Medical Statistics: A Practical Approach
Książka ta jest odpowiednia do wykorzystania jako podręcznik dla wszystkich poziomów studentów szkół medycznych. Jest również przydatna jako książka referencyjna dla studentów zainteresowanych zastosowaniem biostatystyki w medycynie.
Materiały od wprowadzenia do rozdziału 6 są podobne do tych z podstawowego podręcznika statystyki. Ta książka jest bardziej nowoczesna niż obecny podręcznik statystyki medycznej. W tej książce biostatystyka i koncepcje epidemiologiczne są ładnie połączone.
W przeciwieństwie do błędnej wartości p, wprowadza współczynnik Bayesa jako miarę dowodów ukrytych w przykładowych danych.
Ilustruje zastosowanie regresji do średniej w medycynie. W książce omówiono wiele pojęć epidemiologicznych, takich jak czułość i swoistość testu diagnostycznego, klasyfikacja i dyskryminacja, rodzaje stronniczości itp.
Rozdział 7 "Korelacja i regresja" obejmuje koncepcję regresji do średniej, uogólnione modele regresji liniowej (Poissona i logistycznej) oraz dyskryminację nowych danych, aby należały do których przykładowych zestawów danych. Rozdział 8 obejmuje wnioskowanie nieparametryczne, w tym test Kołmogorowa i Smirnowa. W rozdziale 9, poprzez estymację i testowanie hipotez, określane są wielkości prób.
W rozdziale 10 omówiono badanie projektu zbierania danych z próby, w tym kohorty, badania przekrojowego, kontroli przypadku i badania klinicznego. Ponadto w ostatniej części rozdziału 10 omówiono rodzaje błędu systematycznego. Rozdział 11 szczegółowo omawia wnioskowanie na podstawie tabel kontyngencji, w tym 2 x 2, dwukierunkowych i trójkierunkowych.
W rozdziale 11 wymieniono pięć testów (Pearsona, log-odds-ratio, Fishera-Irwina, McNemara i Ejigou-McHugha). 1.
Sześć testów (Pearsona, interakcji pierwszego rzędu, trendu liniowego Yate'a, krańcowej jednorodności Stuarta, Kendalla i Wilcoxona-Manna-Whitneya) opisano w sekcji 11. 2. Trzy testy (Pearsona, log-odds-ratio dla interakcji pierwszego rzędu, Barletta dla interakcji drugiego rzędu) i paradoks Simpsona zostały omówione w sekcji 11.
3.
Rozdział 12 obejmuje analizę danych dotyczących przeżycia. Dwie metody (tabela życia i Kaplana-Meiera) są wprowadzone do szacowania funkcji przeżycia w sekcji 12. 2.
W rozdziale 12 omówiono cztery metody (maksymalnego prawdopodobieństwa, preferencji Armitage'a, sekwencyjnego znaku Walda i ograniczonego sekwencyjnego Armitage'a) porównywania dwóch krzywych przeżycia. 3. Proporcjonalny model hazardu i test log-rank omówiono odpowiednio w sekcjach 12.
4 i 12. 5. Ponadto w książce uwzględniono zaawansowane techniki porównywania dwóch krzywych przeżycia, takie jak metoda preferencji Armitage'a, ograniczony test sekwencyjny Armitage'a i sekwencyjny test znaków Walda.
Również wnioskowanie na podstawie tabel kontyngencji jest traktowane bardziej szczegółowo niż w innych książkach.