Uygulamalı İleri İstatistik Eğitimi
Günümüzde temel istatistik analizleri yayınlar için yeterli olmamaktadır. Bu eğitim içerisinde temel istatistik ile elde ettiğimiz sonuçları lojistik regresyon ile derinlemesine inceleyeceğiz, değişkenlerin etki düzeyini ve bağımsız etkenleri araştıracağız. ROC eğrisi ile yine değişkenlerin etki düzeyini farklı bir bakış açısı ile inceleyeceğiz. ROC eğrisi ile cut off değeri belirlemeyi ve öngörü düzeyini detaylandırmaya çalışacağız.
Eğitim modülleri bölümünden daha detaylı bilgi edinebilirsiniz.
1-Temel istatistik ve p değerinin yetersizliği. Neden kovaryans analizlerine ihtiyaç duyulduğu
2-Event-olay kavramının incelenmesi
3-Tek değişkenli regresyona analiz sonucunun incelenmesi
4-OR-Odds Ratio kavramı
5-Güven aralığı kavramı p değeri arasında ilişki.
6-Tek tek değişkenlerin olayı-event ı öngörü düzeyi
7-Tek değişkenli modelin tablo da sunum haline getirilmesi
1-Tek değişkenli ile çok değişkenli regresyon arasındaki farkın incelenmesi
2-Enter modeli, back ward modeli, forward modeli arasındaki farkın incelenmesi
3-Çok değişkenli modelde her bir aşamanın öngörüye katkısı
4-Hosmer Lemeshow testi ile modelin kullanılabilir olmasının değerlendirilmes
1-Model çarpanlarının değerlendirilmesi
2-Probability-olasılık formülü
3-e sabit kavramı
4-Y değişkeni
5-Farklı senaryolar ile sonucun değerlendirilmesi
6-Monogram oluşuma yönelik felsefi bakış
1-Model çarpanlarının değerlendirilmesi
2-Probability-olasılık formülü
3-e sabit kavramı
4-Y değişkeni
5-SPSS üzerinden Y değişkeninin hesaplanması
6-SPSS üzerinden olasılık eğri çizimi
7- Excel üzerinden Y değişkeninin hesaplanması
8-Excel üzerinden olasılık eğri çizimi
9-Farklı cut off değerleri ile tek değişken üzerinden öngörü modeli kurma.
1-Eksik veri-missing value
2-Tam öngörü
3-Bir grupta olayın görülme oranının sıfır(0) olması
4-Grup sayısı
1-Event-Olay Kavramı
2-ROC eğrisi hangi değişken türlerine çizilebilir.
3-Eğri altı alan kavramı (AUC)
4-Referans çizgisinin istatistiksel önemi
5-Tek değişken ve çok değişken ile ROC eğrisinde yorum.
6-Negatif korelasyon olan veride ROC eğrisi çizimi
1-Farklı değerlerde öngörü düzeylerinin incelenmesi
2-Youden indeksinin anlamı
3-Youden indeksine göre cut off değeri belirleme
4-SPSS kullanarak verinin cut off verisine uygun hale getirilmesi
5-Buluna cut off ile ROC eğrisinin incelenmesi
6-Duyarlılık (sensitivity), özgüllük (specificitiy) kavramlarının incelenmesi
7-Pozitif kestirim (positive predictive value), negatif kestirim(negatşve predictive value) kavramlarının incelenmesi
8-Uyum (Accuracy) kavramının incelenmesi