📍 Архангельск | 📅 26–28 августа 2026
Школа пройдёт на базе Северного государственного медицинского университета.

Северный государственный медицинский университет приглашает аспирантов, молодых учёных и преподавателей принять участие в Школе «Регрессионный анализ в биомедицинских исследованиях».

Цель программы — сформировать у слушателей знания о типах регрессионных моделей (линейная, логистическая), условиях их применимости, допущениях и ограничениях в контексте биомедицинских данных; подготовить к самостоятельной оценке корректности использования методов регрессионного анализа, представленных в научных публикациях, к их применению для решения прикладных задач: а именно, выявления факторов риска, построения прогностических моделей.

Программа курса включает в себя лекции преподавателей, имеющих богатый опыт планирования научных исследований и участия в международных проектах, практические занятия и семинары, которые помогут слушателям освоить подходы к представлению результатов медицинских исследований.

Формат проведения школы: очные лекции и семинары.
Режим занятий: очный, с 10.00 до 16.00

По итогам участия в Школе можно получить официальный документ университета (удостоверение о повышении квалификации или сертификат участника). Подробнее в заявке

1. Введение в регрессионный анализ в биомедицине: роль регрессионного анализа в доказательной медицине, типы переменных, понятие зависимости, ковариант, вмешивающихся факторов, краткий обзор методов регрессионного анализа результатов исследования, стратегии отбора переменных при проведении многофакторного регрессионного анализа.
2. Линейная регрессия: допущения линейной регрессии (нормальность остатков, гомоскедастичность, линейность связи, независимость наблюдений) и их графическая диагностика, множественная линейная регрессия, построение регрессионных моделей в STATA, интерпретация и представление результатов анализа.
3. Логистическая регрессия: бинарная логистическая регрессия, преобразование «логит», отношение шансов, множественная логистическая регрессия, построение регрессионных моделей в STATA, интерпретация и представление результатов анализа.