该课程教授三个核心领域的知识和技能:
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生物统计学
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流行病学概念和研究方法
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研究应用包括癌症、传染病、慢性病和环境流行病学
实践方法:
从实用、实践的角度教授生物统计学和流行病学方法,使学生能够透彻地了解流行病学和临床研究设计及其适当数据分析方法。
本科应修读过应用统计、大学代数、微积分入门课程和基本计算机编程。鼓励申请者具备健康科学、药理学、公共卫生、医学、生物学和临床科学或其他相关领域的本科学位。
课程共需39学分,包括7门核心课(26学分),3至7门选修课(至少9学分)和硕士论文(4学分),课程设置如下:
核心课(26学分)
PM 510 生物统计学原理(4学分)
PM 511a 数据分析(4学分)
PM 512 流行病学原理(4学分)
PM 517a 流行病学研究方法(4学分)
PM 518a 流行病学研究的统计方法I,II(3学分)
PM 523 临床研究设计(3学分)
PM 527 传染病流行病学(4学分)
选修课(至少9学分)
PM 511bL 数据分析(4学分)
PM 511cL 数据分析(4学分)
PM 515 健康行为研究中的多元统计(4学分)
PM 516a 统计分析问题解决(1学分)
PM 516b 统计分析问题解决(1学分)
PM 517b 流行病学研究方法(3学分)
PM 529 环境卫生:流行病学方法(4学分)
PM 530 疾病的生物基础(4学分,2年)
PM 533 遗传和分子流行病学(3学分)
PM 551 全基因组关联研究中的统计方法(3学分)
PM 560 R语言统计编程(2学分)
PM 566 健康数据科学导论 (4学分)
PM 569 空间统计(3学分)
PM 574 现代统计软件编程(2学分)
PM 575 环境流行病学统计方法(3学分)
PM 579 高维数据统计分析(4学分)
PM 588 流行病学实践(4学分)
PM 590 指导研究(1~12学分不等)
PM 591 健康科学机器学习(4学分)
PM 611 流行病学高级话题(3学分)
选修课可以根据学生的需求和兴趣选择,由学术顾问批准。在部分情况下,经学术顾问批准,学生可以选择上面未列出的课程。该专业学生需熟悉计算机语言,能够操作用于数据管理和分析的主要软件。
论文(4学分)
该课程最终以学生所选主题的硕士论文结束。研究值得提交给出版物或同行评审期刊的原创作品。
PM 594a 论文(2学分)
PM 594b 论文(2学分)
论文要求
所有学生都需要完成硕士论文。论文内容为教员批准的研究项目,可以从该系、Keck医学院其他系或大学或社区其他地方遇到的问题中进行选择。
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