دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: First edition
نویسندگان: Holmes. Jr. Laurens
سری:
ISBN (شابک) : 9781498741200, 9781498741194
ناشر: Taylor and Francis
سال نشر: 2017
تعداد صفحات: 323
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 4 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب اصول و مفاهیم کاربردی آمار زیستی: راهنمای پزشکان برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها: ریاضیات / احتمالات و آمار / عمومی، سیاست و عمل بهداشت عمومی، نظریه و روش های آماری، اپیدمیولوژی
در صورت تبدیل فایل کتاب Applied Biostatistical Principles and Concepts : Clinicians' Guide to Data Analysis and Interpretation به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب اصول و مفاهیم کاربردی آمار زیستی: راهنمای پزشکان برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
"سه دهه گذشته شاهد پیشرفت های مدرن در مدل سازی آماری و کشف
شواهد در تحقیقات زیست پزشکی، بالینی و مبتنی بر جمعیت بوده است.
با این پیشرفت ها چالش هایی در تعیین دقیق مدل ها و کاربرد مدل ها
در کشف شواهد علمی وجود دارد. اصول و مفاهیم آماری کاربردی
کاربردی ارائه می دهد. دانش عملی با استفاده از نمونه/نمونه های
بیولوژیکی و بیوشیمیایی در به منظور درک فرآیندهای سلامت و
بیماری در سطوح سلولی، بالینی و جمعیت. مفاهیم و تکنیک های ارائه
شده به محققان در طراحی کمک می کند. و انجام مطالعات، سپس ترجمه
داده ها از نیمکت به کلینیک در تلاش برای بهبود سلامت بیماران و
جمعیت.این کتاب هم برای پزشکان و هم برای دانشجویان علوم بهداشتی
یا زیست شناسی مناسب است.واقعیت در مدل سازی آماری داده های
تحقیقات بهداشتی را به صورت مختصر ارائه می کند. روشی که به مسئله
تحمل خطا و مقدار احتمال نوع یک \"داده بزرگ\"، اندازه اثر و
فاصله اطمینان برای دقت، اصلاح اندازه گیری اثر و تعامل و همچنین
عوامل مخدوش کننده می پردازد، بنابراین امکان استنتاج های معتبرتر
و به دست آوردن نتایج را فراهم می کند. قابل اعتماد تر، معتبرتر و
دقیق تر. \"-- ارائه شده توسط ناشر. بیشتر
بخوانید...
چکیده: \"گذشته سه دهه شاهد پیشرفت های مدرن در مدل سازی آماری و
کشف شواهد در تحقیقات زیست پزشکی، بالینی و مبتنی بر جمعیت بوده
است. با این پیشرفتها، چالشهایی در تعیین دقیق مدل و کاربرد
مدلها در شواهد علمی به وجود میآیند. مفاهیم و تکنیک های ارائه
شده به محققان در طراحی و انجام مطالعات، سپس ترجمه داده ها از
نیمکت به کلینیک ها در تلاش برای بهبود سلامت بیماران و جمعیت کمک
می کند. این کتاب هم برای پزشکان و هم برای دانشجویان رشته بهداشت
یا علوم زیستی مناسب است. این واقعیت در مدلسازی آماری دادههای
تحقیقات بهداشتی را به صورت مختصر ارائه میکند که به مسئله تحمل
خطا و مقدار احتمال «داده بزرگ» نوع اول، اندازه اثر و فاصله
اطمینان برای دقت، اصلاح اندازهگیری اثر و تعامل نیز میپردازد.
به عنوان عوامل مخدوش کننده، در نتیجه امکان استنتاج های معتبرتر
و به دست آوردن نتایجی را فراهم می کند که قابل اعتمادتر، معتبرتر
و دقیق تر باشند. \"-- ارائه شده توسط ناشر
"The past three decades have witnessed modern advances in
statistical modeling and evidence discovery in biomedical,
clinical, and population-based research. With these advances
come the challenges in accurate model stipulation and
application of models in scientific evidence discoveryApplied
Biostatistical Principles and Concepts provides practical
knowledge using biological and biochemical specimen/samples in
order to understand
health and disease processes at cellular, clinical, and
population levels. Concepts and techniques provided will help
researchers design and conduct studies, then translate data
from bench to clinics in attempt to improve the health of
patients and populations. This book is suitable for both
clinicians and health or biological sciences students. It
presents the reality in statistical modelling of health
research data in a concise manner that will address the issue
of "big data" type I error tolerance and probability value,
effect size and confidence interval for precision, effect
measure modification and interaction as well as confounders,
thus allowing for more valid inferences and yielding results
that are more reliable, valid and accurate. "--Provided by
publisher. Read
more...
Abstract: "The past three decades have witnessed modern
advances in statistical modeling and evidence discovery in
biomedical, clinical, and population-based research. With these
advances come the challenges in accurate model stipulation and
application of models in scientific evidence discoveryApplied
Biostatistical Principles and Concepts provides practical
knowledge using biological and biochemical specimen/samples in
order to understand health and disease processes at cellular,
clinical, and population levels. Concepts and techniques
provided will help researchers design and conduct studies, then
translate data from bench to clinics in attempt to improve the
health of patients and populations. This book is suitable for
both clinicians and health or biological sciences students. It
presents the reality in statistical modelling of health
research data in a concise manner that will address the issue
of "big data" type I error tolerance and probability value,
effect size and confidence interval for precision, effect
measure modification and interaction as well as confounders,
thus allowing for more valid inferences and yielding results
that are more reliable, valid and accurate. "--Provided by
publisher
Content: Part I. Design ProcessChapter One Basics of Biomedical and Clinical ResearchChapter Two Research Design: Experimental & Non-experimental DesignChapter Three Population, Sample, ,Biostatistical Reasoning & ProbabilityPart II. Biostatistical ModelingChapter Four Statistical Consideration in Clinical ResearchChapter Five Sample Size and Power EstimationsChapter Six Single Sample Statistical InferenceChapter Seven Two Independent Samples Statistical InferenceChapter Eight Statistical Inference in Three or More SamplesChapter Nine Statistical Inference Involving Relationships Chapter Ten Special Topics in Modern Evidence Discovery