ETRA Marathon TWO ماراثون تحليل البيانات

Statistics, Study Designs, and R

Ratings 5.00 / 5.00
ETRA Marathon TWO ماراثون تحليل البيانات

What You Will Learn!

  • مفاهيم إحصائية متعلقة بالعينة (المتوسط الحسابي, الانحراف المعياري, الوسيط, Q1,Q3)
  • مفاهيم إحصائية متعلقة بالمجتمع (الفرضية الصفرية والفرضية البديلة, P value, 95% CI)
  • خارطة طريق لاختيار الاختيار الإحصائي المناسب للعينة التي لديك
  • أنواع الدراسات العلمية الدراسات الوصفية وأنواعها
  • Case-Control Study Cohort Study Cross-Sectional Study 2x2 table Odds Ratio Relative Risk
  • مشاكل الدراسات الوصفية: Chance and errors Bias Confounders
  • واجهة برنامج R, المكتبات في R, كيفية بناء متغير, كيفية بناء بيانات
  • تجهيز البانات وتنظيفها الإحصاء الوصفي الرسوم البيانية
  • الإحصاء الاستنباطي: t test ANOVA Correlation Chi-square OR RR Linear Regression Logistic Regression

Description


الماراثون يحتوي التالي:

- دورة البيانات والرسوم البيانية

- دورة الإحصاء

- دورة تصميم الدراسات الوصفية Study Designs

-ورشة عمل R


محتويات دورة البيانات والرسوم البيانية:


ماهي البيانات

ماهي المتغيرات وأهميتها

أنواع المتغيرات

تجهيز البيانات (إدخال البيانات, تمثيلها واختبار متغيراتها وحفظها)

ماهي الرسوم البيانية

Bar plot

Box plot

Histogram

Scatter plot

تطبيق عملي في R


محتويات الدورة الثانية:


هذه الدورة تعتبر حجر أساس لكل باحث ومهتم بالبيانات وتحليلها


محتويات دورة الإحصاء:


ماهو الإحصاء


مفاهيم إحصائية متعلقة بالعينة (المتوسط الحسابي, الانحراف المعياري, الوسيط, Q1,Q3)


مفاهيم إحصائية متعلقة بالمجتمع (الفرضية الصفرية والفرضية البديلة, P value, 95% CI)


خارطة طريق لاختيار الاختيار الإحصائي المناسب للعينة التي لديك (t.test, ANOVA, Correlation, Chi-sqaure , Regression)


محتويات الدورة الثالثة:


هذه الدورة تشرح مفاهيم الدراسات الوصفية في البحوث العلمية


محتويات الدورة:


أنواع الدراسات العلمية

الدراسات الوصفية وأنواعها

Case-Control Study

Cohort Study

Cross-Sectional Study

2x2 table

Odds Ratio

Relative Risk

مشاكل الدراسات الوصفية:

Chance and errors

Bias

Confounders


محتويات الدورة الرابعة:


هذه الدورة الرابعة من ماراثون إترا وهي عبارة عن تطبيق عملي في R


محتويات الدورة:


واجهة البرنامج

المكتبات في البرنامج

كيفية بناء متغير

كيفية بناء بيانات

تجهيز البانات وتنظيفها

الإحصاء الوصفي

الرسوم البيانية

الإحصاء الاستنباطي:

t.test

ANOVA

Correlation

Chi-square

OR

RR

Linear Regression

Logistic Regression


--------------------

This course is considered a cornerstone for researchers and those interested in data analysis. This course is the first for the Data Analysis cohort. The Data Analysis cohort includes:


  • Data and plots course

  • Statistics course

  • Descriptive Studies Design course

  • R workshop

* Contents of the data and plots course include the following:


  • What are data

  • What are variables and their importance

  • Types of variables

  • Data preparation (entering, representing and testing variables, and saving them)

  • What are graphic representations

  • Bar plot

  • Box plot

  • Histogram

  • Scatter plot

  • Practical application in R


* Contents of the statistics course:


  • What is statistics

  • Sample-related statistical concepts (computational average, standard deviation, median, Q1, Q3)

  • Population-related statistical concepts (null hypothesis and alternative hypothesis, P value, 95% CI)

  • Map of how to choose appropriate statistical methods for the sample you have (t.test, ANOVA, Correlation, Chi-sqaure , Regression)

* Contents of the study design course:


  • Types of scientific studies

  • Descriptive studies and their types

  • Case-Control Study

  • Cohort Study

  • Cross-Sectional Study

  • 2x2 table

  • Odds Ratio

  • Relative Risk

Problems of descriptive studies:

  • Chance and errors

  • Bias

  • Confounders

* Contents of R workshop course:


  • The interface of the program

  • Libraries in the program

  • How to build a variable

  • How to build data

  • Data preparation and cleaning

  • Descriptive statistics

  • Graphic representation

  • Inferential statistics: t.test ANOVA Correlation Chi-square OR RR Linear Regression Logistic Regression

This is an applied course, where you will practice using the R programming language to perform data analysis tasks and apply statistical methods, including descriptive statistics, graphic representation, and inferential statistics, using R packages and libraries.

Who Should Attend!

  • للباحثين والأكاديميين والمهتمين بتحليل البيانات والبحث العلمي

TAKE THIS COURSE

Tags

  • Data Analysis

Subscribers

35

Lectures

15

TAKE THIS COURSE



Related Courses