À propos de ce cours
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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 intermédiaire

We advise that you first take the previous courses in the series, particularly Introduction to Statistics, though this is not essential.

Approx. 11 heures pour terminer

Recommandé : 3-5 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais
User
Les étudiants prenant part à ce Course sont
  • Biostatisticians
  • Data Scientists
  • Pharmacists
  • Medical Doctors
  • Data Analysts

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Run Kaplan-Meier plots and Cox regression in R and interpret the output

  • Check

    Describe a data set from scratch, using descriptive statistics and simple graphical methods as a necessary first step for more advanced analysis

  • Check

    Describe and compare some common ways to choose a multiple regression model

Compétences que vous acquerrez

Understand common ways to choose what predictors go into a regression modelRun and interpret Kaplan-Meier curves in RConstruct a Cox regression model in R
User
Les étudiants prenant part à ce Course sont
  • Biostatisticians
  • Data Scientists
  • Pharmacists
  • Medical Doctors
  • Data Analysts

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Approx. 11 heures pour terminer

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Anglais

Sous-titres : Anglais

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 heures pour terminer

The Kaplan-Meier Plot

4 vidéos (Total 16 min), 11 lectures, 3 quiz
4 vidéos
What is Survival Analysis?4 min
The KM plot and Log-rank test4 min
What is Heart Failure and How to run a KM plot in R4 min
11 lectures
About Imperial College & the team10 min
How to be successful in this course10 min
Grading policy10 min
Data set and glossary10 min
Additional Readings10 min
Life tables20 min
Feedback: Life Tables10 min
The Course Data Set20 min
Feedback: Running a KM plot and log-rank test3 min
Practice in R: Run another KM Plot and log-rank test10 min
Feedback: Running another KM plot and log-rank test10 min
3 exercices pour s'entraîner
Survival Analysis Variables30 min
Life tables30 min
Practice in R: Running a KM plot and log-rank test20 min
Semaine
2
2 heures pour terminer

The Cox Model

3 vidéos (Total 18 min), 4 lectures, 2 quiz
3 vidéos
How to run Simple Cox model in R7 min
Introduction to Missing Data5 min
4 lectures
Hazard Function and Risk Set20 min
Practice in R: Simple Cox Model30 min
Feedback: Simple Cox Model10 min
Further Reading20 min
2 exercices pour s'entraîner
Hazard function and Ratio5 min
Simple Cox Model15 min
Semaine
3
2 heures pour terminer

The Multiple Cox Model

1 vidéo (Total 6 min), 7 lectures, 1 quiz
7 lectures
Introduction to Running Descriptives10 min
Practice in R: Getting to know your data30 min
Feedback: Getting to know your data10 min
How to run multiple Cox model in R20 min
Introduction to Non-convergence10 min
Practice: Fixing the problem of non-convergence10 min
Feedback on fixing a non-converging model15 min
1 exercice pour s'entraîner
Multiple Cox Model10 min
Semaine
4
3 heures pour terminer

The Proportionality Assumption

3 vidéos (Total 11 min), 7 lectures, 3 quiz
3 vidéos
Cox proportional hazards assumption4 min
Summary of Course2 min
7 lectures
Checking the proportionality assumption10 min
Feedback on Practice Quiz10 min
What to do if the proportionality assumption is not met20 min
How to choose predictors for a regression model20 min
Practice in R: Running a Multiple Cox Model
Results of the exercise on model selection and backwards elimination10 min
Final Code10 min
3 exercices pour s'entraîner
Assessing the proportionality assumption in practice5 min
Testing the proportionality assumption with another variable15 min
End-of-Module Assessment20 min
4.5
6 avisChevron Right

Principaux examens pour Survival Analysis in R for Public Health

par VVAug 27th 2019

Good and practical introduction to survival analysis. I liked the emphasis on how to deal with practical data sets and data problems.

par FAJul 22nd 2019

Very nice introductory course on survival analysis in R. Exercises were well designed.

Enseignant

Avatar

Alex Bottle

Reader in Medical Statistics
School of Public Health

Commencez à travailler pour obtenir votre master

Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Global Master of Public Health de Imperial College London. Si vous êtes admis au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

À propos de Imperial College London

Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges. Imperial students benefit from a world-leading, inclusive educational experience, rooted in the College’s world-leading research. Our online courses are designed to promote interactivity, learning and the development of core skills, through the use of cutting-edge digital technology....

À propos du Spécialisation Analyse statistique avec R pour la santé publique

Statistics are everywhere. The probability it will rain today. Trends over time in unemployment rates. The odds that India will win the next cricket world cup. In sports like football, they started out as a bit of fun but have grown into big business. Statistical analysis also has a key role in medicine, not least in the broad and core discipline of public health. In this specialisation, you’ll take a peek at what medical research is and how – and indeed why – you turn a vague notion into a scientifically testable hypothesis. You’ll learn about key statistical concepts like sampling, uncertainty, variation, missing values and distributions. Then you’ll get your hands dirty with analysing data sets covering some big public health challenges – fruit and vegetable consumption and cancer, risk factors for diabetes, and predictors of death following heart failure hospitalisation – using R, one of the most widely used and versatile free software packages around. This specialisation consists of four courses – statistical thinking, linear regression, logistic regression and survival analysis – and is part of our upcoming Global Master in Public Health degree, which is due to start in September 2019. The specialisation can be taken independently of the GMPH and will assume no knowledge of statistics or R software. You just need an interest in medical matters and quantitative data....
Analyse statistique avec R pour la santé publique

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors 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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.