Estadística médica: Un enfoque práctico

Estadística médica: Un enfoque práctico (Tze-San Lee)

Título original:

Medical Statistics: A Practical Approach

Contenido del libro:

Este libro es adecuado para ser utilizado como libro de texto para todos los niveles de estudiantes de la facultad de medicina. También es útil como libro de referencia para estudiantes interesados en la aplicación de la bioestadística en medicina.

Los materiales desde la Introducción hasta el Capítulo 6 son similares a los de un libro de texto de estadística elemental. Este libro es más moderno que los libros de texto actuales de estadística médica. En este libro, los conceptos bioestadísticos y epidemiológicos se mezclan muy bien.

Frente a la falacia del valor p, introduce el factor de Bayes como medida de la evidencia oculta en los datos muestrales.

Ilustra la aplicación de la regresión a la media en medicina. En el libro se tratan muchos conceptos epidemiológicos, como la sensibilidad y la especificidad de la prueba diagnóstica, la clasificación y la discriminación, los tipos de sesgo, etc.

El capítulo 7 sobre "Correlación y regresión" incluye el concepto de regresión a la media, los modelos de regresión lineal generalizada (Poisson y Logística) y la discriminación de nuevos datos para pertenecer a qué conjuntos de datos de muestra. El capítulo 8 aborda la inferencia no paramétrica, incluidas las pruebas de Kolmogorov y Smirnov. A través de la estimación y la prueba de hipótesis, en el Capítulo 9 se determinan los tamaños de las muestras.

En el Capítulo 10 se analiza el estudio del diseño para la recogida de datos muestrales, incluyendo cohorte, transversal, caso-control y ensayo clínico. Además, se exponen los tipos de sesgo como última sección del Capítulo 10. El Capítulo 11 cubre en detalle la inferencia en tablas de contingencia, incluyendo 2 x 2, de dos vías y de tres vías.

En la sección 11 se enumeran cinco pruebas (Pearson, log-odds-ratio, Fisher-Irwin, McNemar y Ejigou-McHugh). 1.

En la sección 11 se describen seis pruebas (Pearson, interacción de primer orden, tendencia lineal de Yate, homogeneidad marginal de Stuart, Kendall y Wilcoxon-Mann-Whitney). 2. En la sección 11 se describen tres pruebas (Pearson, log-odds-ratio en la interacción de primer orden, Barlett en la interacción de segundo orden) y la paradoja de Simpson.

3.

El capítulo 12 trata del análisis de los datos de supervivencia. En la sección 12 se presentan dos métodos (tabla de vida y Kaplan-Meier) para estimar la función de supervivencia. 2.

En la Sección 12 se tratan cuatro métodos (máxima verosimilitud, preferencia de Armitage, signo secuencial de Wald y secuencial restringido de Armitage) para comparar dos curvas de supervivencia. 3. El modelo de riesgo proporcional y la prueba de log-rank se tratan, respectivamente, en las secciones 12.

4 y 12. 5. Además, en el libro se incluyen técnicas avanzadas para comparar dos curvas de supervivencia, como el método de preferencia de Armitage, la prueba secuencial restringida de Armitage y la prueba secuencial de signos de Wald.

Asimismo, la inferencia en tablas de contingencia se trata con más detalle que en otros libros.

Otros datos del libro:

ISBN:9789811218422
Autor:
Editorial:
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2021
Número de páginas:428

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)