课程
这里列出的课程描述并不能保证某一课程在某一学期开设。请参阅学生链接上公布的课程时间表，以确认实际授课的课程以及具体的课程会议日期和时间。
- SPH BS 401：生物统计学方法调查课程是通过暑期生物统计学澳门威尼斯人注册网站研究所提供的，不计入澳门威尼斯人注册网站研究生学分。本课程的目标是向接受本课程的本科生介绍生物统计学，这是一门充满活力，至关重要的学科，为生物医学澳门威尼斯人注册网站研究提供了必要的工具，并提供了许多令人兴奋的职业可能性。学生将学习生物统计分析、流行病学分析、临床试验设计和分析以及统计遗传学的基本原理。本课程还包括SAS计算包的介绍，以及心脏、肺、血液和睡眠障碍的NHLBI澳门威尼斯人注册网站研究，以说明数据的管理、分析和报告。这门课在六月和七月开课。
- SPH BS 700：生物统计学要点这个密集的为期一周的课程全面介绍了在公共卫生领域使用生物统计学。学生学习计算和解释描述性和推断性统计。主题包括描述性统计和数据的图形显示，概率，置信区间，均值和比例的假设检验，线性和逻辑回归以及生存分析。
- SPH BS 704：生物统计学概论本课程提供了生物统计学方法的概述，并为学生提供了执行，呈现和解释基本统计分析的技能。主题包括描述性数据的收集、分类和呈现；估计和假设检验的基本原理；方差分析；列联表分析；相关与回归分析；多元回归、逻辑回归和混杂的统计控制；样本量和功率考虑；生存分析。特别关注的是识别和解释统计程序的能力，从目前的文献文章。学生将使用R统计软件包分析公共卫生相关数据。
- SPH BS 715：生物统计学合作的实践技能
- SPH BS 720: R入门：统计计算环境软件学生将学习如何使用开源和免费的统计软件R进行统计分析。许多公共，私人和国际组织使用R进行分析，因此使用R的经验是一个很好的技能，可以增加一个人的证书。R提供了灵活性，从为简单任务编写代码（例如使用R作为计算器）到使用前沿统计方法和模型实现复杂分析都很容易。此外，R语言还为处理数据提供了丰富的环境，特别是统计建模、图形化和数据可视化。本课程将强调数据操作和基本统计分析，包括探索性数据分析、经典统计检验、分类数据分析和回归。学生将能够为数据或问题确定适当的统计方法，并使用R环境进行自己的分析。这门以实践和项目为基础的课程将使学生能够发展使用R来解决统计问题的技能。R可以作为SAS （BS723）的替代或补充。R兼容Apple OS、Windows和Unix环境。
- SPH BS 722：临床试验的设计和实施本课程涵盖了临床试验的发展、实施和解释。适用于任何部门的选矿厂。主题包括原则和实践特征，如实验设计的选择、对照的选择、样本量的确定、随机化方法、不良事件监测、澳门威尼斯人注册网站研究伦理、知情同意、数据管理和统计分析问题。学生在本学期撰写一份临床试验方案。
- SPH BS 723：统计计算入门本课程向学生介绍统计计算，重点是SAS包。重点是操作数据集和基本的统计程序，如t检验，卡方检验，相关性和回归。审查适当使用这些统计程序的基本条件。完成本课程后，学生将能够使用SAS：读取原始数据文件和SAS数据集，子集数据，创建SAS变量，重新编码数据值，分析数据并使用上述统计方法总结结果。本课程包括实践练习和项目，旨在促进对课程中涵盖的所有主题的理解。学生使用波士顿大学医学中心提供的设备和软件。本课程是下列SPH课程的先决条件：BS805， BS820, BS821, BS851, BS852， BS853和BS858。
- 萨克尔写道：“监测是公共卫生实践的基石。”本课程将介绍监测，并探讨其与生物统计学和公共卫生实践的联系。主题将包括复杂的调查设计、加权抽样、捕获-再捕获方法、时间序列分析和基本空间分析。学生将学习可用的监测数据，如何分析这些数据，以及如何撰写他们的发现。这门课有流行病学集中学分。
- SPH BS 730: R入门：统计计算软件学生将学习如何使用公共领域和免费的统计软件R进行统计分析。许多公共，私人和国际组织使用R进行分析，因此使用R的经验是一个很好的技能，可以增加一个人的证书。R提供了灵活性，从为简单任务编写代码（例如使用R作为计算器）到使用前沿统计方法和模型实现复杂分析都很容易。此外，R语言还为处理数据提供了丰富的环境，特别是统计建模、图形化和数据可视化。本课程将强调数据操作和基本统计分析，包括探索性数据分析、经典统计检验、分类数据分析和回归。学生将能够为数据或问题确定适当的统计方法，并使用R环境进行自己的分析。这门以实践和项目为基础的课程将使学生能够发展使用R来解决统计问题的技能。R可以作为SAS （BS723）的替代或补充。R兼容Apple OS、Windows和Unix环境。
