Buch, Französisch, Format (B × H): 135 mm x 210 mm, Gewicht: 444 g
Buch, Französisch, Format (B × H): 135 mm x 210 mm, Gewicht: 444 g
ISBN: 978-2-294-77637-3
Verlag: Elsevier Masson
La médecine doit recourir à des méthodes objectives pour valider des résultats expérimentaux et les statistiques restent la principale méthode pour y parvenir. Laissant de côté l'aspect purement mathématique du sujet, l'auteur se concentre sur l'utilisation des statistiques (en s'appuyant sur des outils informatiques simples) avec deux objectifs: former le lecteur aux méthodes statistiques et les lui faire comprendre. Le recours à des exemples réels ainsi qu'à de nombreux schémas contribue à rendre cet ouvrage pratique et accessible à tous. Cet aspect didactique est renforcé par une partie méthodologique fruit des réflexions pédagogiques de l'auteur et particulièrement adaptée aux étudiants avec des démonstrations et exemples réalisés à l'aide de logiciels courants, dont un est téléchargeable sur Internet et accessible à tous.
Dans un paysage où la lutte contre la ' fake science ' en médecine - dû notamment à un mésusage des tests statistiques - devient un enjeu important, et l'émergence d'une nouvelle discipline, la datascience, représente un bouleversement majeur, Comprendre et utiliser les statistiques en médecine s'avère un outil toujours plus indispensable à la recherche biomédicale.
Cette 4e édition a donc pour objectif de faire comprendre le panorama des statistiques et des sciences des données actuelles. Il permet ainsi de mieux appréhender la littérature scientifique biomédicale internationale. En outre, grâce à un complément en ligne, il permet d'utiliser ' R ' pour réaliser les analyses statistiques de base en étant pleinement responsable des résultats obtenus.
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I. Introduction. 1) Statistique, science des données et méthodologie de la recherche médicale. 2) Considérations techniques. 3) Définitions. II.Les fondamentaux de la statistique. 1) La visualisation des données. 2) Résumé statistique. 3) Tests statistiques et intervalles de confiance. 4) Données de survie. III. Modèles. 1) Modèle linéaire, linéaire généralisé, Modèle de Cox.
