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„Crashkurs“ Tag Grundbegriffe Stichproben Charakterisierung der Stichproben: Mittelwert, Randomisierung, Standardabweichung etc. Darstellung der Stichproben: Diagramme
Theoretische Verteilungen: Normalverteilung Standardisierung: Z-Transformation; logarithmische Normalverteilung; zentraler Grenzwertsatz ; Prüfung auf Normalverteilung; Ausreißertest nach Nalimov; Transformation zur Normalverteilung; andere theoretische Verteilungen
Vergleich zweier Stichproben für nicht-verbundene Stichproben; für verbundene Stichproben: parametrische und nicht-parametrische Verfahren = Rangtests
Vergleich mehrerer Stichproben = Varianzanalyse Prüfung von Abhängigkeit stetige Zufallsvariable: Korrelation und einfache Regression nicht-stetige Zufallsvariable: Chi-Quadrat-Test
Zusammenfassung
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intensivierte Einführung Woche Einführung und Grundlagen
Organisatorische Einführung, Rechenoperationen, Wahrscheinlichkeitsrechnung, bedingte Wahrscheinlichkeit
Deskriptive Statistik und Studiendesign Datentypen, Visualisierung, Mean, Median, Perzentilen Studienarten, absolutes + relatives Risiko, Odds
Wahrscheinlichkeitsverteilung und Interferenz
Wahrscheinlichkeitsverteilung (z-Wert, t-Wert) Konfidenzintervall, Hypothesentestung, P-Wert und wichtigere Aussagen, Gastvortrag von Prof. Dr. Dirnagl
Statistische Tests
Verschiedene Testverfahren und ihre Anwendung (chi2, t-Test, ANOVA etc.)
Regressionsanalyse
Einfache und multiple lineare Regression, logarithmische Regression, cox Regression
Einführung in R Studio
Daten einlesen und bearbeiten, deskriptive Statistik, einfache statistische Tests, Regressionsanalyse, Histogramme, Scatterplots, Boxplots, BlandAltman-Plots, Hilfestellung und Diskussion von Problemen
Repetition aller Inhalte („Prüfung“) Format je nach Wunsch der Teilnehmer
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