Bioestadistica amigable / Miguel Ángel Martínez González / Almudena Sánchez Villegas / Estefanía Toledo Atucha / Javier Faulin Fajardo.

Por:

Martinez Gonzalez, Miguel Angel

Editor: Barcelona, España : Elsevier , 2020Edición: 4º EdDescripción: 536páginas ; 24 cmTipo de contenido:

texto

Tipo de medio:

no mediado

Tipo de soporte:

volumen

ISBN:

978-84-9113-407-7

Tema(s):

Clasificación CDD:

570.15 M3669b

Recursos en línea:

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Contenidos:

1 Introducción a los métodos de la epidemiología y la bioestadística 2 Procedimientos descriptivos 3 Probabilidad. Distribuciones de probabilidad 4 Intervalos de confianza y contraste de hipótesis 5 Datos categóricos y porcentajes: comparación de proporciones 6 Comparación de medias entre dos grupos 7 Estimación del tamaño muestral 8 Comparaciones de k medias (tres o más grupos) 9 ANOVA factorial, modelos lineales generalizados y ANCOVA 10 Correlación y regresión lineal simple 11 Introducción al análisis de supervivencia 12 Introducción a los modelos multivariables 13 Regresión lineal múltiple 14 Regresión logística 15 Aspectos avanzados de la regresión de Cox 16 Estadística básica con R y RStudio 17 Análisis de concordancia, validez y pronóstico 18 Análisis factorial 19 Análisis de clústeres o conglomerados 20 Métodos estadísticos en metaanálisis 21 Bootstrap y jackknife 22 Análisis dosis-respuesta: splines cúbicos restringidos 23 Modelos causales y ponderación por el inverso de la probabilidad 24 Propensity scores, valores perdidos y otros métodos

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1 Introducción a los métodos de la epidemiología y la bioestadística
2 Procedimientos descriptivos
3 Probabilidad. Distribuciones de probabilidad
4 Intervalos de confianza y contraste de hipótesis
5 Datos categóricos y porcentajes: comparación de proporciones
6 Comparación de medias entre dos grupos
7 Estimación del tamaño muestral
8 Comparaciones de k medias (tres o más grupos)
9 ANOVA factorial, modelos lineales generalizados y ANCOVA
10 Correlación y regresión lineal simple
11 Introducción al análisis de supervivencia
12 Introducción a los modelos multivariables
13 Regresión lineal múltiple
14 Regresión logística
15 Aspectos avanzados de la regresión de Cox
16 Estadística básica con R y RStudio
17 Análisis de concordancia, validez y pronóstico
18 Análisis factorial
19 Análisis de clústeres o conglomerados
20 Métodos estadísticos en metaanálisis
21 Bootstrap y jackknife
22 Análisis dosis-respuesta: splines cúbicos restringidos
23 Modelos causales y ponderación por el inverso de la probabilidad
24 Propensity scores, valores perdidos y otros métodos

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