Biostatistica avanzata
( 25 Moduli )

modulo #1
Introduzione alla biostatistica avanzata
Panoramica del corso, importanza della biostatistica nell'assistenza sanitaria e revisione dei concetti statistici di base

modulo #2
Test di ipotesi avanzati
Revisione dei test di ipotesi, errori di tipo I e II e introduzione alle correzioni dei test multipli

modulo #3
Test non parametrici
Introduzione ai test non parametrici, test della somma dei ranghi di Wilcoxon e test di Kruskal-Wallis

modulo #4
Metodi di ricampionamento
Introduzione ai metodi di ricampionamento, bootstrap e test di permutazione

modulo #5
Regressione lineare
Revisione della regressione lineare semplice e multipla, analisi dei residui e diagnostica del modello

modulo #6
Modelli lineari generalizzati
Introduzione ai modelli lineari generalizzati, regressione logistica e regressione di Poisson

modulo #7
Analisi di sopravvivenza
Introduzione all'analisi di sopravvivenza, stimatore di Kaplan-Meier e rischi proporzionali di Cox modello

modulo #8
Dati tempo-evento
Analisi dei dati tempo-evento, censura e troncamento

modulo #9
Analisi dei dati longitudinali
Introduzione all'analisi dei dati longitudinali, modelli a effetti misti ed equazioni di stima generalizzate

modulo #10
Dati non normali
Analisi dei dati non normali, trasformazioni e metodi robusti

modulo #11
Dati correlati
Analisi dei dati correlati, dati raggruppati e modelli misti lineari generalizzati

modulo #12
Dati mancanti
Introduzione ai dati mancanti, tipi di mancanza e imputazione multipla

modulo #13
Meta-analisi
Introduzione alla meta-analisi, modelli a effetti fissi e casuali e diagrammi a foresta

modulo #14
Dati ad alta dimensionalità
Introduzione ai dati ad alta dimensionalità, selezione delle caratteristiche e tecniche di riduzione delle dimensioni

modulo #15
Apprendimento automatico in biostatistica
Introduzione all'apprendimento automatico, apprendimento supervisionato e non supervisionato e modello valutazione

modulo #16
Genomica e proteomica
Introduzione alla genomica e alla proteomica, analisi microarray e analisi RNA-seq

modulo #17
Epidemiologia e biostatistica
Introduzione all'epidemiologia, progettazione degli studi e misure della frequenza delle malattie

modulo #18
Sperimentazioni cliniche
Introduzione alle sperimentazioni cliniche, fasi delle sperimentazioni cliniche e calcolo delle dimensioni del campione

modulo #19
Etica in biostatistica
Considerazioni etiche in biostatistica, consenso informato e privacy dei dati

modulo #20
Strumenti computazionali in biostatistica
Introduzione agli strumenti computazionali in biostatistica, R, Python e SAS

modulo #21
Visualizzazione dei dati in biostatistica
Introduzione alla visualizzazione dei dati, analisi esplorativa dei dati e best practice di visualizzazione

modulo #22
Calcolo statistico
Introduzione al calcolo statistico, simulazione e metodi Monte Carlo

modulo #23
Big Data in Biostatistica
Introduzione ai big data, al data warehousing e al calcolo distribuito

modulo #24
Casi di studio in biostatistica
Casi di studio del mondo reale in biostatistica, applicazioni e pensiero critico

modulo #25
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera in Biostatistica avanzata

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