Анализ данных клинических испытаний при помощи R

Спешу поделиться своими впечатлениями от онлайн-курса по анализу данных клинических испытаний при помощи R (Biostatistics with R: Clinical Trial Applications). Курс был организован американским институтом статистического образования "statistics.com". Компания statistics.com предлагает около 100 курсов по статистическому анализу, более 10 из которых посвящены использованию системы R.

Как правило, преподавателями курсов statistics.com выступают авторы книг по соответствующим направлениям статистического анализа. В моем случае это были проф. Дин Чен (Din Chen) из Медицинского Центра Университета г. Рочестер и проф. Карл Пис (Karl Peace) из Южного Университа штата Джорджия. Курс был основан на их книге "Clinical Trial Data Analysis Using R" и включал четыре основные темы:

• оценка эффективности лечения (дисперсионный анализ (ANOVA) и ковариационный анализ (ANCOVA));
• анализ выживаемости;
• анализ повторных измерений при помощи моделей со смешанными эффектами;
• оценка биоэквивалентности медицинских препаратов.

На каждую тему отводится одна неделя изучения соответствующего материала (чтение необходимых глав из книги и ознакомление с примерами анализа), завершающаяся выполнением контрольного задания. Все общение с преподавателями, а также с другими участниками курса, происходит через систему управления обучением.

Курс понравился. К основным его достоинствам можно отнести следующие:

• высококлассные преподаватели;
• возможность задавать преподавателям много вопросов, на которые они отвечают очень быстро и подробно;
• удобный формат курса - изучать материалы и выполнять контрольные задания можно в любое удобное время; главное - успеть к заранее обозначенному крайнему сроку выпонения соответствующего задания;
• хорошие примеры анализа, основанные на данных реальных клинических испытаний;
• подробные примеры R-кода;
• возможность общения и обмена опытом с другими участниками курса.

Недостатков было не много. Можно лишь отметить относительно высокую стоимость курса ($399 для представителей академических учреждений и студентов и $499 для всех остальных), а также необходимость покупать книгу, на которой он основан (примерно $80). Тем не менее, калибр преподавателей компенсирует эти затраты. Кроме того, от студента требуются определенные начальные знания - эффективность курса будет особенно высокой при наличии некоторых знаний из линейной алгебры, а также предварительного опыта работы с биомедицинскими данными и опыта работы с R.

При успешном выполнении не менее 50% всех заданий, участники курса получают сертификат о его окончании. Выглядит он так:

На момент написания этого сообщения, компания statistics.com предлагает следущие курсы по статистическому анализу при помощи R:

• Clinical Trials (клинические испытания)
• Data Mining (добыча данных)
• Microarray Analysis (анализ данных, получаемых при помощи технологии биочипов)
• R Graphics (R графика)
• R intro (data) (введение в R, с упором на разведочный анализ данных)
• R intro (stats) (введение в R, с упором на "классические" статистические тесты)
• R Modeling (статистическое моделирование)
• R Programming Advanced (программирование на языке R, углубленное изучение)
• R Programming (программирование на языке R)
• R ggplot2 (графический пакет ggplot2)
• SVM in R (метод опорных векторов)
• Smoothing: P-splines (сглаживание при помощи Р-сплайнов)
• Spatial Analysis in R (анализ пространственных данных)

В планах у меня еще как минимум два курса из перечисленных - R Modeling и Data Mining.