公共卫生应对证据课程：流行病学统计方法

Course Content

The following subjects are covered during the course:

• 规划流行病学现场调查
• 研究问题、协议制定、数据分析计划、现场手册
• 样本量计算和抽样方法
• 复杂调查数据的分析：聚类和加权
• Stata 中的线性和逻辑回归以及建立多元模型

Content

本课程涵盖了循证公共卫生应对措施所必需的一系列综合统计方法。您将从学习规划流行病学实地调查的实际方面开始，包括研究问题的制定、协议的制定、实地手册以及数据分析计划的制定。

接下来，您将深入研究统计组成部分，包括样本量计算和各种抽样方法，以确保研究结果的统计精度和代表性。

然后，课程将探讨分析复杂调查数据的先进技术，例如聚类和加权，以提取有意义的见解。
此外，您还将学习如何在 Stata 中构建线性和逻辑回归模型。您将学习如何构建流行病学上合理的多元模型，并根据相关概念框架操作和选择变量。

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

本课程将结合互动讲座、实践研讨会、案例研究和小组讨论。参与者将通过基于 Stata 的真实数据集和研究问题进行动手练习来应用理论知识。经验丰富的讲师的反馈和指导将促进沉浸式学习体验，培养批判性思维和解决问题的能力，这对于推动基于证据的公共卫生应对至关重要

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:

• 根据利益相关者的信息需求制定流行病学实地调查的研究问题，制定协议、数据分析计划和现场手册，确保全面规划和执行
• 计算适当的样本量并选择抽样方法，以确保公共卫生研究中调查数据的统计精度和代表性
• 使用聚类和加权等相关统计技术分析复杂的调查数据
• 应用 Stata 中的线性和逻辑回归技术进行简单和多元回归分析，并基于流行病学合理的概念框架构建多元模型