analysis is mostly perfect to me as a humanitarian.
par GA6 oct. 2019
Had much fun during this course. Hope more programmes like this in future are offered for free.
Foire Aux Questions
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À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
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