在Coursera上学习公共卫生生存分析课程的综述

10 月 11, 2024 #Cox模型, #Kaplan-Meier图, #R语言, #公共卫生, #医学研究, #在线学习, #患者生存, #数据分析, #生存分析, #统计学

欢迎来到《在R中进行公共卫生生存分析》课程！这门课程是面向希望掌握生存分析的研究人员和公共卫生专业人士的绝佳资源。生存分析是一种用于分析时间事件数据的重要统计方法，能够帮助我们更好地理解患者在接受不同治疗时的生存情况。

课程将带领您逐步了解生存分析的基本概念和应用。您将学习如何使用流行且完全免费的R软件来处理数据集，从零开始进行分析。课程结构清晰，内容全面，以下是课程的主要概述：

1. **Kaplan-Meier图**：首先，您将学习生存分析的概念，了解何时使用该分析，并掌握Kaplan-Meier图和相关的log-rank检验，这是比较不同患者群体生存情况的常用方法。课程将解释“风险”和“删失”等术语，这些在生存分析中具有特定含义。

2. **Cox模型**：接下来，您将进入Cox比例风险回归建模的学习。这是最常用的生存分析方法，能够同时考虑多个生存预测因子。您将接触到与风险和风险集相关的关键概念，并在使用模拟真实患者数据的过程中，学习如何处理缺失数据和分类变量对回归模型的影响。

3. **多元Cox模型**：在这一部分，您会扩展到多元Cox模型的学习，进行关键变量的描述性统计，并了解如何处理公共卫生数据中的实际问题。

4. **比例假设检验**：最后，您将学习如何评估模型拟合度及检验Cox回归中的主要假设，如比例风险假设。课程还包括三种类型的残差分析，您将有机会练习拟合多元Cox回归模型，并面临选择哪些预测因子纳入或排除的挑战。

这门课程不仅适合初学者，也为有一定背景的研究人员提供了深入的实用技能。通过理论学习与实际操作相结合，您将更好地掌握生存分析在公共卫生领域的应用，以便为未来的研究或工作提供支持。