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Mar Rodriguez Girondo +2 weitere Dozenten

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Population Health: Responsible Data Analysis

Universiteit Leiden

Über diesen Kurs

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In most areas of health, data is being used to make important decisions.  As a health population manager, you will have the opportunity to use data to answer interesting questions. In this course, we will discuss data analysis from a responsible perspective, which will help you to extract useful information from data and enlarge your knowledge about specific aspects of interest of the population. 
First, you will learn how to obtain, safely gather, clean and explore data. Then, we will discuss that because data are usually obtained from a sample of a limited number of individuals, statistical methods are needed to make claims about the whole population of interest. You will discover how statistical inference, hypothesis testing and regression techniques will help you to make the connection between samples and populations.

A final important aspect is interpreting and reporting. How can we transform information into knowledge? How can we separate trustworthy information from noise? In the last part of the course, we will cover the critical assessment of the results, and we will discuss challenges and dangers of data analysis in the era of big data and massive amounts of information.  

In this course, we will emphasize the concepts and we will also teach you how to effectively perform your analysis using R. You do not need to install R on your computer to follow the course, you will be able to access R and all the example data sets within the Coursera environment.  

This course will become part of the to-be-developed  Leiden University master program Population Health Management. If you wish to find out more about this program see the last reading of this Course!

Flexible Fristen

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Stufe „Anfänger“

No previous statistical knowledge is needed, just basic mathematical skills.

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Knows (the value of) all aspects of data management and acknowledge the importance of initial data analysis.
Knows the pros and cons of statistical methods and can choose the appropriate data analysis approach in common health related problems.
Is able to interpret statistical results and to draw responsible conclusions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

R Programming
Data Analysis
Regression Analysis
Data Reporting
Statistical Data

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Universiteit Leiden

Leiden University is one of Europe's foremost research universities. This prominent position gives our graduates a leading edge and prepares them for careers both within and outside of academia. Leiden University is the oldest university in the Netherlands, founded in 1575. Our motto is: Praesidium Libertatis (Bastion of Liberty) - Freedom of spirit, thought and expression. Leiden University has a campus in Leiden and The Hague, with 7 faculties, 47 Bachelor Programmes, 79 Master Programmes and nearly 30,000 students.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Welcome to Responsible Data Analysis

Welcome to the course Responsible Data Analysis! You’re joining thousands of learners currently enrolled in the course. I'm excited to have you in class and look forward to your contributions to the learning community.To begin, I recommend taking a few minutes to explore the course site. Review the material we’ll cover each week, and preview the assignments you’ll need to complete to pass the course. Click Discussions to see forums where you can discuss the course material with fellow students taking the class. If you have questions about course content, please post them in the forums to get help from others in the course community. For technical problems with the Coursera platform, visit the Learner Help Center. Good luck as you get started, and I hope you enjoy the course!

1 Stunde zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 4 min), 6 Lektüren

4 Stunden zum Abschließen

From Individuals to Data

In this module, we will discuss how to obtain, store, clean and explore the data necessary to answer your research question. First, we will see how to collect data of good quality. Second, we will see how to address privacy and security when dealing with personal data. Then, we will see how to first describe and summarize your data. Finally, we will discuss the principles of initial data analysis.

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 33 min), 4 Lektüren, 6 Quiz

6 Videos

Introduction1m

Structured data collection6m

Data privacy and security8m

Data description8m

Initial data analysis7m

To conclude1m

4 Lektüren

Structured data collection in practice30m

Privacy and security in practice15m

Case Study: Descriptive Statistics40m

Case study: Initial data analysis in practice20m

6 praktische Übungen

Practice quiz20m

Practice Quiz20m

R exercise15m

R exercise: Initial data analysis30m

Reflect on your goals10m

Test your knowledge20m

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

From data to information I: statistical inference

In this module, we will see how to deal with data obtained from a limited number of individuals. You will discover how statistical inference can make the connection between samples and populations. First, we will discuss important concepts such as random variation, sampling distribution and standard error. Second, we will discuss the principles of hypothesis testing. Then, we will review the moist commonly used statistical tests. Finally, we will discuss how to decide how large your study sample should be.

