This new book provides a unified, in-depth, readable introduction to the multipredictor regression methods most widely used in biostatistics: linear models for continuous outcomes, logistic models for binary outcomes, the Cox model for right-censored survival times, repeated-measures models for longitudinal and hierarchical outcomes, and generalized linear models for counts and other outcomes. Treating these topics together takes advantage of all they have in common. The authors point out the many-shared elements in the methods they present for selecting, estimating, checking, and interpreting each of these models. They also show that these regression methods deal with confounding, mediation, and interaction of causal effects in essentially the same way. The examples, analyzed using Stata, are drawn from the biomedical context but generalize to other areas of application. While a first course in statistics is assumed, a chapter reviewing basic statistical methods is included. Some advanced topics are covered but the presentation remains intuitive. A brief introduction to regression analysis of complex surveys and notes for further reading are provided.
This book presents a broad range of statistical techniques to address emerging needs in the field of repeated measures. It also provides a comprehensive overview of extensions of generalized linear models for the bivariate exponential family of distributions, which represent a new development in analysing repeated measures data. The demand for statistical models for correlated outcomes has grown rapidly recently, mainly due to presence of two types of underlying associations: associations between outcomes, and associations between explanatory variables and outcomes. The book systematically addresses key problems arising in the modelling of repeated measures data, bearing in mind those factors that play a major role in estimating the underlying relationships between covariates and outcome variables for correlated outcome data. In addition, it presents new approaches to addressing current challenges in the field of repeated measures and models based on conditional and joint probabilities. Markov models of first and higher orders are used for conditional models in addition to conditional probabilities as a function of covariates. Similarly, joint models are developed using both marginal-conditional probabilities as well as joint probabilities as a function of covariates. In addition to generalized linear models for bivariate outcomes, it highlights extended semi-parametric models for continuous failure time data and their applications in order to include models for a broader range of outcome variables that researchers encounter in various fields. The book further discusses the problem of analysing repeated measures data for failure time in the competing risk framework, which is now taking on an increasingly important role in the field of survival analysis, reliability and actuarial science. Details on how to perform the analyses are included in each chapter and supplemented with newly developed R packages and functions along with SAS codes and macro/IML. It is a valuable resource for researchers, graduate students and other users of statistical techniques for analysing repeated measures data.
"Thoroughly revised and updated, the second edition of Intuitive Biostatistics retains and refines the core perspectives of the previous edition: a focus on how to interpret statistical results rather than on how to analyze data, minimal use of equations, and a detailed review of assumptions and common mistakes. Intuitive Biostatistics, Completely Revised Second Edition, provides a clear introduction to statistics for undergraduate and graduate students and also serves as a statistics refresher for working scientists. New to this edition: Chapter 1 shows how our intuitions lead us to misinterpret data, thus explaining the need for statistical rigor. Chapter 11 explains the lognormal distribution, an essential topic omitted from many other statistics books. Chapter 21 contrasts testing for equivalence with testing for differences. Chapters 22, 23, and 40 explore the pervasive problem of multiple comparisons. Chapters 24 and 25 review testing for normality and outliers. Chapter 35 shows how statistical hypothesis testing can be understood as comparing the fits of alternative models. Chapters 37 and 38 provide a brief introduction to multiple, logistic, and proportional hazards regression. Chapter 46 reviews one example in great depth, reviewing numerous statistical concepts and identifying common mistakes. Chapter 47 includes 49 multi-part problems, with answers fully discussed in Chapter 48. New "Q and A" sections throughout the book review key concepts"--Provided by publisher.
The identification and use of surrogate endpoints, i.e., measures that can replace or supplement other endpoints in evaluations of experimental treatments or other interventions, is a general strategy that has stimulated both enthusiasm and scepticism. This book offers a balanced account on this controversial topic.
This text on survival analysis provides a straightforward and easy-to-follow introduction to the main concepts and techniques of the subject. It is based on numerous courses given by the author to students and researchers in the health sciences and is written with such readers in mind. Throughout, there is an emphasis on presenting each new topic motivated with real examples of a survival analysis investigation, and then presenting thorough analyses of real data sets. Each chapter concludes with practice exercises to help readers reinforce their understanding of the concepts covered in the chapter.
"Statistiken sind merkwürdige Dinge ...", dies wird so mancher Mediziner denken, wenn er sich mit der Biometrie befaßt. Sei es im Rahmen seiner Ausbildung oder im Zuge wissenschaftlicher oder klinischer Studien, Kenntnisse der Statistik und Mathematik sind unentbehrlich für die tägliche Arbeit des Mediziners. Ziel dieses Lehrbuches ist es, den Mediziner systematisch an biometrische Terminologie und Arbeitsmethoden heranzuführen, um ihn schließlich mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechung vertraut zu machen. Nach der Lektüre dieses Buches hält der Leser ein Werkzeug in den Händen, das ihm bei der Lösung medizinscher Fragestellungen hilft ebenso wie bei der Beschreibung von Ergebnissen wissenschaftlicher Studien und natürlich bei der Doktorarbeit!
