Biostatistika pro lékaře : Principy základních metod a jejich interpretace s využitím statistického systému R.

Obálka -- Obsah -- 1. Úvod -- 2. Obecné úvahy -- 2.1. Rozdíly biologie a matematiky -- 2.2. Přístupy k řešení problémů -- 2.3. Populace a výběr - základ statistické indukce -- 3. Typy sledovaných veličin -- 3.1. Co můžeme sledovat -- 3.2. Typy náhodných veličin -- 3.2.1. Alternativní veličiny -- 3.2.2. Nominální veličiny -- 3.2.3. Ordinální veličiny -- 3.2.4. Kvantitativní veličiny -- 3.2.5. Celočíselné veličiny -- 4. Základní statistické charakteristiky -- 4.1. Míry pro kvalitativní veličiny -- 4.1.1. Pravděpodobnost -- 4.1.2. Relativní četnost -- 4.2. Míry polohy -- 4.2.1. Průměr (aritmetický) -- 4.2.2. Geometrický průměr -- 4.2.3. Medián -- 4.2.4. Modus -- 4.2.5. Useknutý průměr -- 4.2.6. Kvantil -- 4.3. Míry měřítka (variability) -- 4.3.1. Rozptyl -- 4.3.2. Rozpětí -- 4.3.3. Mezikvartilové rozpětí -- 4.3.4. Odhad MAD -- 4.3.5. Variační koeficient -- 4.4. Ostatní charakteristiky -- 4.4.1. Šikmost - skewness -- 4.4.2. Špičatost - kurtosis -- 4.5. Praktické příklady jednotlivých charakteristik -- 5. Modely náhodné veličiny - rozloženípravděpodobnosti -- 5.1. Nominální veličiny -- 5.2. Diskrétní (celočíselné) kvantitativní veličiny -- 5.2.1. Binomické rozložení -- 5.2.2. Multinomické rozložení -- 5.2.3. Poissonovo rozložení -- 5.2.4. Negativně binomické (Pascalovo) rozložení -- 5.2.5. Nakažlivá rozložení -- 5.3. Spojité kvantitativní veličiny -- 5.3.1. Normální (Gaussovo) rozložení -- 5.3.2. Logaritmicko-normální rozložení -- 5.3.3. Exponenciální rozložení -- 5.3.4. Weibullovo rozložení -- 5.3.5. Rovnoměrné rozložení -- 5.3.6. Logistické rozložení -- 5.4. Výběrová rozložení - rozložení testovacích statistik -- 5.4.1. x2-rozložení -- 5.4.2. Studentovo t-rozložení -- 5.4.3. Fisherovo F-rozložení -- 6. Statistické odhady a testy - základní principy -- 6.1. Odhady populačních charakteristik -- 6.2. Bodové odhady -- 6.3. Intervalové odhady.

6.3.1. Intervalové odhady populačních charakteristik - intervaly spolehlivosti -- 6.3.2. Intervalové odhady - predikční intervaly -- 6.3.3. Intervalové odhady - toleranční intervaly -- 6.4. Rozdíl interpretace intervalu spolehlivosti a tolerančníhointervalu -- 6.5. Obecné principy při konstrukci odhadů -- 6.6. Statistické testy -- 6.7. Nové možnosti výpočetní techniky -- 7. Ověřování typu rozložení dat - klíč k volběmodelu -- 7.1. Grafické zobrazení výběrového rozložení -- 7.2. Testy k ověření typu rozložení -- 7.2.1. x2 - testy dobré shody -- 7.2.2. Kolmogorův-Smirnovův test -- 7.2.3. Test normality Shapirův-Wilkův -- 7.2.4. Další možnosti -- 7.3. Význam znalosti typu rozložení -- 8. Porovnání kvantitativní veličiny jednohovýběru s pevnou hodnotou -- 8.1. Testy charakteristik -- 8.1.1. Jednovýběrový Z-test -- 8.1.2. Jednovýběrový t-test -- 8.1.3. Jednovýběrový znaménkový (mediánový) test -- 8.1.4. Jednovýběrový Wilcoxonův test -- 8.2. Intervalové odhady -- 8.2.1. Intervaly spolehlivosti -- 8.2.2. Predikční intervaly -- 8.2.3. Toleranční intervaly -- 8.2.4. Konstrukce intervalových odhadů metodou bootstrap -- 8.2.5. Praktické ukázky intervalových odhadů -- 8.2.6. Co nejsou intervalové odhady -- 9. Porovnání kvantitativní veličiny ve dvourůzných výběrech -- 9.1. Dvě skupiny -- 9.1.1. Dvouvýběrový t-test -- 9.1.2. Porovnání dvou rozptylů -- 9.1.3. Dvouvýběrový znaménkový test (mediánový) -- 9.1.4. Dvouvýběrový Wilcoxonův test -- 9.1.5. Poznámka k testům porovnání dvou skupin -- 9.2. Párové porovnání -- 9.2.1. Párový t-test -- 9.2.2. Párový znaménkový test (mediánový) -- 9.2.3. Párový Wilcoxonův test -- 9.2.4. Praktické použití párových porovnání -- 9.2.5. Několik poznámek k párovému testu a korelaci -- 10. Analýza vztahu dvou spojitých veličin -- 10.1. Společné rozložení dvou veličin.

