Medizinische Statistik für Nicht-StatistikerInnen

Teilnahmezertifikat

In diesem Workshop beschäftigen wir uns mit statistischen Methoden, medizinischer Forschung und Gesundheit. Gerade weil sich der medizinische Fortschritt hauptsächlich über statistische Ergebnisse in Studien definiert, ist es von zentraler Bedeutung, etwas über diese Methodik zu verstehen. Ansonsten sind wir dazu verurteilt, alles zu glauben, was andere schreiben.

 

Ziele des Workshops:

  • Ihnen die Angst vor dem Lesen statistischer Darstellungen (z. B. Formeln) nehmen
  • Sie mit den Grundzügen der statistischen Planung und Analyse vertraut machen
  • ein Gefühl dafür geben, welche Methoden zu welcher Fragestellung und Daten passen
  • zeigen, wo in wissenschaftlichen Publikationen die wirkliche Information versteckt ist
  • aus Ihnen kritische, kompetente LeserInnen von wissenschaftlichen Publikationen machen
  • Sie in die Lage versetzen, selbst kleinere Analysen durchzuführen

 

Cochrane Österreich

Zielgruppe

Die Workshops richten sich an Personen, die Entscheidungen auf Basis wissenschaftlicher Publikationen vorbereiten oder treffen, die immer wieder selbst Statistiken anfertigen müssen, die in Besprechungen und Diskussionen statistische Grundkompetenzen zeigen sollten oder die Forschungsprojekte planen/betreuen/durchführen.

Abschluss
Teilnahmezertifikat
Lernformat
Präsenzlehre
Dauer
2 Tage
DFP-Punkte
16
Teilnahmegebühr
EUR 590,--
Sprache
Deutsch
Studienort
Donau-Universität Krems
Dr.-Karl-Dorrek-Straße 30
3500 Krems
Veranstalter

Termine & Vortragende

Termin

06.-07.11.2019

(Anmeldefrist: 09.10.2019)

Dauer

2 Tage

jeweils 09:15 - 17:15

Vortragender

DI Erich Kvas, HERMESOFT, Österreich

Veranstaltungsort

Donau-Universität Krems
Dr.-Karl-Dorrek-Straße 30, 3500 Krems
Österreich

Stornobedingungen: Eine Stornierung der Anmeldung ist bis zu einer Woche vor Veranstaltungsbeginn möglich. In diesem Fall ist eine Stornogebühr in der Höhe von 20% der Teilnehmergebühr zu entrichten. Danach ist keine Stornierung mehr möglich.

Kontakt

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