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Evidence-Based Statistics: An Introduction to the Evidential Approach - From Likelihood Principle to Statistical Practice
Evidenzbasierte Statistik: An Introduction to the Evidential Approach - from Likelihood Principle to Statistical Practice bietet dem Leser einen umfassenden und gründlichen Leitfaden für den Evidenzansatz in der Statistik. Dieser Ansatz verwendet Likelihood-Ratios und nicht die Wahrscheinlichkeiten, die bei anderen statistischen Ansätzen verwendet werden. Der evidenzbasierte Ansatz ist konzeptionell leichter zu verstehen und die Berechnungen sind einfacher durchzuführen. In diesem Buch wird erklärt, wie man Daten in Bezug auf die Stärke der statistischen Evidenz für konkurrierende Hypothesen ausdrücken kann.
Der evidenzbasierte Ansatz wird trotz seiner mathematischen Präzision und statistischen Aussagekraft derzeit nicht ausreichend genutzt. Evidence-Based Statistics ist ein leicht zugänglicher und praktischer Text mit vielen Beispielen, Illustrationen und Übungen. Darüber hinaus ergänzt und erweitert die begleitende Website die im Buch enthaltenen Informationen.
Obwohl der evidenzbasierte Ansatz wahrscheinlich nicht die wahrscheinlichkeitsbasierten Methoden der statistischen Inferenz ersetzen wird, stellt er eine nützliche Ergänzung für die "Trickkiste" eines jeden Statistikers dar. In diesem Buch:
⬤ Erklärt es Schritt für Schritt, wie man statistische Beweise für häufig verwendete Analysen berechnet.
⬤ Analysen umfassen: t-Tests, ANOVA (einseitig, faktoriell, zwischen und innerhalb von Teilnehmern, gemischt), kategoriale Analysen (Binomial, Poisson, McNemar, Quotenverhältnis, Quotenverhältnis, Daten, die "zu gut sind, um wahr zu sein", Mehrwegtabellen), Korrelation, Regression und nichtparametrische Analysen (eine Stichprobe, verbundene Stichproben, unabhängige Stichproben, mehrere unabhängige Stichproben, Permutation und Bootstraps)
⬤ Für alle Analysen werden Gleichungen angegeben, und für viele der Analysen wird statistischer R-Code bereitgestellt.
⬤ Berechnungen des Stichprobenumfangs für Beweiswahrscheinlichkeiten von irreführenden und schwachen Beweisen werden erläutert.
⬤ Nützliche Techniken wie das kritische Prioritätsintervall von Matthews, der Bayes-Faktor von Goodman und die Abbruchregel von Armitage werden beschrieben.
Empfohlen für Studenten und Doktoranden aller Fachrichtungen, die in hohem Maße auf statistische Analysen angewiesen sind, sowie für aktive Forscher und Fachleute in diesen Bereichen, Evidence-Based Statistics: An Introduction to the Evidential Approach - from Likelihood Principle to Statistical Practice gehört in das Bücherregal eines jeden, der seine Herangehensweise an die statistische Analyse erweitern und stärken möchte.
| ISBN: | 9781119549802 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 256 |
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