Orvosi statisztikák: Gyakorlati megközelítés

Eredeti címe:

Medical Statistics: A Practical Approach

Könyv tartalma:

Ez a könyv alkalmas arra, hogy tankönyvként használhassák az orvosegyetemi hallgatók minden szintjén. Hasznos szakkönyvként is használható a biostatisztika orvosi alkalmazása iránt érdeklődő hallgatók számára.

Az anyagok a Bevezetéstől a 6. fejezetig hasonlóak, mint egy elemi statisztikai tankönyvben. Ez a könyv modernebb, mint az orvosi statisztika jelenlegi tankönyvei.

Ebben a könyvben a biostatisztika és az epidemiológiai fogalmak szépen keverednek.

A p-érték tévhitével szemben bevezeti a Bayes-faktort, mint a mintaadatokban rejlő bizonyítékok mérőszámát. Bemutatja az átlaghoz való regresszió alkalmazását az orvostudományban.

A könyvben számos epidemiológiai fogalom, például a diagnosztikai teszt érzékenysége és specificitása, az osztályozás és a diszkrimináció, a torzítások típusai stb. kerülnek tárgyalásra. A "Korreláció és regresszió" című 7.

fejezet tartalmazza az átlagra való regresszió fogalmát, az általánosított lineáris (Poisson és logisztikus) regressziós modelleket, valamint az új adatok megkülönböztetését, hogy melyik mintaadathalmazhoz tartoznak. A 8. fejezet a nemparametrikus következtetéssel foglalkozik, beleértve a Kolmogorov- és a Smirnov-tesztet.

A becslésen és hipotézisvizsgálaton keresztül a 9. fejezetben a mintaméretek meghatározása történik.

A 10. fejezet tárgyalja a mintaadatok gyűjtésére szolgáló tervezés vizsgálatát, beleértve a kohorsz, a keresztmetszeti, az eset-kontroll és a klinikai vizsgálatot. Ezenkívül a 10.

fejezet utolsó szakaszaként a torzítások típusait is kifejtjük.

A 11. fejezet részletesen foglalkozik a kontingenciatáblázatokra való következtetéssel, beleértve a 2 x 2, a kétirányú és a háromirányú táblázatokat. Öt tesztet (Pearson, log-odds-ratio, Fisher-Irwin, McNemar és Ejigou-McHugh) sorol fel a 11.

fejezet. 1. Hat tesztet (Pearson, elsőrendű kölcsönhatás, Yate lineáris trend, Stuart marginális homogenitás, Kendall és Wilcoxon-Mann-Whitney) a 11.

szakasz ismertet. 2. Három tesztet (Pearson, log-odds-ratio az elsőrendű kölcsönhatásra, Barlett-féle a másodrendű kölcsönhatásra) és a Simpson-paradoxont tárgyalja a 11.

szakasz. 3. A 12.

fejezet a túlélési adatok elemzésével foglalkozik. A 12. szakaszban két módszert (élettábla és Kaplan-Meier) mutatunk be a túlélési függvény becslésére.

2. Négy módszer (maximális valószínűség, Armitage preferenciája, Wald szekvenciális előjel és Armitage korlátozott szekvenciális) két túlélési görbe összehasonlítására a 12. szakaszban kerül tárgyalásra.

3. Az arányos kockázati modellt és a log-rank tesztet a 12. szakasz tárgyalja.

4. és 12. fejezetében ismertetjük.

5. Ezenkívül a könyvben szerepelnek a két túlélési görbe összehasonlításának olyan fejlett technikái is, mint az Armitage preferencia-módszer, az Armitage korlátozott szekvenciális teszt és a Wald-féle szekvenciális előjel-teszt. Emellett a kontingenciatáblákra való következtetést is részletesebben kezeli, mint más könyvek.