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Titre original :
Evidence-Based Statistics: An Introduction to the Evidential Approach - From Likelihood Principle to Statistical Practice
Contenu du livre :
Statistiques fondées sur des données probantes : An Introduction to the Evidential Approach - from Likelihood Principle to Statistical Practice offre aux lecteurs un guide complet et approfondi de l'approche factuelle en statistique. Cette approche utilise des rapports de vraisemblance plutôt que les probabilités utilisées par d'autres approches d'inférence statistique. L'approche factuelle est conceptuellement plus facile à comprendre et les calculs sont plus simples à effectuer. Ce livre explique comment exprimer les données en termes de force de la preuve statistique pour des hypothèses concurrentes.
L'approche factuelle est actuellement sous-utilisée, malgré sa précision mathématique et sa validité statistique. Evidence-Based Statistics est un texte accessible et pratique, rempli d'exemples, d'illustrations et d'exercices. En outre, le site web qui l'accompagne complète et développe les informations contenues dans le livre.
Bien qu'il soit peu probable que l'approche factuelle remplace les méthodes d'inférence statistique basées sur les probabilités, elle constitue un complément utile au "sac à malices" de tout statisticien. Dans ce livre :
⬤ Il explique comment calculer les preuves statistiques pour les analyses les plus courantes, étape par étape.
⬤ Les analyses comprennent : les tests t, l'ANOVA (à sens unique, factorielle, entre et au sein des participants, mixte), les analyses catégorielles (binomiale, Poisson, McNemar, rapport de taux, rapport de cotes, données qui sont "trop belles pour être vraies", tableaux à plusieurs voies), la corrélation, la régression et les analyses non paramétriques (un échantillon, échantillons liés, échantillons indépendants, échantillons indépendants multiples, permutation et bootstraps).
⬤ Les équations sont données pour toutes les analyses, et le code statistique R est fourni pour de nombreuses analyses.
⬤ Les calculs de la taille de l'échantillon pour les probabilités de preuves trompeuses et faibles sont expliqués.
⬤ Des techniques utiles, telles que l'intervalle critique préalable de Matthews, le facteur de Bayes de Goodman et la règle d'arrêt d'Armitage, sont décrites.
Recommandé aux étudiants de premier et deuxième cycles dans tous les domaines qui reposent fortement sur l'analyse statistique, ainsi qu'aux chercheurs actifs et aux professionnels dans ces domaines, Evidence-Based Statistics : An Introduction to the Evidential Approach - from Likelihood Principle to Statistical Practice (Introduction à l'approche probante - du principe de vraisemblance à la pratique statistique) doit figurer sur l'étagère de toute personne désireuse d'amplifier et de renforcer son approche de l'analyse statistique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781119549802 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 256 |
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