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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
I pazienti che assumono il nuovo farmaco sopravvivono più a lungo degli altri? Quanto tempo impiegano le persone a trovare un nuovo lavoro dopo essere rimaste disoccupate? Cosa posso fare per far rimanere i miei amici più a lungo sulla pista da ballo alla mia festa? Tutte queste domande richiedono l’analisi di dati tempo-evento, per cui utilizziamo metodi statistici specifici. Questo corso introduce i concetti di base dell’analisi dei dati tempo-evento, anche chiamata analisi di sopravvivenza. Imparerai a gestire i dati tempo-evento e a calcolare, visualizzare e interpretare curve di sopravvivenza, oltre a modelli di Weibull e di Cox.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Che cos’è l’analisi di sopravvivenza?
Nel primo capitolo introduciamo il concetto di analisi di sopravvivenza, spieghiamo perché questo tema è importante e forniamo una rapida introduzione alla teoria alla base delle curve di sopravvivenza. Discutiamo perché, con i dati tempo-evento, servono metodi specifici e introduciamo il concetto di censura. Vediamo anche come descrivere la distribuzione del tempo trascorso fino a un evento.
- Il termine "survival analysis"50 XP
- Presentazione dell'insieme di dati GBSG2100 XP
- Cosa tratterà questo corso?50 XP
- Perché imparare i metodi di sopravvivenza?50 XP
- Esploriamo il dataset GBSG2 1100 XP
- Usare la funzione Surv() per GBSG2100 XP
- Il dataset UnempDur100 XP
- Misure utilizzate nell'analisi di sopravvivenza50 XP
- Interpretare una curva di sopravvivenza I50 XP
- Interpretare una curva di sopravvivenza II50 XP
- Interpretare una curva di sopravvivenza III50 XP
2
Stima delle curve di sopravvivenza
In questo capitolo esamineremo diversi metodi per stimare le curve di sopravvivenza. Discuteremo la stima di Kaplan-Meier e il modello di Weibull come strumenti per stimare le curve di sopravvivenza e impareremo come comunicare i risultati tramite visualizzazioni.
3
Il modello di Weibull
In questo capitolo imparerai a stimare e visualizzare un modello di Weibull per analizzare gli effetti delle covariate sull’esito tempo-evento.
4
Il modello di Cox
Nell’ultimo capitolo impareremo a calcolare e interpretare i modelli di Cox, a capire perché sono utili e in che cosa differiscono dai modelli di Weibull.
R
Analisi di sopravvivenza in R
Corso
completato
