- 會議時間: 2019-04-26至 2019-04-28
- 會議地點: 北京
- 電話:18337979897
- 傳真:暫無
- 聯系人:王逍遙
- Email: super2014@126.com
- 聯系地址:
- 會議網址:
SPSS軟件是一款是世界上開發最早、使用最廣、用戶最多,久負盛名的數據統計分析軟件,因其界面友好、操作簡便、結果可靠、功能全面的優勢穩居世界三大統計分析軟件之一,是最容易學習的一款專業權威的統計軟件,是統計新手的入門必備軟件。
本次培訓采用上機操作與理論授課相結合的方式,重點指導學員掌握各種統計方法的應用條件、實現步驟、結果解讀。本課程將圍繞具體的統計分析和SPSS軟件操作開展教學培訓,課程圍繞常用的統計學方法,包括t檢驗和方差分析,以及非參數分析等,在多元統計方法上,主要介紹多元線性回歸,邏輯回歸,生存分析等。本課程是統計分析的實操課程,因此所以統計分析方法的內容將圍繞實例和SPSS軟件進行,在實操講解中重點強調可能面臨的誤用和錯用。
通過課程學習,不僅了解科研設計的統計思維,更直接掌握諸多統計分析的軟件操作過程。為了提高廣大科研和數據分析工作者的統計理論和應用能力,應國內廣大單位及科研院所要求,慕臻生物科技特舉辦SPSS軟件操作培訓班,會議詳細安排如下:
一、時間地點:2019年4月26日--4月28日? ? ? ? ? ? 北京(時間安排:第一天報到,授課兩天)
二、學習目標:
1、幫助學員學習數據分析的實戰技術并加以實踐;
2、能夠熟練應用SPSS軟件進行數據的處理分析;
3、掌握臨床研究設計的統計思維,了解臨床數據分析的常見錯誤;
4、掌握正確的統計分析方法, 對分析結果進行正確合理的解釋和圖表的展示;
5、圍繞科研數據分析時候的問題進行SPSS實踐操作。
三、主講專家:
主講老師主要從事生物統計學,高維數據分析,貝葉斯統計學等相關領域的教學科研工作。系美國阿拉巴馬大學伯明翰分校生物統計系訪問學者,中國衛生信息學會衛生統計理論與方法專業委員會委員,國際生物統計學會中國分會會員。國家自然科學基金通訊評審人,是多個國際SCI雜志的審稿人。先后主持國家自然科學基金3項,在國際主流學術期刊《Bioinformatics》、《Heredity》、《Genetics》、《BMC Bioinformatics》等雜志上發表論文40余篇。參編專著《生物等效性試驗實用指南》一部,獲得2012年教育部高等學校科學技術進步獎1項。
四、學習對象:
本次培訓主要針對于希望對醫學統計方法及spss軟件的應用有更深入的了解,并且希望系統性的掌握臨床科研設計的統計思維的醫學各專業的研究學者、醫療衛生工作者及碩博醫學生。
五、授課方式:
1、課程專題講座上機實戰操作相結合;
2、專題小組研討與案例講解分析結合;
3、課后加QQ群跟蹤一對一指導。
六、參會費用:
費用:2800元/人(含報名費、會議注冊費、會務費、教材資料費、午餐費、茶歇等)食宿可統一安排,費用自理。
注:①:4月5日前報名注冊并繳費學員享有200元優惠;
②:在讀學生憑有效學生證可減免200元;
③:三人及三人以上團體報名,每人優惠400元;或贈送一個免費參會名額。以上三種優惠政策任選其一。
七、報名方式:請各單位接此通知后,盡快確定參會人員。認真填寫報名回執,并發傳真至:0379-80882379,或發Email至:super2014@126.com ,收到您的報名回執后,會務組將盡快與您聯系,并通知相關報到事宜。
八、聯系方式:
王逍遙:? 183-3797-9897(微信同號)
電話/傳真:0379-80882379
QQ:1102376664
郵箱:super2014@126.com
課程概述:
第一講:醫學科研中的統計問題
1. 研究設計
2. 統計錯誤辨析
3. 隨機化
第二講:基本統計方法
1.統計數據的類型與統計資料的描述
2. T檢驗
3. 方差分析
第三講: 非參數分析方法
1. 卡方分析
2. 非參數檢驗方法的使用場合是什么
3. wilcoxon符號秩和檢驗的用途是什么
4. 配對資料符號秩和檢驗何時使用
第四講:多元線性回歸
1. 線性相關分析、偏相關分析
2. 相關分析與回歸模型的聯系與區別是什么
3. 多元線性回歸模型的原理是什么
4. 非標準化系數和標準化系數的區別?B是什么意思?T和SIG.都代表什么
5. 如果相關或者回歸分析,自變量是偏態分布的也要做轉換嗎
第五講:邏輯回歸1.分析步驟、操作和如何結果閱讀2. 啞變量的設置
3. OR值的含義
4. 什么是交互作用
6. 什么是混雜因素
第六講:生存分析1. K-M法的原理與分析實例
2. Cox模型的原理、操作方法和分析實例3. 多變量的篩選策略
4. 分層回歸的實踐 第七講:診斷數據分析1. 診斷試驗數據類型
2. ROC曲線繪制
3. 不同AUC比較
第八講 預測模型與其他重要問題
1. 訓練數據,驗證數據
2. 交叉驗證概述
3. 預測預后模型構建與評價
4. 缺失值填補
5. 樣本量估計
6. 隨機化
聲明:
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