Descriere - Biostatistics, A Guide to Design, Analysis and Discovery

- Include acces la un site web însoțitor cu exemple suplimentare și o explicație completă a pachetelor de computer
- Peste 40% material nou cu exemple moderne din viața reală, exerciții și referințe
- Noi capitole despre regresia logistică; Analiza datelor sondajului; și modele de studiu
- Introduce strategii pentru analizarea datelor de sondaj complexe
- Scris într-un stil conversațional mai accesibil studenților cu date reale
Descriere

Astăzi, matematica, biologia, medicina și statistica reduc decalajul interdisciplinar într-un mod fără precedent și multe dintre întrebările importante fără răspuns acum apar la interfaţa acestor discipline. Acum, aflat la a doua ediție, acest ghid ușor de utilizat despre biostatistică se concentrează pe utilizarea și interpretarea corectă a metodelor statistice. Acest manual nu necesită cunoștințe extinse în matematică, ceea ce îl face ușor de utilizat pentru toți studenții din domeniul științelor sănătății publice. În loc să evidențieze derivările de formule, autorii oferă argumente pentru formule, permițând studenților să înțeleagă o mai bună înțelegere a legăturii dintre biologie și statistică. Materialul despre tabelele de viață și analiza supraviețuirii permite studenților să înțeleagă mai bine literatura recentă din domeniul sănătății, în special în studiul tratamentului bolilor cronice. Biostatistics include acum un site web însoțitor pentru a demonstra diferitele aplicații ale pachetelor de computer pentru efectuarea diferitelor analize prezentate în acest text.

Cititori

Studenți în științele sănătății, profesioniști în sănătate publică, practicieni.
Citate

„Această carte reușește în toate aspectele: este scrisă clar, are o acoperire excelentă a fundamentelor metodologiei statistice... și este informativă prin prezentarea sa statistică inedită....” - Jurnalul Asociației Americane de Statistică

