Amsterdam, Нидерланды
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ
2 до 3 Weeks
ЯЗЫКИ
Английский
ТЕМП
На постоянной основе
КРАЙНИЙ СРОК ПОДАЧИ ЗАЯВОК
23 Jan 2026
САМАЯ РАННЯЯ ДАТА НАЧАЛА
23 Mar 2026
ПЛАТА ЗА ОБУЧЕНИЕ
EUR 1 980 *
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
В кампусе
* взнос для ранних пташек: EUR 1,584 при оплате до 15 января 2025 года
Введение
Этот двухнедельный курс призван вооружить вас передовыми статистическими навыками, необходимыми для принятия обоснованных решений в области общественного здравоохранения. В рамках этого курса вы изучите основные методики планирования эпидемиологических полевых исследований, проведения расчетов объема выборки и анализа сложных данных исследований в Stata для решения актуальных проблем общественного здравоохранения.
аккредитация
Этот курс также аккредитован для получения степени магистра наук в области общественного здравоохранения и равенства в здравоохранении, организованной Институтом KIT и tropEd, сетью европейских высших учебных заведений в области международного здравоохранения.
Прием
Учебный план
Содержание курса
В ходе курса изучаются следующие предметы:
- Планирование эпидемиологического полевого обследования
- Вопросы исследования, разработка протокола, план анализа данных, полевое руководство
- Расчеты размера выборки и методы выборки
- Анализ данных комплексного опроса: кластеризация и взвешивание
- Линейная и логистическая регрессия в Stata и построение многомерных моделей
содержание
Этот курс охватывает всеобъемлющий набор статистических методов, необходимых для ответов общественного здравоохранения на основе фактических данных. Вы начнете с изучения практических аспектов планирования эпидемиологических полевых обследований, включая формулирование исследовательских вопросов, разработку протокола, полевых руководств и формулирование планов анализа данных.
Далее вы углубитесь в статистические компоненты, включая расчеты размера выборки и различные методы выборки, чтобы обеспечить статистическую точность и репрезентативность результатов исследования.
Затем в ходе курса будут рассмотрены передовые методы анализа сложных данных опросов, такие как кластеризация и взвешивание, для извлечения значимых выводов.
Более того, вы научитесь строить линейные и логистические регрессионные модели в Stata. Вы научитесь строить эпидемиологически обоснованные многомерные модели, операционализируя и выбирая переменные на основе соответствующих концептуальных рамок.
Данный курс аккредитован TropEd и может изучаться как самостоятельный курс или как специализированный курс в рамках магистерской программы по общественному здравоохранению и справедливости в здравоохранении.
Методы обучения
Участие в этом курсе будет включать сочетание интерактивных лекций, практических семинаров, тематических исследований и групповых обсуждений. Участники будут применять теоретические знания с помощью практических упражнений в реальных наборах данных Stata и исследовательских вопросах. Обратная связь и руководство опытных инструкторов будут способствовать иммерсивному обучению, способствуя критическому мышлению и навыкам решения проблем, необходимым для принятия мер реагирования на основе фактических данных в сфере общественного здравоохранения.
Оценка:
Для участников, желающих получить сертификат об окончании курса, включая кредиты ECTS, оценка является обязательной.
Если вы не желаете проходить оценку, вы можете получить сертификат о посещении курса.
Результат программы
Objectives
At the end of this course, participants will be able to:
- Формулировать исследовательские вопросы для эпидемиологических полевых обследований на основе потребностей заинтересованных сторон в информации, разрабатывать протоколы, планы анализа данных и полевые руководства для обеспечения комплексного планирования и выполнения
- Рассчитайте соответствующие размеры выборки и выберите методы выборки, чтобы обеспечить статистическую точность и репрезентативность данных опроса в исследованиях общественного здравоохранения.
- Анализировать сложные данные опросов, используя соответствующие статистические методы, такие как кластеризация и взвешивание.
- Применять методы линейной и логистической регрессии в Stata для проведения простого и множественного регрессионного анализа и строить многомерные модели на основе эпидемиологически обоснованных концептуальных рамок.