 <h1>Congratulations! 🎉 </h1>
    <p style="color:#637381;">All done! You’ve completed another milestone.</p>

To continue, enter your details to log in.

We’ve sent a 6‑digit code to #MAIL_ADDRESS#\nPlease check your inbox or spam folder and enter the code below to continue.

Verification code sent

Thank you for the payment. You can now access {collectionName} by simply clicking the button below.

Yes, you’ve successfully ordered! 🎉

Unlock This Exclusive Course

It seems that your email address is not currently on the authorized access list. Please ensure you are using the email address that was invited, or contact the content owner for assistance.

Verification Required for Access

Fundamentals of Biostatistics and Data Preparation

Why Biostatistics Is More Than Just Clicking in Excel

Data Types in Healthcare and Questionnaire Research

Data Preparation Before Analysis: Missing Values, Outliers, and Error Checking

Descriptive Statistics and Presentation of Results

Descriptive Statistics

Graphical and Tabular Presentation of Data

Principles of Statistical Testing

Hypothesis Testing and Correct Interpretation of the P-value

Confidence Interval and Clinical Significance

Normality and Test Assumptions

Selection and Application of Statistical Tests

How to Choose the Right Statistical Test

Practical Scenario: GLP-1 Questionnaire Survey

Individual Tests in Practice

Interpretation, Reporting, and Research Limitations

How to Write Results in Your Thesis

Limitations of Questionnaire and Facebook Samples

STROBE Minimum for Observational Work

Practical Step-by-Step Workflow

Glossary of Key Biostatistical Terms

Quiz

Scenario 1: Choosing a test for two independent groups

Scenario 2: Analysis of paired measurements (before and after)

Scenario 3: Interpretation of the p-value

Scenario 4: Analysis of categorical questionnaire data

Scenario 5: Exploring Correlations

Scenario 6: Working with Outliers

Scenario 7: Statistical versus Clinical Significance

Scenario 8: Limitations of a Questionnaire Distributed on Facebook

Feedback

Reflection on Your Own Research Proposal

Assessment of Confidence in Choosing Biostatistical Methods

Final Glossary and Cheat Sheet for Test Selection

Are you struggling with data processing for your bachelor's, master's, or doctoral thesis? Are you getting lost in terms like p-value, confidence interval, or t-test?

Are you struggling with data processing for your bachelor's, master's, or doctoral thesis? Are you getting lost in terms like p-value, confidence interval, or t-test? The course "Practical Biostatistics: How to Process Clinical and Questionnaire Data" is designed exactly for you. Forget about complex mathematical formulas and dry theory. This course will guide you through the entire data analysis process, from initial cleaning to the final writing of results according to international academic standards (STROBE).

You will learn how to correctly prepare data from questionnaires or clinical measurements, how to detect errors, and how to choose the right statistical test using a simple decision tree. You will discover why biostatistics is not just about mechanical clicking in software, but about critical thinking. We will show real-world scenarios from medical research – for example, analyzing the effects of GLP-1 analogs in patients.

In addition to the calculations themselves, we will focus on the most important part: how to interpret results clearly and defensibly, how to create clear tables and graphs, and how to avoid common mistakes such as confusing statistical and clinical significance. You will also receive practical templates for writing results into your final thesis. Gain confidence in data analysis and take your research to a professional level!

Practical Biostatistics: How to Process Clinical and Questionnaire Data

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Správné zpracování a interpretace dat představují klíčový pilíř vědecké práce v oblasti zdravotnictví, biologie i příbuzných přírodovědných oborů. Biostatistika však zdaleka nespočívá pouze v mechanickém klikání v tabulkovém procesoru, nýbrž v hlubším porozumění náhodné variabilitě živých systémů a v logickém uvažování nad získanými výsledky. Tento kurz provází účastníky celým procesem vědecké analýzy – od prvotního čištění dat, identifikace odlehlých hodnot a klasifikace proměnných až po volbu adekvátních popisných statistik. Cílem je naučit studenty a začínající výzkumníky nahlížet na data kriticky a připravit je na korektní prezentaci výsledků, která splňuje nároky kladené na akademické závěrečné práce.</p>

<p>Významná část kurzu je věnována principům statistického testování, správné interpretaci p-hodnot a pochopení rozdílu mezi statistickou a reálnou klinickou významností. Účastníci se naučí pracovat s rozhodovacím stromem pro volbu vhodného testu – ať už jde o porovnání nezávislých skupin, párová měření či analýzu kategorických dat z dotazníkových šetření. Na praktickém příkladu analýzy účinků GLP-1 analogů si osvojí aplikaci těchto metod v reálném výzkumném scénáři. Zvláštní důraz je kladen na transparentní reporting výsledků podle mezinárodních standardů STROBE a na kritické zhodnocení limitů vlastního výzkumu, jako je zkreslení samovýběrem u internetových dotazníků. Kurz je koncipován tak, aby byl srozumitelný i bez pokročilých matematických znalostí, a nabízí praktický návod, jak získaná data proměnit v obhajitelné vědecké závěry.</p>
        </div>
    </div>
</div>
