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A08.傾向分數加權及配對3
https://www.estat.com.tw/ 以斯帖統計顧問股份有限公司
A08-1121119

A08.傾向分數加權及配對

【課程已結束】➤【上課日期】敬請期待(週日)➤【上課時間】09:00 ~ 16:00 ➤【課程費用】 NTD 3,500

售價 NT$ 3,500

 

課程編號:A08-1121119

上課時數:6小時

上課地點:

天下一家共融廣場 (204教室)
(新北市新店區中興路三段219號2樓,近捷運大坪林站二號/五號出口,步行5分鐘,Google MAP)
 




主講人:陳建豪 博士

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課程適合對象

 

  1. 想進一步了解生物醫學上進階之統計分析方法者
  2. 需發表學術論文之醫療相關工作人員
  3. 欲學習以SPSS套裝軟體分析臨床資料者

 

課程簡介

      在非實驗型的研究中,由於個案並非完全的隨機分派到各組,所以容易造成選樣偏誤(selection bias);也就是說,干擾因子(例如常見的性別,年齡)會影響到組別間的比較,造成結果不可信。尤其在大型的資料庫分析中常需要去對這種現象進行調整,而此種情形常見於世代研究設計(cohort study)及個案對照設計(case-control study),爲了解決選樣偏誤的問題,適度的進行加權(weighting)或是配對(matching)是常見的處理方法。

      而目前以傾向分數(propensity score)來處理選樣偏誤在使用上越來越廣泛。所謂的傾向分數,最常見的即爲進行logistic regression中所計算出的預測機率(predicted probability),其中,分組變項(是否得病或是否有用藥)爲依變項(dependent variable),需要控制的干擾因子(例如性別,年齡,BMI,.…)爲解釋變項。計算出傾向分數後,進一步使用的方式有兩種:即爲用來加權或是進行配對。

      在統計分析方面,進行完傾向分數配對後由於兩組(或多組)資料具有相關性(related sample),因此是使用條件邏輯斯迴歸(conditional logistic regression)或是混合模式(Mixed model)來分析,解釋最後的研究結果。如果使用傾向分數來加權,則在後續的統計分析須用加權邏輯斯迴歸(weighted logistic regression)或是加權線性迴歸(weighted linear regression)來分析。在本課程中,除了傾向分數加權及配對基本理論的講解,同時也著重SPSS實機操作,讓學員可以透過操作而使學習更有效果。



筆電與軟體


學員需自行攜帶筆記型電腦及相關統計軟體(SPSS)

 

報名方式(擇一)

  1. 下載最下方報名表,填好後寄至 service@estat.com.tw
  2. 下載最下方報名表,填好後連同轉帳收據傳真至(02)2935 3379



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銀行: 臺灣中小企業銀行(050)-復興分行
帳號: 070-12-07201-1
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