Tento kurz je možným pokračováním kurzu Základy v Biostatistice a pokrývá využití logistické regrese v lékařských a přírodních vědách. Účastníci kurzu se naučí, jaké příklady v medicíně a biologii lze řešit pomocí logistické regrese. Řešení si osvojí na praktických příkladech zahrnující přípravu dat na analýzu, výběr parametrů pro vytvoření modelu a vyhodnocení jejich významnosti a následně vyhodnocení, validace e přizpůsobení modelu k dosažení relevantních výsledků.

Cílová skupina

• Pracovníci, kteří pracují v medicínských zařízeních.
• Absolventi kurzu Základy biostatistiky nebo Základního kurzu statistiky I.
• Ti, kteří potřebují rozšířit své znalosti v oblasti statistického zpracování dat.
• Výzkumní pracovníci, kteří potřebují statisticky zpracovat výsledky svých studií či měření.
• Odborníci, kteří si chtějí ověřit správnost svých postupů při zpracování dat.

Cíle kurzu

• Seznámit se s pokročilejší rozšířenou statistickou metodou, která se používá v oblasti lékařství.
• Naučit se aplikovat tuto metodu na daná data.
• Naučit se interpretovat výsledky logistické regrese.
• Umět si samostatně zpracovat probírané analýzy v softwaru TIBCO Statistica.

Osnova

Úvod

• Základní informace o softwaru TIBCO Statistica
• Výukové zdroje pro software a možnosti nápovědy

Úvod do logistické regrese

• Přehled otázek a problémů, které lze modelovat pomocí logistické regrese
• Definování závislé proměnné
• Koncept poměru šancí a kvocientu šancí
• Intervaly spolehlivosti pro poměr pravděpodobnosti
• Zahrnutí kvalitativních proměnných do regresního modelu
• Interpretace hodnocení logistických regresních parametrů
• Jednoduchá a vícenásobná logistická regrese
• Obrazové znázornění (forest plot)

Příprava dat na analýzu

• Vliv velikosti množiny na možnost modelování
• Chybějící data a možné způsoby jejich řešení
  • Testování náhodnosti chybějících dat
  • Ošetření chybějících dat
  • Kategorizace proměnných
• Řešení mimořádných událostí
• Průzkum linearity dopadu funkcí na jev
  • Výzkum změn úspešnosti při změně rozsahu dat
  • Řešení nelineárního vlivu funkce na jev
• Problém kolinearity proměnných
• Testování interakce mezi nezávislými proměnnými

Modelování

• Výběr parametrů pro sestavení modelu
  • Předpoklad pro posouzení proměnných v modelu
  • Určení přípustného počtu parametrů modelu
  • Postupné kroky výběru parametrů modelu
• Vyhodnocení významnosti hodnocení regresních parametrů a významu modelu
  •    Waldův test
  •    LR test
  •    AIC, BIC

Testování kvality a přizpůsobení modelu

• Míra kvality modelu
  • ROC křivka a plocha pod křivkou
  • Hosmer-Lemeshow test
• Techniky validace modelu
  • Rozdělení vzorku na učební a testovací
  • Práce s malými datovými metoda LOO (Leave One Out)

Předpoklady účastníka

• Běžná obsluha počítače v prostředí Windows
• Vhodné je také mít základní znalosti funkcionalit programu Statistica

Předchozí kurzy

Doporučujeme absolvovat kurz:

• Ovládání programu TIBCO Statistica

Pro tento kurz je potřeba mít znalosti v rozsahu kurzu:

• Základní kurz statistiky I nebo Základy biostatistiky

Navazující kurzy

Dalšími kurzy, které mohou pomoci s analýzou v sektoru lékařství a rozšíří nabyté znalosti, jsou:

• Analýza rozptylu
• Analýza síly testu
• Analýza přežití
• Analýza kategoriálních dat
• Logistická, ordinální a multinomická regrese
• Pokročilé modely v biostatistice

Certifikace

• Účastník získá certifikát o absolvování kurzu

Délka kurzu

• 1 den (1x 6h)

Pozn: Jednotlivé příklady v průběhu kurzu jsou procvičovány v anglické verzi softwaru Statistica.