Titre original :
Medical Statistics: A Practical Approach
Contenu du livre :
Ce livre peut être utilisé comme manuel pour tous les niveaux d'étudiants en médecine. Il est également utile comme ouvrage de référence pour les étudiants intéressés par l'application de la biostatistique en médecine.
De l'introduction au chapitre 6, le contenu est similaire à celui d'un manuel de statistique élémentaire. Ce livre est plus moderne que les manuels actuels de statistiques médicales. Dans ce livre, les concepts de biostatistique et d'épidémiologie sont agréablement mélangés.
Contrairement à l'erreur de la valeur p, il introduit le facteur de Bayes comme mesure de l'évidence cachée dans les données de l'échantillon.
Il illustre l'application de la régression à la moyenne en médecine. De nombreux concepts épidémiologiques tels que la sensibilité et la spécificité du test de diagnostic, la classification et la discrimination, les types de biais, etc.
sont abordés dans l'ouvrage. Le chapitre 7 sur la "Corrélation et la régression" comprend le concept de régression à la moyenne, les modèles de régression linéaire généralisée (Poisson et Logistique) et la discrimination des nouvelles données en fonction des ensembles de données d'échantillonnage. Le chapitre 8 couvre l'inférence non paramétrique, y compris les tests de Kolmogorov et de Smirnov.
Le chapitre 9 détermine la taille des échantillons par le biais de l'estimation et des tests d'hypothèse. Le chapitre 10 aborde l'étude de la conception de la collecte des données d'échantillon, y compris la cohorte, la section transversale, le cas-témoin et l'essai clinique. En outre, les types de biais sont exposés dans la dernière section du chapitre 10.
Le chapitre 11 couvre en détail l'inférence sur les tableaux de contingence, y compris 2 x 2, à deux voies et à trois voies. Cinq tests (Pearson, log-odds-ratio, Fisher-Irwin, McNemar et Ejigou-McHugh) sont énumérés à la section 11.
1. Six tests (Pearson, interaction de premier ordre, tendance linéaire de Yate, homogénéité marginale de Stuart, Kendall et Wilcoxon-Mann-Whitney) sont décrits à la section 11. 2.
Trois tests (Pearson, log-odds-ratio sur l'interaction de premier ordre, Barlett sur l'interaction de second ordre) et le paradoxe de Simpson sont traités à la section 11.
3. Le chapitre 12 couvre l'analyse des données de survie. Deux méthodes (table de survie et Kaplan-Meier) sont introduites pour estimer la fonction de survie dans la section 12.
2. Quatre méthodes (maximum de vraisemblance, préférence d'Armitage, signe séquentiel de Wald et séquentiel restreint d'Armitage) pour comparer deux courbes de survie sont abordées dans la section 12. 3.
Le modèle des risques proportionnels et le test du log-rank sont abordés, respectivement, dans les sections 12. 4 et 12. 5.
En outre, des techniques avancées de comparaison de deux courbes de survie sont incluses dans le livre, telles que la méthode de préférence d'Armitage, le test séquentiel restreint d'Armitage et le test séquentiel de signe de Wald. L'inférence sur les tableaux de contingence est également traitée de manière plus détaillée que dans d'autres ouvrages.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789811218422 |
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| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 428 |
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