Bewertung:

Das Buch „Multivariable Model Building“ wird für seinen zugänglichen Ansatz zur multivariablen Regressionsanalyse gelobt, insbesondere für diejenigen, die nur über begrenzte statistische Kenntnisse verfügen. Es deckt die notwendigen Methoden effektiv ab und enthält praktische Softwareanleitungen, so dass es für Fachleute in der klinischen Forschung und den biomedizinischen Wissenschaften geeignet ist.
Vorteile:⬤ Zugänglich für Leser ohne fortgeschrittene statistische Kenntnisse.
⬤ Umfassende Abdeckung statistischer Methoden wie gebrochene Polynome und kubische Splines.
⬤ Praktische Beispiele unter Verwendung statistischer Software (STATA, SAS, R).
⬤ Klare Kommunikation von komplexen Konzepten.
⬤ Starke Empfehlungen von Fachleuten aus dem medizinischen Bereich.
⬤ Vertiefte statistische Theorie für fortgeschrittene Praktiker wird möglicherweise nicht angeboten.
⬤ Schwerpunkt auf spezifischer Software (hauptsächlich STATA), was die Anwendbarkeit auf andere Softwareumgebungen einschränken kann.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Multivariable Model - Building: A Pragmatic Approach to Regression Anaylsis Based on Fractional Polynomials for Modelling Continuous Variables
Multivariable Regressionsmodelle sind in allen Bereichen der Wissenschaft, in denen empirische Daten analysiert werden müssen, von grundlegender Bedeutung.
In diesem Buch wird ein systematischer Ansatz zur Erstellung solcher Modelle vorgeschlagen, der auf Standardprinzipien der statistischen Modellierung beruht. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der fraktionalen Polynommethode zur Modellierung des Einflusses kontinuierlicher Variablen in einem multivariablen Kontext, ein Thema, für das es keinen Standardansatz gibt.
Die vorhandenen Möglichkeiten reichen von sehr einfachen Schrittfunktionen bis hin zu hochkomplexen adaptiven Methoden wie multivariaten Splines mit vielen Knoten und Penalisierung. Dieser neue Ansatz, der zum Teil von den Autoren in den letzten zehn Jahren entwickelt wurde, ist ein Kompromiss, der interpretierbare, verständliche und transportable Modelle fördert.