Nie samą biostatystyką…


Nie samą biostatystyką.

Nakład wyczerpany

Autor: Jerzy A. Moczko, Grzegorz H. Bręborowicz
Wydawca: Ośrodek Wydawnictw Naukowych ICB PAN
Wydanie: Poznań , 2010
ISBN: 978-83-7712-012-5
Liczba stron: 288

Książka poświęconą jest biostatystyce i skierowana jest głównie do osób związanych z medycyną (lekarze, farmaceuci, studenci studiów doktoranckich, podyplomowych). Omówiona tematyka zainteresuje również studentów kierunku fizyki medycznej. Zakres wybranej tematyki jest zgodny z syllabusami prowadzonych przez Autorów wykładów na różnych kierunkach studiów związanych z medycyną (od wydziału lekarskiego po fizykę medyczną i elektroradiologię) i obejmuje materiał wymagany na egzaminie USMLE Step 1.
Zamierzeniem autorów było, aby czytelnik po przeczytaniu tej książki nabył praktycznej umiejętności posługiwania się podstawowymi technikami statystycznymi niezbędnymi do pracy w środowisku medycznym. W tym celu każdy z omawianych testów jest szczegółowo komentowany i interpretowany, by mógł stanowić wzorzec do rozwiązywania konkretnych problemów badawczych. Do zilustrowania wprowadzanych pojęć wykorzystano program STATISTICA. Dostępność w Internecie bezpłatnej wersji testowej tego programu ułatwi Czytelnikowi przyswojenie zawartości tej książki.


Spis treści:


      PRZEDMOWA
   I. POJĘCIA PODSTAWOWE

      Zamiast wstępu – nieco uwag na temat zjawisk losowych
      Statystyka – cóż to takiego
      Pomiar i skale pomiarowe
      Możliwości przejść między skalami
      Pojęcie populacji i próby statystycznej
      Konstrukcja badania
      Rodzaje błędów pojawiających się w badaniach naukowych
      Zbieranie danych

  II. STATYSTYKA OPISOWA

      Miary tendencji centralnej – średnia arytmetyczna
      Miary tendencji centralnej – mediana
      Miary tendencji centralnej – wartość modalna
      Miary położenia – kwantyle
      Miary rozproszenia
      Prezentacja graficzna wyników pomiarów

 III. ROZKŁADY STATYSTYCZNE

      Elementy rachunku prawdopodobieństwa
      Rozkłady prawdopodobieństwa
      Rozkład normalny
      Rozkład normalny standaryzowany
      Wariancja próbkowania i centralne twierdzenie graniczne
      Przedział ufności dla średniej arytmetycznej
      Rozkład t-Studenta
      A jak to działa w praktyce
      A teraz trochę kuchni

 IV. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE – TESTOWANIE HIPOTEZ

      Hipoteza zerowa i alternatywna oraz istotność statystyczna
      Błąd pierwszego i drugiego rodzaju oraz moc testu statystycznego
      Model badania niepowiązany i powiązany
      Liczba badanych grup eksperymentalnych
      Testy statystyczne
            Przykład l. Test t-Studenta dla zmiennych powiązanych
            Przykład 2. Test t-Studenta dla zmiennych niepowiązanych,
test Welcha i test Levena
            Przykład 3. Test kolejności par Wilcoxona
            Przykład 4. Test Manna-Whitneya
      Tablice kontyngencji
            Przykład 5. Test Mc Nemary
            Przykład 6. Test Chi-kwadrat 2 x 2 i dokładny test Fishera
            Przykład 7. Test Chi-kwadrat w x k i test Fishera-Freemana-Haltona
            Przykład 8. Test McNemary po raz drugi
      Czułość i swoistość oraz krzywa ROC – narzędzia diagnostyczne
      Testy wielokrotnych porównań typu post-hoc
            Przykład9. TestKruskala-Wallisa
            Przykład 10. Test Friedmana
            Przykład 11. Prosta analiza wariancji
            Przykład 12. Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami
            Przykład 13. Analiza log-liniowa
            Przykład 14. Test Q Cochrana
      Analiza krzywych przeżycia

  V. BADANIE ZWIĄZKÓW MIĘDZY ZMIENNYMI
– KORELACJA i REGRESJA

      Badanie związku między zmiennymi mierzonymi w skali interwałowej
      Błędy popełniane przy badaniu zależności między zmiennymi
      Badanie związku między zmiennymi mierzonymi w skali porządkowej
      Badanie związku między zmiennymi mierzonymi w skali nominalnej
      Regresja logistyczna
      Analiza dyskryminacyjna
      Zestaw skoringowy

 VI. METODY DOKŁADNEGO WNIOSKOWANIA NIEPARAMETRYCZNEGO w PRZYPADKU NIETYPOWYCH ROZKŁADÓW

      DANYCH EKSPERYMENTALNYCH
      Przypadek małej liczebności danych
      Przypadek danych z dużą liczbą rang wiązanych
      Przypadek danych rzadko rozsianych
      Przypadek danych niezbalansowanych
      Przypadek danych o rozkładach niejednorodnych

VII. EVIDENCE-BASED MEDICINE
– MEDYCYNA OPARTA NA DOWODACH

      Przygotowanie rekomendacji zgodnie z zasadami EBM

      BIBLIOGRAFIA