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首页 > 培训课程 > 学术/科研培训 > 第59期科研数据处理统计分析与图表制作专题学习线上班1月 更新时间:2021-01-11T14:53:12

第59期科研数据处理统计分析与图表制作专题学习线上班1月
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第59期科研数据处理统计分析与图表制作专题学习线上班1月 已截止报名

课程时间: 2021-01-30 09:00至 2021-01-31 18:00结束

课程地点: 线上活动 

会议规模:42人

主办单位: 玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司)

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        第59期科研数据处理统计分析与图表制作专题学习线上班1月

        第59期科研数据处理统计分析与图表制作专题学习线上班1月宣传图


        科研数据处理统计分析与图表制作专题学习线上班


        2021年1月30-31日 周末两天(图表线上班)

        授课方式:线上学习班 互动性强 建群答疑

        赠送视频供回放使用、线下复听免费



        【课程说明】

             这两部课程自开班以来受到往期学员100%高评,实用价值特别大。授课老师来自一线的同背景的科研人员,非常了解学员的实际需求。


        【统计分析与图表班课程目标】

        有一些原始数据,怎样进一步统计分析

        如何利用常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制何种图形和图表

        如何将你的实验数据规范、明确的进行可视化展示,以满足文章投稿、毕业及课题汇报等的需要等

          

        【授课方式】

           采用通俗易学的模式授课,不需要特别的电脑基础,从零基础的开始;

           以案例式教学为主导,通俗易懂、实用性好;

           以专题讲座的形式编排课程,各个突破,让每个听课者都能轻松掌握;

           建群互动,解决学员的困惑的问题。正误对比分析,指出常见实验数据处理的错误;

           不进行各种软件的枯燥介绍,不拘泥于软件本身,从生物医学科研的应用实际出发;





        【主办单位】

        玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司)

        【承办单位】

        上海玮瑜生物科技有限公司

        上海焦务科技服务中心

        【会议时间】

        2021年1月23-24日    插图班

        2021年1月30-31日    图表班

        查看更多

        玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司) 玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司)

        玮瑜科研平台(上海玮瑜生物科技有限公司)于2019年12月28日举办2019转录组测序数据分析及案例实践培训班(12月上海班)。

        会议日程 (最终日程以会议现场为准)


        【图表班课程内容  2021年1月30-31日 周末两天 9点开始】

         

        专题一、原始数据的管理与分析                                                                                 

        如何正确录入缺失数据,如何尽量降低缺失数据的影响?

        原始数据中误填数据、逻辑矛盾数据的智能查找如何和替代修正?

        如何把原始数据对原始数据进行初步描述?

        如何计算一组数据的均值、标准差、技数、最大最小值、25%百分位数、中位数、75%百分位数?

        为什么中文期刊中正态分布且方差齐的计量资料采用x±s表示?

        为什么中文期刊中非正态或方差不齐时采用M(P25,P75)表示?

        如何转换SCI论文中的Mean±SD和中文期刊中常用的x±s的转换?

        EXCEL的批量录入、读取及其与SPSS统计软件的数据交互?

        数据的单元格格式如时间/分数/货币/文本的选择和有效数字的修约及修约规则设置?

        原始数据通过连续变量的等级化分析?

        如何快速正确录入批量数据的技巧?

        冻结首行,“查找、替换”和“自动更正”功能的巧用?

        对不定长数据进行缩小填充/自动换行的预处理?

        如何根据单位格性质设置输入法的自动切换;

        如何自动定位数据小数点位?

        EXCEL自动编号填充?个性化设置表格、单色输出以提高数据的录入效率?

        利用科研上常用的函数自定义随机及有序生产新数据?

        如何制作Excel数据透视表?

        实验图表可按照“图型Graph类”、“照片Photo类”、“表格Table类”的分类,其各自的投递SCI杂志的投稿要求分别是什么?

        “图型Graph类”、“照片Photo类”、“表格Table类”三类图表的数据处理分别有哪些注意事项?

         

        专题二、图型Graph类                                                                                     

        哪些是图型Graph类图表的基本要素?

        其标题、X/Y轴、图形区、图例设置的要求是什么?

        表示不同类别的分类轴和表示数值概念的数据轴的有何差别

        分析不能用作图形展示的数据和不需要做图形展示数据的差别?

        如何从原始数据出发分析选择合适的数据图形绘制

        散点图、折线图、柱状图、箱须图、箱式图、生存图、单析图的选择与绘制?

        散点图中离散数据的确定?

        折线图趋势的表示意义与拟合?

        箱须图/箱式图的意义与差别?

        柱状图差异值展现SD和SEM有何差别,该如何选择?

        如何在选择合适图形的同时选定合适的统计方法?

        如何正确标注统计学差异,确定P与*的意义?

        双向坐标图形的绘制方法和意义?

        双Y轴图在什么情况下使用?如何制作?

        如何处理差异较大数据进行的分级坐标处理?

        如何设置XY偏移建立非0坐标图形,其适用范围是什么?

        如何选择折线图连线或者拟合连线等?

        如何改变线条粗细、颜色样式、数据柱图间隔排布等

        如何在图表特殊区域中背景底色标记?

