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Statistische Auswertung medizinischer Daten mit R

 

Dozent: Dr. Guido Schwarzer, Dr. Sara Balduzzi, Dr. Gerta Rücker
Beginn: Donnerstag, 24.10.2019
Ende: Donnerstag, 13.02.2020
Uhrzeit: 10.15 - 11.45 Uhr
Ort: Stefan-Meier-Straße 26, 1. OG, Raum 01-018 (Konferenzraum)
VLVZ: 004LE58S-IMBI-SAR-FA
Ausstattung: Teilnehmer und Teilnehmerinnen benötigen ein Notebook mit einer Installation von R (https://www.r-project.org) und RStudio (https://www.rstudio.com)

Teilnahme nur nach persönlicher Anmeldung:
Vortragsfolien und Übungsaufgaben in Englisch; Vorträge bei den meisten Terminen in Deutsch

 

Inhalt:

Die freie Statistiksoftware R (https://www.r-project.org) ist eines der am weitesten verbreiteten Programme für statistische Auswertungen. Eine besondere Stärke von R ist die Möglichkeit der Verwendung zusätzlicher R-Pakete für bestimmte Anwendungszwecke (https://cran.r-project.org/web/views). Wie die meisten allgemeinen Statistikprogramme ist die Verwendung der Kommandozeile zur Durchführung von Auswertungen notwendig. Mit RStudio (https://www.rstudio.org) gibt es aber eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche, welche den Einstieg und die Nutzung von R vereinfacht.

Die Veranstaltung gliedert sich in drei Teile:

1)  Allgemeine Einführung in R und RStudio

2)  Statistische Methoden zur Analyse einer Einzelstudie

3)  Statistische Methoden zur Zusammenfassung mehrerer Studien im Rahmen von Metaanalysen

Im ersten Teil gibt es eine ausführliche Einführung in R und RStudio, welche keine spezifischen Kenntnisse voraussetzt. Dieser Teil ist durchgehend interaktiv gestaltet und das Arbeitstempo richtet sich nach den Teilnehmer/innen.

Die beiden weiteren Teile behandeln die statistische Auswertung mit R für verschiedene Zielgröße wahlweise in Einzelstudien oder Metaanalysen. Hierbei werden durchweg Beispiele aus medizinischen Anwendungen herangezogen. Diese Sitzungen unterteilen sich in einen 30-45 minütigen Impulsvortrag, welcher die medizinische / statistische Fragestellung und die zugehörigen R-Befehle vorstellt. Die restliche Zeit wird für praktische Übungen mit R genutzt.

 

24.10.2019 Einführung in R und RStudio - Teil 1
07.11.2019 Einführung in R und RStudio - Teil 2
21.11.2019 Einführung in R und RStudio - Teil 3
28.11.2019 Abbildungen (Histogramm, Scatterplot, Boxplot)
05.12.2019

Analyse stetiger Zielgrößen (Mittelwertdifferenz, t-Test, lineare Regression)

12.12.2019 Analyse binärer Zielgrößen (Risk Ratio, Odds Ratio, Risk Difference, Chi2-Test, logistische Regression)
19.12.2019 Analyse von Überlebenszeitdaten (Kaplan-Meier-Kurve, Logrank-Test, Hazard Ratio, Cox-Regression)
16.01.2020 Einführung in die Metaanalyse
23.01.2020 Bias in Metaanalysen
30.01.2020 Subgruppenanalyse und Metaregression
06.02.2020 Netzwerkmetaanalyse - Teil 1
13.02.2020 Netzwerkmetaanalyse - Teil 2