W dobie medycyny opartej na danych umiejętność ich właściwej analizy stanowi istotny element pracy osób zajmujących się badaniami i praktyką kliniczną. MedCalc to narzędzie statystyczne wykorzystywane w analizie danych medycznych i biomedycznych, umożliwiające wykonywanie zarówno podstawowych, jak i bardziej zaawansowanych analiz statystycznych.

Podczas szkolenia omówione zostaną praktyczne zastosowania programu MedCalc. Zakres obejmuje podstawowe operacje na danych, interpretację wyników analiz statystycznych oraz wybrane metody stosowane w badaniach klinicznych. Zajęcia będą oparte na przykładach praktycznych, odzwierciedlających typowe sytuacje analityczne spotykane w pracy z danymi medycznymi.

Szkolenie skierowane jest do osób rozpoczynających pracę z analizą statystyczną, jak również do tych, które chcą usystematyzować i rozszerzyć swoją wiedzę w zakresie wykorzystania narzędzi statystycznych w badaniach biomedycznych. Szkolenie ma charakter prowadzonego na żywo warsztatu, ze sprawdzaniem postępów uczestników i możliwością zadawania pytań. Uczestnicy po zakończeniu warsztatu otrzymają pocztą elektroniczną certyfikat potwierdzający ukończenie kursu.

Termin: 19, 20 i 23 października 2026, 9:00 – 14:00 (3-dniowe warsztaty online).

Liczba godzin: 15 (5 godzin każdego dnia z 2 przerwami kawowymi).

Lokalizacja: warsztaty zdalne.

Grupa: do 10 osób.

Wykładowca: Prof. UAM dr hab. Piotr Płuciennik

Cena: 2499 zł netto (3073,77 zł brutto). Pracownikom finansowanym przez instytucje naukowe (lub inne jednostki finansowane ze środków publicznych) przysługuje zwolnienie z VAT.

Metody płatności: przelew na konto.

Zapewnienie licencji MedCalc we własnym zakresie uczestników.

Zagadnienia:

1. Wprowadzenie do MedCalc
• Interfejs programu i jego możliwości
• Zastosowanie MedCalc w analizie danych medycznych
• Podstawowe zasady pracy ze środowiskiem statystycznym
2. Wczytywanie i przetwarzanie danych
• Import danych z różnych źródeł (Excel, CSV, bazy danych)
• Organizacja i czyszczenie zbiorów danych
• Przygotowanie danych do analizy
3. Statystyka opisowa
• Miary tendencji centralnej i zmienności
• Rozkłady danych
• Interpretacja podstawowych wyników statystycznych
4. Wizualizacja danych
• Tworzenie czytelnych wykresów i diagramów
• Histogramy, boxploty, wykresy zależności
• Prezentacja wyników w formie graficznej
5. Analiza zależności
• Korelacja Pearsona i Spearmana
• Współczynnik zgodności tau Kendalla
• Interpretacja siły i kierunku zależności
6. Testy statystyczne
• Testy parametryczne i nieparametryczne
• Dobór odpowiedniego testu do danych
• Interpretacja wyników i poziomu istotności
• Obliczanie minimalnej liczby obserwacji
7. Analiza regresji
• Regresja liniowa
• Regresja wielokrotna
• Regresja logistyczna
• ANCOVA
• Wnioskowanie na podstawie modeli
8. Porównywanie jakości wyników
• Wykres Blanda-Altmana i Mountain Plot
• Regresyjne metody oceny jakości pomiarów
9. Analiza przetrwania
• Krzywe Kaplan-Meiera
• Model proporcjonalnych hazardów Coxa
10. Metaanaliza
• Podstawy łączenia wyników badań
• Interpretacja wykresu forest plot
• Ocena heterogeniczności

Cele kształcenia

Po kursie uczestnik będzie:

1. Znać środowisko programu MedCalc oraz jego główne funkcjonalności i zastosowania w analizie danych medycznych.
2. Umieć poprawnie wczytywać, organizować i przygotowywać dane do analizy.
3. Znać podstawy statystyki opisowej oraz umieć interpretować uzyskane wyniki.
4. Potrafić tworzyć czytelne i profesjonalne wizualizacje danych wspierające analizę i prezentację wyników.
5. Zrozumieć zasady analizy zależności między zmiennymi, w tym zastosowanie korelacji Pearsona, Spearmana oraz współczynnika tau Kendalla.
6. Umieć dobierać odpowiednie testy statystyczne do rodzaju danych oraz poprawnie interpretować ich wyniki.
7. Potrafić oszacować minimalną wielkość próby niezbędną do przeprowadzenia rzetelnego badania.
8. Znać podstawy analizy regresji (liniowej, wielokrotnej) oraz ich zastosowania w praktyce.
9. Umieć porównać jakość metod i wyników, szczególnie w kontekście diagnostyki medycznej.
10. Znać podstawy analizy przetrwania oraz metaanalizy jako narzędzi wspierających badania naukowe.

Efekt końcowy: Uczestnik będzie przygotowany do samodzielnego przeprowadzania analizy statystycznej w MedCalc oraz będzie potrafił świadomie interpretować wyniki w kontekście medycznym i badawczym.

Prof. UAM dr hab. Piotr Płuciennik

Matematyk i ekonomista. Certyfikowany tutor akademicki. Naukowo specjalizuje się w finansach obliczeniowych oraz analizie danych finansowych, ale posiada też doświadczenie w analizie innego typu danych, w tym danych medycznych. Jest autorem ponad 50 publikacji naukowych. Realizował 5 projektów naukowych. Doświadczenie naukowe zdobywał pracując dla uczelni wyższych oraz instytucji publicznych.

Prowadzi zajęcia dydaktyczne z analizy danych, a także finansów obliczeniowych na studiach I i II stopnia oraz w szkole doktorskiej. Pełnił funkcję promotora ponad 150 prac licencjackich i magisterskich. Realizuje indywidualne programy tutoringowe dla szczególnie uzdolnionych studentów. Prowadzi szkolenia kadr naukowych oraz pracowników korporacji w zakresie narzędzi analizy danych w R oraz Pythonie, MATLAB-ie oraz Wolfram Mathematica, a także specjalistycznym oprogramowaniu (Gretl, MedCalc). Realizował obliczenia i analizował dane w projektach naukowych oraz korporacyjnych.