“醫(yī)學(xué)生物統(tǒng)計學(xué)課件：基礎(chǔ)與應(yīng)用”

醫(yī)學(xué)生物統(tǒng)計學(xué)課件：基礎(chǔ)與應(yīng)用這門課程將為您介紹統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)并探討它在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。無論您是初學(xué)者還是高級研究者，您都將獲得關(guān)于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)收集、分析和報告的基礎(chǔ)知識。統(tǒng)計學(xué)基本概念總體和樣本學(xué)習(xí)樣本和總體之間的區(qū)別以及如何用樣本數(shù)據(jù)推斷總體。變量類型理解計量數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)，以及它們?nèi)绾斡绊憯?shù)據(jù)的分析方法。描述性統(tǒng)計學(xué)探索性數(shù)據(jù)分析的方法和技巧，包括中心趨勢、變異性和分布形狀的測量。概率和概率分布了解概率的概念和基本原理，掌握常見概率分布的形狀和應(yīng)用。常見統(tǒng)計方法安慰劑控制實驗和交叉設(shè)計理解這些研究設(shè)計的基本原理，了解它們?nèi)绾斡绊懳覀儚难芯恐蝎@取有用信息。線性回歸分析通過線性關(guān)系建立起自變量與因變量之間的關(guān)系，幫助我們了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系?；蚪M學(xué)研究中的統(tǒng)計學(xué)方法探討統(tǒng)計學(xué)在基因組學(xué)研究中廣泛使用的方法，包括基因表達、SNP和CNV等?？茖W(xué)論文中的統(tǒng)計學(xué)分析了解如何正確地在科學(xué)論文中呈現(xiàn)和解釋統(tǒng)計分析結(jié)果，防止數(shù)據(jù)分析被錯誤地解讀。生物統(tǒng)計學(xué)技術(shù)1生存分析和Kaplan-Meier曲線的繪制了解在癌癥研究中常用的生存分析技術(shù)，并討論如何在R中繪制Kaplan-Meier曲線。2多元線性回歸分析和方差分析探討多元線性回歸分析和方差分析以及它們?nèi)绾卧卺t(yī)學(xué)研究中進行應(yīng)用。3主成分分析和聚類分析探討主成分分析和聚類分析以及它們在生物醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用，包括自動分類和特征提取。數(shù)據(jù)收集和試驗設(shè)計隨機化處理討論隨機處理的基本原理，以及如何在試驗設(shè)計和處理安排中使用隨機化技術(shù)。三大類型的研究設(shè)計研究設(shè)計的基本類型，包括前瞻性、回顧性和交叉型（前瞻和回顧混合型）設(shè)計等。問卷調(diào)查和數(shù)據(jù)采集研究中用到的最常見方法，如面談?wù){(diào)查、郵寄調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查和電話調(diào)查等。數(shù)據(jù)管理和質(zhì)控生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的管理可幫助確定什么數(shù)據(jù)是收集的，以及如何管理和存儲數(shù)據(jù)。藥物研發(fā)中的統(tǒng)計學(xué)應(yīng)用藥物發(fā)現(xiàn)階段探討在藥物發(fā)現(xiàn)階段中統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用，包括高通量篩選和固體分散分析等。臨床試驗介紹在臨床試驗中統(tǒng)計學(xué)占據(jù)的主導(dǎo)地位，包括藥效學(xué)、安全性和劑量反應(yīng)等。藥物評估階段探討在藥物評估階段中統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用，包括治療概率、生存分析和藥效學(xué)分析等。數(shù)據(jù)可視化和報告報告撰寫技巧了解如何撰寫技術(shù)報告、文章或論文，以及如何將復(fù)雜的統(tǒng)計分析結(jié)果呈現(xiàn)為清晰、易于理解的信息。數(shù)據(jù)可視化了解生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)可視化的基本概念和方法，以及最新的可視化技術(shù)和工具。未來發(fā)展趨勢1人工智能與機器學(xué)習(xí)探討如何運用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來處理和分析生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。2相互作用并不斷前進統(tǒng)計學(xué)、生物學(xué)和計算機科學(xué)等多個學(xué)科的相互作用