SPSS软件在临床研究统计分析中的实战操作培训班

作者:   2019-03-25
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  • 会议时间: 2019-04-26至 2019-04-28
  • 会议地点: 北京
  • 电话:18337979897
  • 传真:暂无
  • 联系人:王逍遥
  • Email: super2014@126.com
  • 联系地址:
  • 会议网址:

SPSS软件是一款是世界上开发最早、使用最广、用户最多,久负盛名的数据统计分析软件,因其界面友好、操作简便、结果可靠、功能全面的优势稳居世界三大统计分析软件之一,是最容易学习的一款专业权威的统计软件,是统计新手的入门必备软件。

本次培训采用上机操作与理论授课相结合的方式,重点指导学员掌握各种统计方法的应用条件、实现步骤、结果解读。本课程将围绕具体的统计分析和SPSS软件操作开展教学培训,课程围绕常用的统计学方法,包括t检验和方差分析,以及非参数分析等,在多元统计方法上,主要介绍多元线性回归,逻辑回归,生存分析等。本课程是统计分析的实操课程,因此所以统计分析方法的内容将围绕实例和SPSS软件进行,在实操讲解中重点强调可能面临的误用和错用。

通过课程学习,不仅了解科研设计的统计思维,更直接掌握诸多统计分析的软件操作过程。为了提高广大科研和数据分析工作者的统计理论和应用能力,应国内广大单位及科研院所要求,慕臻生物科技特举办SPSS软件操作培训班,会议详细安排如下:

一、时间地点:2019年4月26日--4月28日            北京(时间安排:第一天报到,授课两天)

二、学习目标:

1、帮助学员学习数据分析的实战技术并加以实践;

2、能够熟练应用SPSS软件进行数据的处理分析;

3、掌握临床研究设计的统计思维,了解临床数据分析的常见错误;

4、掌握正确的统计分析方法, 对分析结果进行正确合理的解释和图表的展示;

5、围绕科研数据分析时候的问题进行SPSS实践操作。

三、主讲专家:

主讲老师主要从事生物统计学,高维数据分析,贝叶斯统计学等相关领域的教学科研工作。系美国阿拉巴马大学伯明翰分校生物统计系访问学者,中国卫生信息学会卫生统计理论与方法专业委员会委员,国际生物统计学会中国分会会员。国家自然科学基金通讯评审人,是多个国际SCI杂志的审稿人。先后主持国家自然科学基金3项,在国际主流学术期刊《Bioinformatics》、《Heredity》、《Genetics》、《BMC Bioinformatics》等杂志上发表论文40余篇。参编专著《生物等效性试验实用指南》一部,获得2012年教育部高等学校科学技术进步奖1项。

四、学习对象:

本次培训主要针对于希望对医学统计方法及spss软件的应用有更深入的了解,并且希望系统性的掌握临床科研设计的统计思维的医学各专业的研究学者、医疗卫生工作者及硕博医学生。

五、授课方式:

1、课程专题讲座上机实战操作相结合;

2、专题小组研讨与案例讲解分析结合;

3、课后加QQ群跟踪一对一指导。

六、参会费用:

费用:2800元/人(含报名费、会议注册费、会务费、教材资料费、午餐费、茶歇等)食宿可统一安排,费用自理。

注:①:4月5日前报名注册并缴费学员享有200元优惠;

②:在读学生凭有效学生证可减免200元;

③:三人及三人以上团体报名,每人优惠400元;或赠送一个免费参会名额。以上三种优惠政策任选其一。

七、报名方式:请各单位接此通知后,尽快确定参会人员。认真填写报名回执,并发传真至:0379-80882379,或发Email至:super2014@126.com ,收到您的报名回执后,会务组将尽快与您联系,并通知相关报到事宜。

八、联系方式:

王逍遥:  183-3797-9897(微信同号)

电话/传真:0379-80882379

QQ:1102376664

邮箱:super2014@126.com

课程概述:

第一讲:医学科研中的统计问题

1. 研究设计

2. 统计错误辨析

3. 随机化

第二讲:基本统计方法

1.统计数据的类型与统计资料的描述

2. T检验

3. 方差分析

第三讲: 非参数分析方法

1. 卡方分析

2. 非参数检验方法的使用场合是什么

3. wilcoxon符号秩和检验的用途是什么

4. 配对资料符号秩和检验何时使用

第四讲:多元线性回归

1. 线性相关分析、偏相关分析

2. 相关分析与回归模型的联系与区别是什么

3. 多元线性回归模型的原理是什么

4. 非标准化系数和标准化系数的区别?B是什么意思?T和SIG.都代表什么

5. 如果相关或者回归分析,自变量是偏态分布的也要做转换吗

第五讲:逻辑回归1.分析步骤、操作和如何结果阅读2. 哑变量的设置

3. OR值的含义

4. 什么是交互作用

6. 什么是混杂因素

第六讲:生存分析1. K-M法的原理与分析实例

2. Cox模型的原理、操作方法和分析实例3. 多变量的筛选策略

4. 分层回归的实践 第七讲:诊断数据分析1. 诊断试验数据类型

2. ROC曲线绘制

3. 不同AUC比较

第八讲 预测模型与其他重要问题

1. 训练数据,验证数据

2. 交叉验证概述

3. 预测预后模型构建与评价

4. 缺失值填补

5. 样本量估计

6. 随机化

编辑: 会议君   

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