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Exercises: 11-PH-MA-EpiKuR-2 Datenquellen und Datenanalyse von Kontext- und Raumfaktoren - Details

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General information

Course name Exercises: 11-PH-MA-EpiKuR-2 Datenquellen und Datenanalyse von Kontext- und Raumfaktoren
Subtitle
Course number 11-PH-MA-EpiKuR-2
Semester SoSe 2025
Current number of participants 13
expected number of participants 20
Home institute Public Health
Courses type Exercises in category Teaching
First date Friday, 09.05.2025 09:00 - 14:00, Room: Achterstr. 30 2.690
Type/Form
Englischsprachige Veranstaltung Nein

Comment/Description

Methoden und aktuelle Forschung in der Kontext- und Raum-bezogenen Epidemiologie
In dem Modul „Methoden und aktuelle Forschung in der Kontext- und Raum-bezogenen Epidemiologie“ werden unterschiedliche Verfahren zur Expositionserhebung von kontextuellen Merkmalen und räumlichen Analysen behandelt sowie inhaltlich ausgewählte kontextuelle Expositionen betrachtet.
Zunächst gehen wir im Seminar auf methodische Herausforderungen und Läsungsansätze, wenn Expositionen auf der kontextuellen Ebene und das Gesundheits-Outcome auf der Individualebene vorliegen. Speziellen Methoden der Expositionserhebung und statistische Methoden bei der Effektberechnung werden themaitisiert.
Schließlich werden unterschiedliche kontextuelle Expositionen, wie z.B. Lärm, Luftschadstoffe, sozialer Zusammenhalt, Grünflächen oder Armut einer Gesellschaft, genauer untersucht. Dabei werden insbesondere die Methoden und Ergebnisse bereits publizierter Studien analysiert.
Als Prüfungsleistung gestalten die Studierenden eine interaktive Lehreinheit zu einer ausgewählten kontextuellen Exposition im Hinblick auf Erhebung, Methodik und einer kritischen Auseinandersetzung mit der Literatur.
Zusätzlich beschäftigen wir uns in den zwei Blockseminaren „Datenquellen und Datenanalyse von Kontext- und Raumfaktoren“ mit praktischen Anwendungen der kontext- und raumbezogenen Epidemiologie. Insbesondere lernen wir den Umgang mit räumlichen Daten in der Geoinformationssoftware QGIS und der statistischen Programmiersprache R. Das Einlesen, Bearbeiten, Visualisieren und Analysieren von Daten wird anhand konkreter Datenbeispiele vermittelt.
Voraussetzungen: Erste Grundkenntnisse in R sind erforderlich

Registration mode

After enrolment, participants will manually be selected.

Potential participants are given additional information before enroling to the course.