Table of Cuprins

1. INTRODUCERE 1.1 Ce este Biostatistica? 1.2 Date – Componenta cheie a unui studiu 1.3 Proiectare – Drumul către date relevante 1.4 Replicarea – Parte a metodei științifice 1.5 Aplicarea metodelor statistice Observații finale Exerciții Referințe 2. DATE ȘI NUMERE 2.1 Date: Reprezentare numerică 2.2 Observații și variabile Utilizare 2.3 Observații și variabile cu variabile 2.4 Fiabilitate și validitate 2.5 Tehnica răspunsului randomizat 2.6 Probleme obișnuite ale datelor Observații finale Exerciții Referințe 3. METODE DESCRIPIVE 3.1 Introducere în metodele descriptive 3.2 Prezentarea tabelară și grafică a datelor 3.2.1 Tabele de frecvență 2.2 Diagrame 2.3. .4 Histograme 3.2.5 Diagrame cu tulpini și frunze 3.2.6 Diagrame cu puncte 3.2.7 Diagrame de dispersie 3.3 Măsuri ale tendinței centrale 3.3.1 Media, mediana și modul 3.3.2 Utilizarea măsurilor tendinței centrale 3.3.3 Media geometrică 3.4 Măsuri ale variabilității 3.4.1 Intervale și percentile 3.4.2 Diagrame cu casete 3.4.3 Varianța și abaterea standard 3.5 Ratele și rapoartele 3.5.1 Rate brute și rate specifice 3.5.2 Rate ajustate 3.6 Măsuri ale schimbării în timp 3.6.1 Linear 3.6. Creștere 3.6.2 Creștere geometrică 3.6.3 Creștere exponențială 3.7 Coeficienți de corelație 3.7.1 Coeficientul de corelație Pearson 3.7.2 Coeficientul de corelație pentru rangul Spearman Observații finale Exerciții Referințe 4. TABELE DE PROBABILITATE ȘI DE VIEȚE 4.1 A.4 Definirea Probabilităților 4.1 A.4 Definiția2 Regula de adunare pentru probabilități 4.2.2 Probabilități condiționate 4.2.3 Evenimente independente 4.3 Definiții din epidemiologie 4.3.1 Rate și probabilități 4.3.2 Sensibilitate, specificitate și valoare prezisă Pozitiv și negativ 4.3.3 Graficul caracteristicilor de funcționare a receptorului 4.4 Probabilitatea Bayes4.' în eșantionare 4.5.1 Eșantionare cu înlocuire 4.5.2 Eșantionare fără înlocuire 4.6 Estimarea probabilităților prin simulare 4.7 Probabilitatea și tabelul de viață 4.7.1 Primele patru coloane ale tabelului de viață 4.7.2 Câteva utilizări ale tabelului de viață 4.7.3 Valori așteptate în tabelul de viață 4.7.4 Alte valori așteptate în tabelul de viață Observații finale Exerciții Referințe 5. DISTRIBUȚII DE PROBABILITATE 5.1 ​​Distribuția binomială 5.1.1 Probabilități binomiale 5.1.2 Media și variația distribuției binomiale 5.1.3. Forme ale distribuției binomiale 5.2 Distribuția Poisson 5.2.1 Probabilități Poisson 5.2.2 Media și varianța distribuției Poisson 5.2.3 Găsirea probabilităților Poisson 5.3 Distribuția normală 5.3.1 Probabilități normale 5.3.2 Transformarea la distribuția normală standard 5.3. 3 Calculul probabilităților normale 5.3.4 Graficul probabilității normale 5.4 Teorema limită centrală 5.5 Aproximații ale distribuțiilor binomiale și Poisson 5.5.1 Aproximarea normală a distribuției binomiale 5.5.2 Aproximarea normală a distribuției Poisson Observații finale Exerciții Referințe 6. PROIECTE DE STUDIU 6.1 Proiectare: punerea în practică 6.2 Anchete și experimente prin eșantion 6.3 Eșantionare și proiecte de eșantionare 6.3.1 Cadrul de eșantionare 6.3.2 Importanța eșantionării probabilistice 6.3.3 Eșantionarea aleatorie simplă 6.3.4 Eșantionarea sistematică 6.3.5 Eșantionarea aleatorie stratificată 6.3.6 Eșantionarea în grup 6.3.7 Probleme datorate eșantionării neintenționate 6.4 Experimente proiectate 6.4.1 Atribuire aleatorie și comparare aleatorie 64.2 Grupuri aleatoare 6.4.3 Dimensiunea eșantionului 6.4.4 Experimente simple și dublu-orb 6.4.5 Blocarea și variabilele străine 6.4.6 Limitările experimentelor 6.5 Variații ale modelelor de studiu 6.5.1 Proiectarea încrucișată 6.5.2 Designul caz-control 6.5.3 Proiectarea studiului de cohortă Observații finale Exerciții Referințe 7. ESTIMARE A INTERVALULUI 7.1 Intervale de predicție, încredere și toleranță 7.2 Intervale fără distribuție 7.2.1 Interval de predicție 7.2.2 Interval de încredere 7.2.3 Interval de toleranță 7.3 Intervalul de toleranță 7.3.1 Distribuție bazată pe intervalul de încredere 7.3.7. Interval de încredere pentru medie 7.3.2 Interval de încredere pentru o proporție 7.3.3 Interval de încredere pentru rate brute și ajustate 7.4 Interval de încredere pentru diferența a două medii și diferența de proporții a două medii independente 7.4.1 Diferența a două medii dependente 7.4. Diferența a două proporții independente 7.4.3 Diferența a două proporții dependente 7.5 Intervalul de încredere și dimensiunea eșantionului 7.6 Intervalul de încredere pentru alte măsuri 7.6.1 Intervalul de încredere pentru varianță 7.6.2 Intervalul de încredere pentru coeficientul de corelație Pearson 7.7 Intervalul de predicție și Toedle Distribuție normală 7.7.1 Interval de predicție 7.7.2 Interval de toleranță Observații finale Exerciții Referințe 8. TESTE DE IPOTEZE 8.1 Preliminari în testele de ipoteze 8.1.1 Definițiile termenilor utilizați în testarea ipotezelor 8.1.2 Determinarea regulilor de decizie8.1.3 Determinarea regulii8.1.3. Regula de decizie, á și â 8.1.4 Efectuarea testului 8.2 Testarea ipotezelor despre medie 8.2.1 Varianța cunoscută 8.2.2 Varianța necunoscută 8.3 Testarea ipotezelor despre proporție și rate 8.4 Testarea ipotezelor despre varianță 8.5 Testarea coeficientului de corelare ipoteze despre coeficient 8.6 Testarea ipotezelor despre diferența a două medii 8.6.1 Diferența a două medii independente 8.6.2 Diferența a două medii dependente 8.7 Testarea ipotezelor despre diferența a două proporții 8.7.1 Diferența a două proporții independente 8.7.2 Diferența dependentă 8.8 Teste de ipoteze și dimensiunea eșantionului 8.9 Semnificație statistică și practică Observații finale Exerciții Referințe 9. TESTE NEPARAMETRICE 9.1 De ce teste neparametrice? 