Курс на Stepik
Обложка курса «Статистика в клинических исследованиях» на Stepik
Бесплатно

Статистика в клинических исследованиях ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Базовые понятия биомедицинской статистики. Курс отличается более глубокой проработкой деталей, нежели чем аналогичные программы обучения. Если Вы действительно хотите понимать статистику, а не думать, что Вы ее понимаете, то Вам сюда.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Статистика в клинических исследованиях»Учеников на курсе 4 519
Сертификаты, выданные на курсе «Статистика в клинических исследованиях»Сертификатов выдано 1 130
Отзывы о курсе «Статистика в клинических исследованиях»Отзывов получено 145
Рейтинг курса «Статистика в клинических исследованиях»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Статистика в клинических исследованиях»Количество уроков 37
Тесты в курсе «Статистика в клинических исследованиях»Количество квизов 85
Время прохождения курса «Статистика в клинических исследованиях»Время прохождения курса —
Обновления курса «Статистика в клинических исследованиях»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Статистика в клинических исследованиях»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Статистика в клинических исследованиях»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———
5.000 ★
из 5
145 отзывов
★★★★★
145
★★★★★
0
★★★★★
0
★★★★★
0
★★★★★
0
Ферат Булатов
Ферат Булатов •
★ ★ ★ ★ ★
• 3 месяца назад

Спасибо авторам за этот великолепный курс, написанный специалистами в математической статистике и фармакологии. В этом курсе всё профессионально, доступно и очень интересно. Этот курс ещё можно назвать "Введение в математическую статистику. Первое знакомство." По моему мнению, только после прохождения подобного курса можно приступать к изучению математической статистики на более продвинутом уровне. По-моему, даже для математиков, сразу начинать изучать статистику по абстрактным учебникам для математиков, физиков и инженеров – неправильно. Лучше, сначала пройти этот курс, даже для математиков. Я, как учитель информатики в школе, буду рекомендовать старшеклассникам (особенно выбравшим химико-биологическое направление обучения) этот курс.

Ответ
автора
Тимофей Галанкин
Тимофей Галанкин
28 июля 2026

Спасибо за Ваш отзыв!

Suon Navin
Suon Navin •
★ ★ ★ ★ ★
• 5 месяцев назад

1. Разницу между статистической значимостью (p < 0.05) и практической значимостью. · Почему высокое p-value (например, 0.85) не доказывает нулевую гипотезу, а лишь говорит о недостатке доказательств против неё. · Понятие статистической мощности и почему её нужно рассчитывать, чтобы делать вывод «эффекта нет». 2. Разбор реальных клинических примеров (лекарства, побочные эффекты). · Практические упражнения на интерпретацию p-value, а не только формулы. · Чёткое объяснение, почему «не отвергнуть H₀» 3. Не хватает более подробного раздела о мощности критерия и размере эффекта (effect size). · Хотелось бы больше симуляций (например, как меняется p-value при разных выборках). · Упрощённое объяснение связи между доверительными интервалами и проверкой гипотез. 4. · Практическая направленность — важна для врачей, аналитиков, маркетологов, а не только для математиков. · Доступное объяснение — без излишней сложности, но с сохранением строгости. · Решение конкретной проблемы — многие приходят, потому что раньше ошибочно интерпретировали p=0.07 как «тенденцию» или p=0.3 как «отсутствие эффекта». · Наличие кейсов — например, безопасность лекарств или эффективность вмешательств.