Biostatystyka

• Druk: Warszawa, 2022
• Autor: Marta Joanna Zalewska, Wojciech Niemiro
• Wydawca: PZWL

Podręcznik Biostatystyka od podstaw do zaawansowanych metod stanowi unikalną pozycję w krajowej literaturze naukowej, który w sposób kompleksowy, nowoczesny i jasny przedstawiałby zagadnienia biostatystyczne. Atutem książki jest to, że jest adresowana do szerokiego grona czytelników i korzystać z niej mogą studenci różnych wydziałów uniwersytetów medycznych, uniwersytetów, politechnik i uniwersytetów przyrodniczych. Zawiera przystępne wytłumaczenie potrzebnych pojęć statystycznych, zrozumiałe dla osób o niewielkim przygotowaniu matematycznym, a bardziej dociekliwy czytelnik znajdzie wystarczający opis używanych procedur statystycznych wraz z najważniejszymi wzorami. Mocną strona książki jest jej nieszablonowe, poglądowe, a jednocześnie precyzyjne przedstawienie zagadnień statystycznych. Czytelnik znajdzie tutaj właściwe intuicje związane z biostatystyką, statystyką matematyczną oraz analizą danych. Wszystko jest precyzyjnie wyjaśnione na licznych przykładach z biologii i medycyny. Część rachunkowa, niezwykle ważna w statystyce, jest ilustrowana prostymi przykładami użycia komend pakietu R, który od pewnego czasu jest standardem obliczeniowym dla statystyków i analityków danych. Gorąco polecamy tę pozycję jako podręcznik do biostatystyki dla studentów studiów medycznych, jak również jako podręcznik do podstawowych kursów ze statystyki stosowanej dla studentów innych kierunków. Pracownicy naukowi, jak również nauczyciele akademiccy stosujący metody biostatystyki i wykładający biostatystykę napotkają wiele ciekawych informacji mogących usystematyzować i pogłębić wiedzę w tym zakresie.

• Kategorie:
  1. Ebooki i Audiobooki »
  2. Ebooki »
  3. Ebooki popularnonaukowe i specjalistyczne »
  4. Medycyna
• Język wydania: polski
• ISBN: 978-83-01-22571-1
• ISBN druku: 978-83-01-22545-2
• Liczba stron: 228

1. Podstawy 1
	1.1 Populacja i próbka 1
	1.2 Rodzaje badań 2
		1.2.1 Badania obserwacyjne 2
		1.2.2 Badania doświadczalne 3
	1.3 Zmienne 4
		1.3.1 Zmienne ilościowe i jakościowe 7
		1.3.2 Zmienne objaśniające i wyjaśniane 7
		1.3.3 Parametry i statystyki 7
	1.4 Statystyka opisowa 8
	1.5 Prawdopodobieństwo 15
	1.6 Zmienne losowe 21
		1.6.1 Dyskretne rozkłady prawdopodobieństwa 21
		1.6.2 Ciągłe rozkłady prawdopodobieństwa  26
		1.6.3 Centralne Twierdzenie Graniczne 31
	1.7 Wnioskowanie statystyczne 33
		1.7.1 Estymacja parametrów 34
		1.7.2 Przedziały ufności 37
		1.7.3 Testowanie hipotez statystycznych 41
		1.7.4 Wyznaczenie liczebności próbki 51
2. Tablice 2×2 55
	2.1 Badanie niezależności 57
	2.2 Ryzyko względne i iloraz szans 59
		2.2.1 Ryzyko względne 60
		2.2.2 Iloraz szans  62
		2.2.3 Test Mantela–Haenszela 67
	2.3 Paradoks Simpsona i zmienne zakłócające 72
		2.3.1 Warunkowa niezależność i (brzegowa) niezależność 74
		2.3.2 Paradoks Simpsona 76
	2.4 Ocena zgodności i porównanie jakości  77
		2.4.1 Test McNemara 77
		2.4.2 Współczynnik kappa Cohena  79
	2.5 Ocena symptomów i testów diagnostycznych 81
		2.5.1 Krzywa ROC 84
	2.6 Przedziały ufności dla RR i OR 91
3. Testowanie hipotez: wybrane zagadnienia biomedyczne 95
	3.1 Testy 2-próbkowe 95
		3.1.1 Testy dotyczące średnich, 2 równoległe próbki 95
		3.1.2 Testy dotyczące średnich, powiązane pary 104
	3.2 Testy dotyczące korelacji 107
	3.3 Dane dyskretne: tablice kontyngencji  111
		3.3.1 Testy chi-kwadrat 111
		3.3.2 Testy dokładne 118
4. Regresja 121
	4.1 Prosta regresja liniowa 123
		4.1.1 Przedziały ufności i testy istotności 127
		4.1.2 Predykcja w regresji liniowej 129
	4.2 Regresja liniowa wieloraka 130
	4.3 Regresja logistyczna 136
	4.4 Selekcja zmiennych i wybór modelu 144
	4.5 Regresja i maksymalizacja wiarygodności 151
		4.5.1 Regresja liniowa 151
		4.5.2 Regresja logistyczna 152
	4.6 Regresja z losową zmienną objaśniającą 154
5. Analiza wariancji 157
	5.1 Model 1-kierunkowej analizy wariancji 159
		5.1.1 Model ANOVA jako model regresji liniowej 162
		5.1.2 Porównania wielokrotne 165
	5.2 Dwukierunkowa analiza wariancji 166
6. Analiza dyskryminacyjna 173
	6.1 Klasyfikacja bayesowska 174
	6.2 LDA i QDA 178
		6.2.1 Liniowa analiza dyskryminacyjna 178
		6.2.2 Walidacja krzyżowa 183
		6.2.3 Kwadratowa analiza dyskryminacyjna 186
	6.3 Dyskryminacja dla rozkładów normalnych  186
		6.3.1 Wielowymiarowe rozkłady normalne 187
		6.3.2 Klasyfikatory bayesowskie w modelu normalnym 189
		6.3.3 Estymacja parametrów 190
7. Analiza przeżycia 193
	7.1 Podstawowe pojęcia 193
		7.1.1 Czas ciągły 193
		7.1.2 Czas dyskretny 196
	7.2 Cenzurowanie 198
	7.3 Estymacja funkcji przeżycia i funkcji skumulowanego hazardu  199
		7.3.1 Estymacja dla danych bez cenzurowania 199
		7.3.2 Estymator Kaplana–Meiera (K–M) 201
		7.3.3 Estymator Nelsona–Aalena (N–A) 205
	7.4 Model proporcjonalnych hazardów Coxa 205
		7.4.1 Estymacja współczynników β metodą częściowej wiarygodności 207
8. Metaanaliza 211
	8.1 Model efektu stałego 212
	8.2 Model efektów losowych 214
		8.2.1 Meta-regresja 218
	8.3 Efekty dotyczące zmiennych jakościowych 220
	8.4 Obciążenie publikacyjne 221
Piśmiennictwo 223
Skorowidz 229