9.2 Testul semnului 9.3 Testul rangului Wilcoxon cu semne 9.4 Testul sumei rangului Wilcoxon 9.5 Testul Kruskal-Wallis 9.6 Testul Friedman Observații finale Exerciții Referințe 10. ANALIZA DATELOR CATEGORICE 10.1 Testul de bunătate a potrivirii Tabelul de continență20. 10.2.1 Compararea a două proporții binomiale independente 10.2.2 Numărul așteptat de celule presupunând că nu există asociere 10.2.3 Raportul cotelor – o măsură a asocierii 10.2.4 Testul exact al lui Fisher 10.2.5 Analiza datelor pereche: testul McNemar 10.3 Tabelul de contingență r cu c 10.3.1 Testarea ipotezei de non-asociere: testul Chi-pătrat 10.3.2 Testarea ipotezei fără tendință 10.4 Tabele multiple 2 cu 2 10.4.1 Analizarea separată a tabelelor 10.4.2 Cochran-Mantel- Testul Haenszel 104.3 Raportul cotelor comune Mantel-Haenszel Observații finale Exerciții Referințe 11. ANALIZA DATELOR DE SUPRAVIEȚUARE 11.1 Colectarea datelor în studiile ulterioare 11.2 Metoda tabelului de viață 11.3 Metoda produsului-limită 11.1 Distribuția de supraviețuire a două distribuții de supraviețuire 11.4. -Testul Mantel-Haenszel 11.4.2 Testul Log-Rank Observații finale Exerciții Referințe 12. ANALIZA VARIANȚEI 12.1 Ipoteze pentru utilizarea ANOVA 12.2 ANOVA unidirecțională 12.2.1 Sumele pătratelor și pătratele medii 12.2 Statisticile F2.2. 12.2.3 Tabelul ANOVA 12.3 Comparații multiple 12.3.1 Ratele de eroare: individ și familie 12.3.2 Metoda Tukey-Kramer 12.3.3 Metoda diferențelor cele mai puțin semnificative a lui Fisher 12.3.4 Metoda lui Dunnett 12.4 ANOVA randomizat pentru două-Wa-Wa. Replicate 12.5 ANOVA bidirecțională cu interacțiune 12.6 Reprezentarea modelului liniar a ANOVA 12.6.1 Proiectarea complet randomizată 12.6.2 Proiectarea bloc randomizat cu m Replicate 12.6.3 ANOVA bidirecțională cu interacțiune 12.7 ANOVA cu numere inegale de observații în subgrupuri Observații de încheiere Exerciții Referințe 13. REGRESIE LINEARĂ 13.1 Regresia liniară simplă 13.1.1 Estimarea coeficienților 13.1.2 Varianța lui Y|X 13.1.3 Coeficientul de determinare (R2) 13.2 Inferența despre coeficienți pentru Inferența 13.1. Regresia 13.2.2 Diagnosticarea regresiei 13.2.3 Coeficientul pantei 13.2.4 Coeficientul Y-Intercept 13.2.5 Tabelul rezumat ANOVA 13.3 Estimarea intervalului pentru și 13.3.1 Intervalul de încredere pentru 13.3.2 Intervalul de predicție pentru 1.3.13 Linie multiplă. 1 Modelul de regresie liniară multiplă 13.4.2 Specificarea unui model de regresie liniară multiplă 13.4.3 Estimările parametrilor, ANOVA și diagnosticarea 13.4.4 Probleme de multicoliniaritate 13.4.5 Extinderea modelului de regresie: variabile fictive Observații finale Exerciții LOGISTIC 14. Referințe 13.4.5. Regresie proporțională a pericolului 14.1 Introducere în Regresia logistică 14.2 Regresie logistică simplă 14.3 Regresie logistică multiplă 14.4 Regresie logistică ordonată 14.5 Introducere în regresie proporțională a pericolului încheiat Observații Exerciții Referințe 15. Analiza datelor sondajului 15.1 Introducere în inferența bazată pe proiectare 15.2 Proiectare complexă și selecție inegală Probabilitate de selecție complexă 15.2.1 Greutatea eșantionului 15.2.2 Poststratificare 15.2.3 Efectul de proiectare 15.3 Strategii pentru estimarea variației 15.3.1 Eșantionare replicată: o abordare generală 15.3.2 Replicare repetată echilibrată 15.3.3 Jackknife Replicare repetată 15.3.4 Metoda de liniare 15.4 Strategii de analiză 15.4.1 Analiza preliminară 15.4.2 Analiza subpopulației 15.4.3 Analiza descriptivă 15.4.4 Analiza tabelului de contingență 15.4.5 Analiza de regresie liniară și logistică Observații finale Exerciții Referințe Anexe A. CONCEPTE MATEMATICE DE BAZĂ B. TABELE STATISTICE B1. Cifre aleatorii B2. Probabilităţi binomiale B3. Probabilități Poisson B4. Valori critice pentru distribuția t B6. Diagrame pentru intervalele de încredere pentru proporția B7. Valori critice pentru distribuția Chi-pătrat B8. Factori, k, pentru limitele de toleranță pe două fețe pentru distribuția normală B9. Valori critice pentru testul Wilcoxon Signed Rank B10. Valori critice pentru testul Wilcoxon Rank Sum B11. Valori critice pentru distribuția F B12. Intervalul studentizat pentru procedura Kramer-Tukey B13. Intervalul studentizat pentru procedura Dunnett C. DATE BIOSTATISTICE GUVERNAMENTALE SELECTATE C1. Datele recensământului populației C2. Statistici Vitale C3. Sondaje eșantion C4. Tabelele de viață D. SOLUȚII LA EXERCIȚII SELECTATE