Medical Statistics: A Practical Approach
Dieses Buch eignet sich als Lehrbuch für alle Stufen von Medizinstudenten. Es ist auch als Nachschlagewerk für Studenten nützlich, die sich für die Anwendung der Biostatistik in der Medizin interessieren.
Die Materialien von der Einleitung bis zu Kapitel 6 ähneln denen eines statistischen Grundlehrbuchs. Dieses Buch ist moderner als die gängigen Lehrbücher der medizinischen Statistik. In diesem Buch werden biostatistische und epidemiologische Konzepte auf angenehme Weise miteinander verknüpft.
Im Gegensatz zum Trugschluss des p-Wertes wird der Bayes-Faktor als Maß für die in den Stichprobendaten verborgene Evidenz eingeführt.
Er veranschaulicht die Anwendung der Regression zum Mittelwert in der Medizin. Viele epidemiologische Konzepte wie Sensitivität und Spezifität des diagnostischen Tests, Klassifizierung und Diskriminierung, Arten von Verzerrungen usw.
werden in dem Buch diskutiert. Kapitel 7 über "Korrelation und Regression" umfasst das Konzept der Regression zum Mittelwert, verallgemeinerte lineare (Poisson- und logistische) Regressionsmodelle und die Unterscheidung, welche neuen Daten zu welchen Stichprobendatensätzen gehören. Kapitel 8 behandelt die nichtparametrische Inferenz, einschließlich Kolmogorov- und Smirnov-Test.
Über die Schätzung und den Hypothesentest wird in Kapitel 9 der Stichprobenumfang bestimmt. Kapitel 10 befasst sich mit der Untersuchung des Designs für die Erhebung von Stichprobendaten, einschließlich Kohorten-, Querschnitts-, Fall-Kontroll- und klinischen Studien. Darüber hinaus werden in Kapitel 10 als letzter Abschnitt die Arten der Verzerrung erläutert.
Kapitel 11 befasst sich ausführlich mit den Schlussfolgerungen aus Kontingenztabellen, einschließlich 2 x 2, Zweiwege- und Dreiwege-Tabellen. Fünf Tests (Pearson, log-odds-ratio, Fisher-Irwin, McNemar und Ejigou-McHugh) sind in Abschnitt 11 aufgeführt.
1. Sechs Tests (Pearson, Interaktion erster Ordnung, linearer Trend nach Yate, marginale Homogenität nach Stuart, Kendall und Wilcoxon-Mann-Whitney) werden in Abschnitt 11 beschrieben. 2.
Drei Tests (Pearson, log-odds-ratio auf Interaktion erster Ordnung, Barlett's auf Interaktion zweiter Ordnung) und Simpson's Paradox werden in Abschnitt 11 behandelt.
3. Kapitel 12 behandelt die Analyse von Überlebensdaten. In Abschnitt 12 werden zwei Methoden (Lebenstabelle und Kaplan-Meier) zur Schätzung der Überlebensfunktion vorgestellt.
2. Vier Methoden (Maximum Likelihood, Armitage's Preference, Wald's Sequential Sign und Armitage's Restricted Sequential) zum Vergleich zweier Überlebenskurven werden in Abschnitt 12 behandelt. 3.
Das Proportional-Hazard-Modell und der Log-Rank-Test werden in den Abschnitten 12. 4 und 12. 5.
Darüber hinaus enthält das Buch fortgeschrittene Techniken zum Vergleich zweier Überlebenskurven wie die Präferenzmethode von Armitage, den eingeschränkten sequentiellen Test von Armitage und den sequentiellen Vorzeichentest von Wald. Auch die Inferenz auf Kontingenztabellen wird ausführlicher als in anderen Büchern behandelt.
| ISBN: | 9789811218422 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 428 |
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