课程主页: https://www.coursera.org/learn/hypothesis-testing-public-health
在这个数据驱动的时代，生物统计学已成为公共卫生研究者的一项必备技能。本次我想推荐的课程是《公共卫生中的假设检验》，这是Coursera上的一门优质课程，旨在帮助学习者掌握从数据中提取有意义结论的方法。
本课程是 “公共卫生生物统计学专业化 “的第二门课程，内容涵盖了样本变异性评估与统计假设检验方法的应用。学习过程中，学员将进行计算并解读来自已发表科学文献的真实数据。这对于任何公共卫生研究者来说，都是一项至关重要的能力。
课程大纲如下：
- 样本分布及标准误：课程的第一模块将介绍样本统计、抽样分布和中心极限定理，学员可通过实践测验和评估测验来检验自己的学习成效。
- 单一总体参数的置信区间：第二模块将讨论置信区间、数据样本大小的必要性以及如何解决样本量不足的问题。
- 总体比较测量的置信区间：第三模块中会详细讨论置信区间及比率，结合讲座内容进行检测。
- 两组假设检验：一般概念与均值比较：第四模块将深入探讨统计假设检验、置信区间和p值。
- 假设检验（比较两个群体的比例和发生率）及扩展假设检验：在这一模块中会继续深入相关内容。
- 项目：最后一个模块将提供一次实际操作的机会，学员将化身为生物统计学顾问，对与哮喘药物和可注射避孕药物自我管理相关的两个研究进行结果解读。
总的来说，《公共卫生中的假设检验》是一门结构严谨、内容丰富的课程，适合希望在公共卫生领域深入发展的学习者。如果你对如何利用统计方法进行公共卫生研究感兴趣，那么这门课程绝对不容错过！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/hypothesis-testing-public-health