        如何让连接曲线上着重标识出需要突出显示数据点?

        如何让绘制的不同图形之间使用“格式刷”实现快速统一线条颜色样式?

        用Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制图形时误删图形元素(如图例、XY轴title等)后如何恢复?

        分级图例的绘制和排布?

        如何在绘制图形中任意地方插入文字、照片等?

        如何进行特殊文本函数公式的插入修改?

        常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制各种图形的方法和比较?

        常见图表的应用范围、区别、选用经验和注意事项是什么?

        Graphpad中如何绘制多重回归线?

        如何使用Roc曲线的参数拟合及统计分析

         

        专题三、复杂图表专题                                                                                       

        如何利用常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制多图表组合、交互式图表、堆叠表、交叉表、嵌套表,并对其进行排布和分层

        多个数据之间的统计方法与图表排列的制作?

        一维表、二维表、三维表的区别和选择?

        如何插入复杂函数关系式、如何插入少见的统计符号?

        曲线拟合图形的使用和注意事项?

         

        专题四、表格Table类                                                                                     

        分析表格Table类展示数据的优势和不足?什么时候该选择表格Table类展示数据?

        表格Table类常用三线表的特征?

        表格的正确合并与分割

        表格中数据单位、分类项,长数据的正确标注?

        表格中数值精确小数及科研数据的正确修约方式

        表格中均值±标准差表述、如何正确标注统计学差异等)

        如何实现单页word的横向排布?

        表格如行列均分、正确排序等修饰技巧?

        如何实现表格嵌套?

        如何快速绘制隔行变色表,如何单例修改?

        表格类数据的两种常见投稿方式及注意事项

         

        专题五、统计分析                                                                                              

        如何根据绘制图形的样式选择正确的统计方法,如何在选择合适图形的同时选定合适的统计方法?

        XY型图(线性回归、非线性回归、相关分析等)的选择及分析

        Column型图(单样本t检验;成组t检验;配对t检验;单样本秩和检验,多组独立样本秩和检验、单因素方差分析等)的选择及分析

        Grouped型图(多因素方差分析;重复测量的多样本方差分析等)的选择及分析

        Contingency型图(四格表精确检验;卡方检验等)的选择及分析

        Survival型图(单因素生存曲线比较)的选择及分析

        哪些是掌握数据处理及统计分析必需掌握的常用基本术语名词

        参数检验与非参检验的区别

        如何选择双尾检验还是单尾检验

        标准偏差(SD)和标准误差(SEM)的差别和选择?

        Graphpad七种检验的多种分析?

        单样本t检验的适用范围和具体参数选择?--样本均数与已知总体均数比较的t检验,与已知正常值比较确定是否异常

        配对t检验的适用范围和具体参数选择?--配对的两组受试对象分别接受两种处理/同一受试对象处理前后的比较等

        成组t检验的适用范围和具体参数选择?--区别于配对t检验,是完全随机化设计的两个样本均数比较的检验

        线性回归分析的适用范围和具体参数选择?--多组数据之间的相关性分析,分析两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系

        多因素方差分析的适用范围和具体参数选择?--分析独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析

        列联表卡方检验的适用范围和具体参数选择?--分析多组定类变量间是否独立即是否存在某种关联性

        生存图曲线检验的适用范围和具体参数选择?--用于预后评价结局指标,生存率与死亡率的分析

        如何在SCI论文“Materials and Methods"部分中进行严谨专业的统计结论描述?

        如何在图型和“Figure Legends”部分进行规范的统计学差异标注?

         

        专题六、常见出错专题                                                                                          

        原始数据录入错误的查找和更正?

        直方图、调图、柱形图、散点图、箱线图、面积图、饼图等绘制存在哪些常见错误?

        SCI论文递交图片无法通过杂志社QC的常见原因?

        图像本身像素太过低的处理方式?

        如何处理图像本底相差太大的一组图片?

        规范图形不可缺少必要的绘制要素?

        如何判断绘制的图形能否反映需表现的事实?

        如何绘制的Figure导出后容量大小超过上传限制该如何处理?

        分析Figure导出后分辨率不够的原因:是由于本身图片质量太差,还是由于处理转置过程导致的像素丢失?该如何分别对待?

        如何图片拉伸比例失调,怎样的处理能保证图片拉伸比例及像素要求?

        图像大小不一,来源不同如何统一归置?

        列联表制作过程中存在的常见问题?

        常见的多图表组合的组合协调错误如何判断和更正?

        查看更多

        会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        【主讲老师】

            金老师是来自中科院系统。在医学生物科研一线岗位10余年,发表SCI论文18篇,总影响因子92.14分。承担和参与了国家、省部级多项科研项目。熟练掌握医学生物科研相关的各项软件;对实验数据的分析、数据图形的绘制、生物统计的适用、科研图片处理、医学文献的管理等方面具有独到的见解。兼任杂志的美术审编,对作者的图表错误之处非常的熟悉。多次受邀在中国科学院系统及各大学医学院做“科研数据与图表处理”讲座。

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        参会指南

        会议门票


        【注册费用】

        3200元/人。 


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        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        标签: 数据处理

        还有若干场即将举行的 数据处理大会

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