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수학

Propensity Score Matching analysis 쉽게 하기

Propensity Score Matching analysis가 왜 인기가 많으며 어떤 장점이 있는지 배웁니다. 또, 이를 활용하여 논문으로 제출할 때 바로 사용할 수 있는 표와 그래프를 쉽게 만듭니다.

10명 이 수강하고 있어요.

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입문자를 위해 준비한
[수학] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • Propensity Score Matching analysis 의 이유와 방법을 배웁니다.

  • Propensity Score Matching analysis의 한계와 제한점을 배웁니다.

의학 논문을 쓰는 사람에게 필수인
Propensity Score Matching analysis 🖐️

🔍 강의 수강 전 참고사항

  • 실습 환경
    맥, 윈도우, 리눅스 관계없이 사용 가능합니다.
    R코맨더 : 이론적으로 맥, 윈도우 상관없지만 강의는 윈도우용으로 진행됩니다.
  • 학습 자료
    PDF와 CSV 파일, 웹 주소 등을 제공합니다.
  • 수강 대상
    일반적인 논문을 읽고 쓴 경험이 있는 사람이 Propensity Score Matching analysis를 배우는 겁니다. 처음부터 Propensity Score Matching analysis를 할 수는 없습니다.
  • 실습 예제
    인터넷 웹 페이지에서 작동하는 샤이니 앱, 또는 R 코맨더를 사용해서 예제를 풀어볼 수 있습니다.


Propensity Score Matching analysis

의학 논문을 쓰는 사람들에게 꼭 필요한 Propensity Score Matching analysis를 배워서 활용해봅니다.

✨ 수강생들의 고민과 해결

#1 이 분석이 무엇인지, 어떻게 하는지 방법을 모르겠어요.
👉 이 강의를 들으면 금방 이해됩니다.

 

#2 마땅한 도구가 없어요.
👉 이 강의를 들으면 평생 쓸 수 있는 무료 도구를 드립니다.

 

#3 도구는 어렵지 않나요?
👉 클릭 몇 번으로 완성됩니다. 논문에 바로 낼 수 있는 그래프와 표를 제공합니다.

 

#4 그래도 안 되는 게 있다면요?
👉 원본 데이터가 안되면 안됩니다. 어떤 데이터가 좋은 것인지 나쁜 것인지 알게 될 것입니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 의학 논문을 읽고 쓰기 원하는 사람

  • Propensity Score Matching analysis를 이해하고 활용하고 싶은 사람

안녕하세요
김지형입니다.

수강생 수

1,628

수강평 수

68

강의 평점

4.6

강의 수

8

출강 이력

서울대, 연세대, 경희대학 서울시립대, 명지대, 계명대, 한양대, 순천향대, 건국대, 충북대, 마이크로 소프트(MS), 국민은행, 신용협동조합, SK제약, 콘바텍, 식약처, 질병관리 본부, 보건인력개발원 , 국립의과학지식센터, 서울대병원, 분당서울대병원, 보라매병원, 현대아산병원, 원자력병원, 고대구로병원, 가톨릭대병원, 광주기독병원, 삼성서울병원, 원주기독병원, 길병원, 국립재활원, 일산동국대병원, 전남대병원, 조선대병원, 서울연구원, 한국보건산업진흥원 중동센터, 한국출판콘텐츠센터

저서

일차진료의를 위한 정형외과(대한의학서적) 1, 2

논문 쉽고 편하게 쓰자(대한의학서적) 1, 2, 3

한눈에 쏙쏙 의학 통계 배우기(2013년 문화체육관광부 우수학술도서상) 1, 2

샘플 수의 계산(대한의학서적)

연구자를 위한 그래프 그리기(북앤에듀) 1, 2

프레젠테이션 작업 가이드(북앤에듀)

dBSTAT 길들이기(바른의학연구소)

임상 실험을 위한 무작위 대조 연구(한나래)

데이터랑 놀자, R 데이터 시각화(북앤에듀)

쉽고 편하게, 메타분석(북앤에듀)

스마트 보고서 스피드 공공문서(북앤에듀)

맛있는 부분만 골라 먹자, 엑셀 피벗테이블(북앤에듀)

Zotero 활용하기(북앤에듀)

누구나 쉽고 재미있게 만드는 예측모형(북앤에듀)

어서와 학술대회는 처음이지(북앤에듀)

데이터랑 놀자, R 데이터 시각화-응용심화편(북앤에듀)

Excel+R 데이터 분석(한나래)

아빠가 들려주는 ggplot2+α』(한나래)

커리큘럼

전체

7개 ∙ (1시간 4분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!