- SPH BS 740：公共卫生澳门威尼斯人注册网站研究的设计和行为本课程提供公共卫生澳门威尼斯人注册网站研究的理论和过程的实践经验。主题包括澳门威尼斯人注册网站研究设计概述，抽样和随机化原则，人类受试者问题和知情同意，IRB的作用，定性澳门威尼斯人注册网站研究设计和实践，以及数据管理。这是获得公共卫生澳门威尼斯人注册网站研究设计与实施证书的必修课。
- SPH BS 750：定量数据管理要件任何数据分析只有在其所依据的数据时才是好的。本课程将重点介绍高质量数据的重要性和有效数据管理所需的技能，包括收集、清理、审计和合并。学生将有数据集的实践经验。将提供一些例子，说明什么可能出错，以及澳门威尼斯人注册网站研究如何因质量差的数据而复杂化或产生错误的结果。
- SPH BS 771：生物统计学主题二和四个学分主题课程可以在整个学年提供，作为探索该学科新的澳门威尼斯人注册网站研究领域的一种手段。主题因学期而异。每学期的具体课程请以打印时间表为准。不是每年或每学期都教。
- SPH BS 775：统计方法在临床澳门威尼斯人注册网站研究中的应用本课程提供了用于临床澳门威尼斯人注册网站研究及其应用的统计方法概念的非技术（无计算机编程）概述。每周，学生们要读一篇方法论文章和一篇临床澳门威尼斯人注册网站研究文章。课程的第一部分是说教式的展示；第二部分是临床澳门威尼斯人注册网站研究文章的讨论，结合在教学报告中讨论的概念。学生探索统计测试选择，替代测试或方法。学生们澳门威尼斯人注册网站研究非专业出版社对科学文章的解读。
- SPH BS 790：公共卫生澳门威尼斯人注册网站研究中的数据管理本课程的目标是为学生提供设计、组织和实施公共卫生澳门威尼斯人注册网站研究数据管理系统所需的技能。本课程主要针对统计分析的数据准备阶段。没有高质量的数据，统计分析往往难以进行，统计分析的结果可能是无效的。将讨论组织工具的开发、数据获取方法、数据收集表单设计、数据库开发原则、数据质量控制、数据安全以及技术的作用。学生将使用Microsoft Access和SAS软件包来说明数据管理的实际原理。将采用多种教学方法：案例澳门威尼斯人注册网站研究？现实世界？老师的例子？客座讲师呢？澳门威尼斯人注册网站研究项目;阅读同行评议的期刊和几本书的章节；讲座;动手电脑练习；小组讨论。
- SPH BS 795：语言研讨会
- SPH BS 800：加速统计培训本课程是为新开发的应用生物统计学硕士课程设计的，将涵盖描述性统计和探索性数据分析的概念，流行病学澳门威尼斯人注册网站研究中的关联措施，概率，统计推断和R和SAS中的计算。它的目的是使学生具备足够的概率，统计和计算背景，进入800级课程，并在一年内完成硕士课程。该课程将在秋季学期前的三周内开设，包括15天的模块。模块通常从上午10点运行到下午5点，结合传统的讲座（上午10点到下午12点），一个实践环节，学生将通过练习来实践课堂上学到的概念（下午1点到下午2点30分），以及一个计算机实验室（下午3点到下午5点），学生将学习R和SAS的基础计算，并将课堂上学到的概念应用到实际数据中。请注意，一年的微积分课程，包括多变量微积分和线性代数是本课程的先决条件。允许学生放弃这门课程是在应用生物统计学硕士项目主任的自由裁量权。
- SPH BS 803：生物统计学家的统计编程本课程将侧重于生物统计学中高级计算应用所需的技能。学生将学习统计编程和方法，如循环、函数、宏以及SAS和r中的数据可视化技术。此外，课程还将介绍Linux和Python的基本统计编程。实验课程还将为学生提供基本的计算技能，以便参加更高级的统计课程，如BS830和BS857。
- SPH BS 805：中级统计计算与应用回归分析本课程是BS723的后续课程。重点放在使用SAS统计计算机包的中级编程来执行使用统计模型的分析，重点是线性模型。计算主题包括高级数据文件操作、连接和合并数据集、使用日期变量、数组和do-loop编程以及宏构造。统计主题包括方差和协方差分析、多元线性回归、主成分和因子分析、相关数据的线性模型和统计能力。包括必要的实验部分。
- SPH BS 806：生物统计学家的多变量分析本课程将侧重于有效进行数据分析所需的技能。本课程将着重于多元回归建模和多元分析，涵盖多元方差分析、多元线性回归、分类和回归树、自动模型搜索、模型拟合和诊断、实验设计和多元分析（PCA和聚类分析），并特别强调在医学和公共卫生方面的应用。
- SPH BS 810：公共卫生和医学澳门威尼斯人注册网站研究的元分析元分析是对澳门威尼斯人注册网站研究结果的统计分析，广泛用于公共卫生和医学澳门威尼斯人注册网站研究。通常，荟萃分析用于提供某一领域澳门威尼斯人注册网站研究的总结结果，但其他用途包括探索性分析，以发现对治疗反应最佳的受试者类型或发现影响结果的澳门威尼斯人注册网站研究水平因素。本课程将涵盖最常见的元分析方法的理论和应用，这些方法的结果的解释和限制，诊断程序，以及一些高级主题，重点是公共卫生应用。评分将基于作业、考试和项目。
