课程主页: https://www.coursera.org/learn/simple-regression-analysis-public-health
随着公共卫生领域大数据的不断发展，了解如何解释和运用生物统计学的数据变得尤为重要。Coursera上的《公共卫生中的简单回归分析》课程恰好能够满足这一需求。本课程不仅讲解了简单回归的基本概念，还能帮助学员在实践中掌握使用线性方程来分析变量之间关系的技能。
课程概述与结构
课程涵盖了不同类型的简单回归方法，从简单线性回归到逻辑回归和Cox比例风险回归。整个课程分为四个模块，并且提供了丰富的练习和测评，确保学习者能够在实践中加深对所学内容的理解。
模块一：简单回归方法
在这一模块中，学员将会接触到简单回归及其相关的四种不同类型的回归。通过实践测验，学员能够在完成评分测验之前检验自己的理解程度。
模块二：简单逻辑回归
该模块将引导学生了解逻辑回归，并学习创建置信区间和估计p值。这对于理解医学研究结果的统计意义至关重要。
模块三：简单Cox比例风险回归
学员在这一模块中将深入研究Cox回归，掌握不同预测变量的分析方法，通过多次测验来巩固学习效果。
模块四：混杂、调整与效应修饰
在最后一个模块中，学员将学习混杂因素的识别与调整，以及如何进行未调整和已调整关联估计。这为后续的流行病学研究打下坚实的基础。
课程项目
课程结束时，学员将有机会担任生物统计咨询师，参与真实的研究案例，帮助解读已发布的结果，以指导实际研究项目的规划。这一实际应用环节极具参考价值。
总体评价
总的来说，《公共卫生中的简单回归分析》是一个内容翔实、结构完整的课程，非常适合希望在公共卫生领域增强生物统计学技能的学习者。无论你是刚入门的学生，还是希望提升技能的专业人士，这门课程都将是一个理想的选择。
推荐给所有对公共卫生数据分析感兴趣的人士，来一起学习简单回归分析的魅力吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/simple-regression-analysis-public-health