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 37 min), 4 Lektüren, 6 Quiz

6 Videos

Introduction1m

Statistical Inference9m

Fundamentals of hypothesis testing7m

Choosing the right statistical test8m

Sample size calculation7m

To conclude1m

4 Lektüren

Confidence intervals in practice20m

Relation between p-values and confidence intervals30m

Hypothesis testing in practice25m

Case study: Sample size calculation in practice30m

6 praktische Übungen

Practice quiz statistical interference20m

Practice quiz hypothesis testing15m

Practice quiz: Which test?15m

Practice quiz: Sample size15m

Reflect on your goals10m

Test your knowledge30m

Woche

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

From data to information II: regression techniques

In this module, we will discuss the basic principles of regression modeling, a collection of powerful tools to analyze complex data. We will start simple, and increase the complexity of the models step by step. We will start with linear regression, used with continuous outcomes. Then we will continue with logistic regression, which can be used to model binary variables, and finally we will consider regression with time to event outcomes.

5 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 36 min), 5 Lektüren, 6 Quiz

6 Videos

Introduction1m

Simple linear regression8m

Multiple linear regression7m

Logistic regression7m

Cox proportional hazards regression9m

To conclude1m

5 Lektüren

Case study: Simple linear regression in practice30m

Dealing with binary explanatory variables

Case study: Multiple linear regression in practice15m

Case study: Logistic regression in practice25m

Case study: Cox proportional hazards regression in practice30m

6 praktische Übungen

R - exercise: Simple linear regression15m

R exercise: Multiple linear regression30m

R exercise: Logistic regression30m

R-exercise: Cox proportional hazards regression30m

Reflect on your goals10m

Test your knowledge20m

Woche

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

From information to knowledge

In this module , we will cover the critical assessment of data analysis results, and we will discuss challenges and dangers of data analysis in the era of big data and massive amounts of information. First, we will see how bad data analysis practice can dramatically impact scientific progress. Second, we will address the hot topic of how to report uncertainty in scientific findings. This has been object of big controversy in the scientific literature. We invited two experts to present their different points of view. Then, we will discuss different forms of bias. Finally, we will give you tips and tricks to write a perfect statistical plan.

6 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 41 min), 4 Lektüren, 4 Quiz

7 Videos

Introduction1m

Are most research findings false?8m

Interview12m

Data alone does not tell the whole story7m

Good statistical practice7m

To conclude1m

Course Conclusion56

4 Lektüren

The Likelihood of Irreproducible Research45m

Abandoning p-values?30m

Understanding Simpson's paradox15m

Why do we need to plan ahead?30m

4 praktische Übungen

Practice quiz20m

Reflect on your goals10m

Test your knowledge30m

Final assessment1h 30m

Bewertungen

4.6

8 Bewertungen

5 stars
67,74 %
4 stars
29,03 %
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3,22 %

Top-Bewertungen von POPULATION HEALTH: RESPONSIBLE DATA ANALYSIS

von CG27. Sep. 2022

It is a good course, where you will learn a lot about statistics. I would recommend giving a shot at this course if you have enough time.

von MM16. Mai 2020

It's good learning from Coursera . Those who could not able to purchase certificate.. atleast provide acknowledgement that's a request.

von TA27. Sep. 2019

To research and review the data Population Health: Responsible Data Analysis is mostly perfect to me as a humanitarian.

von GA6. Okt. 2019

Had much fun during this course. Hope more programmes like this in future are offered for free.

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Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Population Health: Responsible Data Analysis

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Über diesen Kurs

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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Mar Rodriguez Girondo

Jelle Goeman

Saskia le Cessie

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From Individuals to Data

From data to information I: statistical inference

From data to information II: regression techniques

From information to knowledge

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