공중 보건 대응을 위한 증거 과정: 역학의 통계적 방법

Course Content

The following subjects are covered during the course:

• 역학 현장 조사 계획
• 연구 질문, 프로토콜 개발, 데이터 분석 계획, 현장 매뉴얼
• 표본 크기 계산 및 샘플링 방법
• 복잡한 조사 데이터 분석: 클러스터링 및 가중치
• Stata에서의 선형 및 로지스틱 회귀와 다변량 모델 구축

Content

이 과정은 증거 기반 공중 보건 대응에 필수적인 포괄적인 통계적 방법을 다룹니다. 연구 질문 공식화, 프로토콜 개발, 현장 매뉴얼 및 데이터 분석 계획 공식화를 포함하여 역학 현장 조사를 계획하는 실질적인 측면을 배우는 것으로 시작합니다.

다음으로, 연구 결과의 통계적 정확성과 대표성을 보장하기 위한 표본 크기 계산 및 다양한 표본 추출 방법을 포함한 통계적 구성 요소를 깊이 있게 살펴보겠습니다.

이어서 이 과정에서는 클러스터링, 가중치와 같은 복잡한 설문 조사 데이터를 분석하는 고급 기술을 살펴보고, 이를 통해 의미 있는 통찰력을 추출합니다.
또한 Stata에서 선형 및 로지스틱 회귀 모델을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 관련 개념적 프레임워크를 기반으로 변수를 작동화하고 선택하는 역학적으로 타당한 다변량 모델을 구성하는 방법을 배우게 됩니다.

This course is tropEd accredited and can be followed as a stand-alone course or as a specialisation course of the Master in Public Health and Health Equity programme.

Learning methods

이 과정에 참여하려면 대화형 강의, 실무 워크숍, 사례 연구, 그룹 토론이 결합되어야 합니다. 참가자는 Stata 기반 실제 데이터 세트와 연구 질문에 대한 실습을 통해 이론적 지식을 적용합니다. 경험이 풍부한 강사의 피드백과 지도는 몰입형 학습 경험을 촉진하여 증거 기반 공중 보건 대응을 추진하는 데 필수적인 비판적 사고와 문제 해결 능력을 기릅니다.

Assessment:

For participants who wish to receive a certificate of completion of the course, including the ECTS credits, the assessment is required.

If you do not wish to do the assessment, you can receive a certificate of attendance of the course.

Objectives

At the end of this course, participants will be able to:

• 이해 관계자의 정보 요구 사항을 기반으로 역학 현장 조사를 위한 연구 질문을 공식화하고, 포괄적인 계획과 실행을 보장하기 위해 프로토콜, 데이터 분석 계획 및 현장 매뉴얼을 개발합니다.
• 공중보건 연구에서 조사 데이터의 통계적 정확성과 대표성을 보장하기 위해 적절한 표본 크기를 계산하고 표본 추출 방법을 선택합니다.
• 클러스터링 및 가중치와 같은 관련 통계 기술을 사용하여 복잡한 설문 조사 데이터를 분석합니다.
• Stata에서 선형 및 로지스틱 회귀 기술을 적용하여 단순 및 다중 회귀 분석을 수행하고 역학적으로 타당한 개념적 프레임워크를 기반으로 다변량 모델을 구성합니다.