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패널데이터와 복합표본을 활용한 한번에 적용하는 의학보건통계 상세페이지

진로/교육/교재 교재/수험서

패널데이터와 복합표본을 활용한 한번에 적용하는 의학보건통계

소장종이책 정가34,000
전자책 정가34,000
판매가34,000
패널데이터와 복합표본을 활용한 한번에 적용하는 의학보건통계 표지 이미지

패널데이터와 복합표본을 활용한 한번에 적용하는 의학보건통계작품 소개

<패널데이터와 복합표본을 활용한 한번에 적용하는 의학보건통계>

제한된 시간 내에 효율적으로 연구를 진행하는 방법과
실제 연구 논문을 작성하는 방법을 명확하게 짚어준다

저자진은 데이터를 분석하고 연구 보고서와 논문을 작성하는 연구자, 현업 담당자, 의료보건업계 종사자들이 보다 빠르고 효율적으로 연구를 진행할 수 있도록 수년간 연구자가 이해하기 쉬운 데이터 분석 강의와 기업에 필요한 분석 및 의학통계 분석을 진행해 왔다. 이 책은 의학 연구자와 의료보건업계 종사자를 대상으로 진행한 현장 컨설팅 및 강의 경험을 토대로 엮은 것이다.


출판사 서평

제한된 시간에 빠르게 연구를 진행하고 싶은
의학보건 업계 종사자들을 위한 책

이 책을 포함하여 총 3권의 시리즈 안에 의학보건통계에서 다룰 수 있는 거의 모든 내용을 담았습니다. 더 나아가 바쁜 의사&간호사 선생님들이 빠르게 논문을 쓸 수 있는 방법(메타분석이나 텍스트 분석, 패널 데이터와 복합 표본 등)을 현장의 컨설팅 경험을 토대로 알기 쉽게 설명하였습니다. ‘한번에 적용하는 의학보건통계’ 시리즈가 의사&간호사 선생님들의 논문과 통계 진행 시간을 줄여주고, 국민들의 건강을 조금 더 지켜줄 수 있는 책이 되길 소망합니다.


저자 소개

“히든그레이스는 데이터 분석과 AI 예측 모델링 기술을 활용하여 사람을 연구하고 사회와 연결하는 데이터 분석 전문 사회적 기업입니다. 지난 10여 년 동안 장애와 열악한 환경이 부족함이 아니라 특별함이 될 것이라 믿으며, 장애인을 포함한 취약계층의 재능을 발견하고 교육하여 직접 고용하는 것을 목적으로 설립되었습니다.”

 2013년 1월 설립
 2017년 11월 사회적 기업 인증
 2019년 4월 모범납세법인 국세청장상 수상
 20,000여 건의 학술 논문과 200개 대학 연구 보고서 용역 진행
 300여 건의 데이터 분석과 AI 모델링 프로젝트 진행
 200여 건의 의학보건통계 강의와 분석 진행

목차

PART 1 _ SPSS & R을 활용한 의료보건 패널데이터 분석
SECTION 01. 한국의료패널 데이터에 대한 이해
SECTION 02. 데이터 핸들링 (1) : 파일 합치기
SECTION 03. 데이터 핸들링 (2) : 변수 변환
SECTION 04. 데이터 핸들링 (3) : 케이스 선택
SECTION 05. 데이터 핸들링 (4) : 정규분포 확인
SECTION 06. 빈도분석
SECTION 07. 기술통계 분석
SECTION 08. 카이제곱 검정 : 비율 비교 분석
SECTION 09. 독립표본 t-검정
SECTION 10. 일원배치 분산분석
SECTION 11. 상관분석
SECTION 12. 단순회귀분석
SECTION 13. 다중회귀분석
SECTION 14. 로지스틱 회귀분석
SECTION 15. 생존분석(Kaplan-Meier & Log-Rank Test)
SECTION 16. Cox 비례위험 회귀분석
SECTION 17. 진단검사 & ROC Curve

PART 2 _ SPSS & R을 활용한 복합표본의 이해와 활용
SECTION 18. 복합표본의 개념과 종류
SECTION 19. 국민건강영양조사 원시자료와 지침서 다운로드 & 코드북 활용 방법
SECTION 20. 통계분석 전 꼭 알아야 할 사항
SECTION 21. 분석 전 세팅 (1) : 파일 합치기
SECTION 22. 분석 전 세팅 (2) : 변수 변환
SECTION 23. 분석 전 세팅 (3) : 대상자 선정
SECTION 24. 분석 전 세팅 (4) : 가중치 적용
SECTION 25. 실증분석 (1) : 빈도분석
SECTION 26. 실증분석 (2) : 기술통계 분석
SECTION 27. 실증분석 (3) : 교차분석
SECTION 28. 실증분석 (4) : 일반선형모형
SECTION 29. 실증분석 (5) : 로지스틱 회귀분석


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