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
This book provides a practical introduction to analyzing ecological data using real data sets. It features 17 case studies covering topics ranging from terrestrial ecology to marine biology and can be used as a template for a reader’s own data analysis.
Statistik ist ganz sicher kein beliebtes, aber ein notwendiges und auch nï¿1⁄2tzliches Thema. Deborah Rumsey erklï¿1⁄2rt Ihnen in diesem Buch die notwendigen Grundbegriffe, erlï¿1⁄2utert die wichtigsten statistischen Konzepte und schafft einen Bezug zwischen Theorie und Praxis. Dabei kommt Sie fast ohne Formeln aus. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsmï¿1⁄2glichkeiten von statistischem Material kennen und erfahren, wie Sie Ihre Ergebnisse richtig auswerten. Egal ob Mittelwert, Bias, Standardabweichung oder Konfidenzintervall, schon bald kann Ihnen keiner mehr etwas vormachen.
Der souveräne Umgang mit der SPSS Syntax bietet einen unschätzbaren Vorteil für die tägliche Arbeit von Anwendern, die mit der Analyse von Daten zu tun haben. Das Buch ist eine integrierte Einführung in die Steuersprache von IBM SPSS Statistics für Studenten, Forscher und Praktiker. Es behandelt neben den notwendigen Grundlagen die Themengebiete Datenaufbereitung, Datentrans-formation und -modifikation. Weitere Themengebiete umfassen die Makro- und Matrixsprache, die in der 2. Auflage deutlich erweitert worden sind. Die Neuauflage wurde von Grund auf neu bearbeitet und um zahlreiche typische Anwendungsbeispiele ergänzt, die anhand realer Daten u.?a. des J.?D. Power and Associates Customer Satisfaction Index veranschaulicht werden. Die zugehörigen Datensätze sind als kostenloses Zusatzmaterial im Internet erhältlich.
This textbook teaches crucial statistical methods to answer research questions using a unique range of statistical software programs, including MINITAB and R. This textbook is developed for undergraduate students in agriculture, nursing, biology and biomedical research. Graduate students will also find it to be a useful way to refresh their statistics skills and to reference software options. The unique combination of examples is approached using MINITAB and R for their individual strengths. Subjects covered include among others data description, probability distributions, experimental design, regression analysis, randomized design and biological assay. Unlike other biostatistics textbooks, this text also includes outliers, influential observations in regression and an introduction to survival analysis. Material is taken from the author's extensive teaching and research in Africa, USA and the UK. Sample problems, references and electronic supplementary material accompany each chapter.
A book/disk text for a one- or two-semester course in basics of applied biostatistics. Learning features include summaries of formulas and terms, exercises, and statistical tables. This third edition reduces emphasis on methods of computation, and concentrates more on the rationale and utility of v
Jeder kennt p = 3,14159..., viele kennen e = 2,71828..., einige i. Und dann? Die "viertwichtigste" Konstante ist die Eulersche Zahl g = 0,5772156... - benannt nach dem genialen Leonhard Euler (1707-1783). Bis heute ist unbekannt, ob g eine rationale Zahl ist. Das Buch lotet die "obskure" Konstante aus. Die Reise beginnt mit Logarithmen und der harmonischen Reihe. Es folgen Zeta-Funktionen und Eulers wunderbare Identität, Bernoulli-Zahlen, Madelungsche Konstanten, Fettfinger in Wörterbüchern, elende mathematische Würmer und Jeeps in der Wüste. Besser kann man nicht über Mathematik schreiben. Was Julian Havil dazu zu sagen hat, ist spektakulär.
Die Standardeinführung für SPSS ist auf der Basis zahlreicher neuer Datensätze für die Version 16 vollständig überarbeitet und erweitert worden. Ausgehend von Problemstellungen aus der Praxis wird gezeigt, wie Sie mit SPSS arbeiten können. Die Beispiele basieren meist auf Fallstudien und sind vor allem dem sozialwissenschaftlichen und dem psychologisch-medizinischen Bereich entnommen. Der Autor beschreibt ausführlich den kompletten statistischen Inhalt der Module Base, Regression Models und Advanced Models. In der 11. Auflage des Werks nimmt erstmals auch die Korrespondenzanalyse einen breiten Raum ein; ein Verfahren, das immer häufiger eingesetzt wird und Zusammenhänge von Variablen optisch als Punkte eines geometrischen Raums aufbereitet.
Statistik ist trocken und macht keinen Spaß? Falsch! Mit diesem Manga lernt man die Grundlagen der Statistik kennen, kann sie in zahlreichen Aufgaben anwenden und anhand der Lösungen seinen Lernfortschritt überprüfen – und hat auch noch eine Menge Spaß dabei! Eigentlich will die Schülerin Rui nur einen Arbeitskollegen ihres Vaters beeindrucken und nimmt daher Nachhilfe in Statistik. Doch schnell bemerkt auch sie, wie interessant Statistik sein kann, wenn man beispielsweise Statistiken über Nudelsuppen erstellt. Nur ihren Lehrer hatte sich Rui etwas anders vorgestellt, er scheint ein langweiliger Streber zu sein – oder?

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