Mata Kuliah Bukti untuk Respons Kesehatan Masyarakat: Metode Statistik dalam Epidemiologi
Amsterdam, Belanda
DURASI
2 Weeks
BAHASA
Bahasa inggris
KECEPATAN
Waktu penuh
TENGGAT WAKTU APLIKASI
15 Feb 2025
TANGGAL MULAI PALING AWAL
14 Apr 2025
BIAYA PENDIDIKAN
EUR 1.980 *
FORMAT STUDI
Di kampus
* biaya pendaftaran lebih awal: EUR 1.584 jika dibayar sebelum 15 Januari 2025
pengantar
Kursus dua minggu ini dirancang untuk membekali Anda dengan keterampilan statistik tingkat lanjut yang penting untuk pengambilan keputusan yang tepat dalam kesehatan masyarakat. Kursus ini mempelajari metodologi penting untuk merencanakan survei lapangan epidemiologi, melakukan perhitungan ukuran sampel, dan menganalisis data survei yang kompleks dalam Stata untuk mengatasi tantangan kesehatan masyarakat yang mendesak.
Akreditasi
Program ini juga terakreditasi untuk Master of Science in Public Health and Health Equity, yang diselenggarakan oleh KIT Institute dan tropEd, sebuah jaringan institusi Eropa untuk pendidikan tinggi di bidang kesehatan internasional.
Penerimaan
Kurikulum
Course Content
The following subjects are covered during the course:
- Perencanaan survei lapangan epidemiologi
- Pertanyaan penelitian, pengembangan protokol, rencana analisis data, manual lapangan
- Perhitungan ukuran sampel dan metode pengambilan sampel
- Analisis data survei kompleks: pengelompokan dan pembobotan
- Regresi linier dan logistik di Stata dan membangun model multivariat
Content
Kursus ini mencakup serangkaian metode statistik yang komprehensif yang penting untuk respons kesehatan masyarakat berbasis bukti. Anda akan mulai dengan mempelajari aspek praktis perencanaan survei lapangan epidemiologi, termasuk perumusan pertanyaan penelitian, pengembangan protokol, manual lapangan, dan perumusan rencana analisis data.
Berikutnya, Anda akan mempelajari komponen statistik, termasuk perhitungan ukuran sampel dan berbagai metode pengambilan sampel untuk memastikan ketepatan statistik dan representasi temuan penelitian.
Kursus ini kemudian akan mengeksplorasi teknik-teknik lanjutan untuk menganalisis data survei yang kompleks, seperti pengelompokan dan pembobotan, untuk mengekstrak wawasan yang bermakna.
Selain itu, Anda akan belajar membangun model regresi linier dan logistik di Stata. Anda akan belajar membangun model multivariat yang secara epidemiologis baik dengan mengoperasionalkan dan memilih variabel berdasarkan kerangka konseptual yang relevan.
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
Keterlibatan dalam kursus ini akan melibatkan kombinasi ceramah interaktif, lokakarya praktis, studi kasus, dan diskusi kelompok. Peserta akan menerapkan pengetahuan teoritis melalui latihan langsung dalam kumpulan data dunia nyata berbasis Stata dan pertanyaan penelitian. Umpan balik dan bimbingan dari instruktur berpengalaman akan memfasilitasi pengalaman belajar yang mendalam, menumbuhkan pemikiran kritis dan kemampuan memecahkan masalah yang penting untuk mendorong respons kesehatan masyarakat berbasis bukti.
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.
Hasil Program
Objectives
At the end of this course, participants will be able to:
- Merumuskan pertanyaan penelitian untuk survei lapangan epidemiologi berdasarkan kebutuhan informasi pemangku kepentingan, mengembangkan protokol, rencana analisis data, dan manual lapangan untuk memastikan perencanaan dan pelaksanaan yang komprehensif
- Hitung ukuran sampel yang sesuai dan pilih metode pengambilan sampel untuk memastikan ketepatan statistik dan representasi data survei dalam penelitian kesehatan masyarakat
- Menganalisis data survei yang kompleks menggunakan teknik statistik yang relevan seperti pengelompokan dan pembobotan
- Terapkan teknik regresi linier dan logistik di Stata untuk melakukan analisis regresi sederhana dan berganda, dan membangun model multivariat berdasarkan kerangka konseptual epidemiologis yang baik.