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【Meta学习】网状Meta分析实用教程

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 【Meta学习】网状 Meta 分析实用教程

事实上这一门网状Meta分析实用教程课程也是一门值得观看和学习的,当下2020年的趋势告诉我们,多掌握一门技能是完全有必要的,世界和社会都不缺有多种才能工作人员。。学习不在束缚领域,多才多艺才是生活所需。
如果你还在不知所措,不妨看下这个课程资料,知识总是参杂着事情的方法与奥妙。
有很多人就会问了,为什么要去学习这些东西呢,答案很简单,不满于现状的生活,勇于尝试突破自己,企图攀爬更高的山峰云顶。
总会有人苦恼,不知怎么改变自己,不知怎么去掌握技术技能,这时候互联网课程的优势就独道天厚了,只有一套手机,简单的闲暇时间,一颗学习坚持的恒心。就可以了
适用人群
各类研究生,想不做实验就可以发表SCI的人群。
课程概述
本课程主要介绍了频率学及贝叶斯网状Meta分析的数据处理,使用的软件为Stata和OpenBugs。目的为了让大家看了就可以自己操作。
本课程的重点在于Stata和OpenBugs等软件的操作使用,并不在于详细地讲解网状Meta的理论基础。
课程目录:
开课发刊词
课前寄语:不同类型 Meta分析的区别和联系()
课程内容及亮点介绍()
提炼现有课题,做有意义的 Meta 分析()
网状 Meta 分析的概念、优势及适用场景()
网状 Meta 分析的基本流程和分析步骤()
网状 Meta 分析的三个基本假定:同质性相似性一致性假定()
间接比较的基本原理()
数据的提取、整理和录入()
相关图形的绘制:STATA 软件实操-1(网状证据图、贡献图)()
相关图形的绘制:STATA 软件实操-2(不一致性检验图、校正比较漏斗图)()
相关图形的绘制:STATA 软件实操-3(倒三角图、预测区间图、概率图、两结局排序()
相关图形的绘制:R 实操-1(软件安装,网状证据图、收敛诊断图、森林图等)()
相关图形的绘制:R 实操-2(不一致性异质性检验、概率图、累积概率图)()
相关图形的绘制:R 实操-3(模型比较、Two dimensional plot、热图等)()
风险偏倚评估工具:ROB 的使用()
结果的 GRADE 证据分级:应用解析及实例示范()
软件在网状 Meta 分析中的应用()
网状 Meta 分析常见误区辨析()
核心数据提取的常见问题及对策:SD 未报告的 8 种情况()
网状 Meta 分析经典文献解读()
核心数据提取的常见问题及对策:基线改变值未报告、多亚组合并及其他特殊情况()
基于频率学的 NMA 统计分析:基本原理()
基于频率学的 NMA 统计分析:实操示范(二分类变量-1)()
基于频率学的 NMA 统计分析:实操示范(二分类变量-2)()
基于频率学的 NMA 统计分析:实操示范(连续型变量)()
贝叶斯 meta 分析相关理论基础()
贝叶斯 NMA 分析:WinBUGS 软件实操(连续型变量二分类变量()
网状 Meta 分析报告规范()
网状 Meta 分析实用教程-讲义等辅助资料
课程总目录

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