ETRA Marathon TWO ماراثون تحليل البيانات

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.

TAKE THIS COURSE