Biostatistica - Quello che avreste voluto sapere

di Norman - Streiner • 2015 • dettagli prodotto

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DESCRIZIONE

I famosi professori Norman e Streiner sono tornati!A 15 anni di distanza dalla prima edizione, ecco finalmente una versione completamente aggiornata e rinnovata di Biostatistica, tutto quello che avreste voluto sapere…, uno dei più divertenti e completi testi di Statistica per le Scienze biomediche in circolazione.Questa seconda edizione italiana, derivata dalla quarta in lingua inglese, non solo risponde alle comuni domande degli studenti dei Corsi di Laurea, Laurea magistrale, Specializzazione e Dottorato di ricerca di area medica e biomedica, ma vuole venire incontro anche ai bisogni e alle fantasie più recondite (e inconfessate) di ricercatori e aspiranti tali, rendendo accessibili numerose tecniche statistiche, oggi essenziali per chiunque intenda leggere o pubblicare un articolo scientifico.Tra capitoli profondamente ristrutturati e capitoli del tutto nuovi, i due intrepidi autori affrontano test parametrici e non parametrici, ANOVA e regressioni, analisi fattoriale e analisi della sopravvivenza, ma non solo. Del tutto nuovi sono i capitoli dedicati a MANOVA (ANOVA multivariata), misura dei cambiamenti, modelli lineari gerarchici, path analysis e modelli a equazioni strutturali, misure di impatto epidemiologico e valutazione di equivalenza e non-inferiorità. Inoltre, i capitoli esistenti si sono arricchiti di nuovi concetti: dagli stimatori robusti della media alla regressione di Poisson, dalla gestione dei test multipli al bootstrapping. Non mancano, alla fine di ciascun capitolo, indicazioni puntuali sulle misure da utilizzare per valutare l’“Effect Size” (entità dell’effetto), su come presentare i risultati delle analisi effettuate o su come calcolare le dimensioni campionarie per l’uso della specifica tecnica, nonché i comandi fondamentali per affrontare i propri o gli altrui dati con SPSS o Stata.Un libro divertente e utile, che accompagna i lettori di diversa attitudine ed esperienza a superare resistenze e pregiudizi sulla piacevolezza dell’analisi dei dati scientifici.