10.2. Kovariance - míra lineárního vztahu dvou veličin -- 10.3. Koeficient lineární korelace -- 10.4. Robustní varianty korelačních koeficientů -- 10.4.1. Spearmanův koeficient monotónní korelace -- 10.4.2. Kendallův koeficient monotónní korelace -- 10.5. Praktické ukázky různých typů závislostí -- 10.6. Lineární regresní model -- 10.6.1. Lineární regresní model normálně rozložené náhodné veličiny -- 10.6.2. Regresní modely procházející počátkem (bez interceptu) - regreseprocházející počátkem -- 10.6.3. Vztah regresního lineárního modelu a lineárního korelačního koeficientu -- 10.6.4. Oblasti spolehlivosti - intervalové odhady -- 10.6.5. Problémy s linearitou a normalitou - transformace modelu -- 10.6.6. Ověření předpokladu lineárního regresního modelu -- 10.6.7. Odlehlá pozorování v regresi -- 10.6.8. Analýza reziduí -- 10.7. Vztah více než dvou veličin -- 10.7.1. Vícenásobná regrese -- 10.7.2. Vícerozměrná regrese -- 10.7.3. Korelace více veličin -- 10.7.4. Porovnání modelů -- 10.7.5. Polynomická regrese -- 10.8. Nelineární regrese -- 10.9. Robustní regresní metody -- 10.10. Metody vyhlazování časových řad -- 11. Porovnání kvantitativní veličiny ve víceskupinách - analýza rozptylu - ANOVA -- 11.1. Podmínky použitelnosti analýzy rozptylu -- 11.1.1. Test shody rozptylů -- 11.2. Více skupin - analýza rozptylu jednoduchého třídění - způsobvýpočtu -- 11.2.1. Kontrasty -- 11.3. Metody mnohonásobného srovnávání -- 11.4. Neparametrické varianty analýzy rozptylu -- 11.5. Vztah mezi regresí a analýzou rozptylu -- 11.6. Analýza rozptylu dvojného třídění -- 11.7. Opakovaná pozorování -- 11.8. Testování modelu a „podmodeluÿ -- 11.9. Obecnější modely analýzy rozptylu -- 11.10. Model se smíšenými efekty -- 11.10.1. Párový t-test pomocí modelu se smíšenými efekty -- 11.10.2. Dvouvýběrový t-test pomocí modelu se smíšenými efekty.

11.10.3. Obecnější model smíšených efektů -- 12. Kvalitativní veličiny a jejich vztah -- 12.1. Odhad a testy pravděpodobnosti alternativní veličiny -- 12.1.1. Aproximace normálním rozložením -- 12.1.2. Fleissova kvadratická aproximace -- 12.1.3. Exaktní binomický test -- 12.2. Obecná kontingenční tabulka -- 12.3. Kontingenční tabulka 2 × 2 -- 12.3.1. Míry vztahu dvou alternativních veličin -- 12.3.2. McNemarova hypotéza symetrie -- 12.3.3. Shoda dvou hodnotitelů -- 12.4. Typy studií - způsoby konstrukce kontingenčních tabulek -- 12.4.1. Průřezová studie -- 12.4.2. Kohortová studie -- 12.4.3. Studie případů-kontrol -- 12.4.4. Typy studií a míry nezávislosti -- 12.4.5. Studie typu případů a kontrola -- 12.4.6. Průřezová studie -- 12.4.7. Kohortová studie -- 12.5. Stratifikované kontingenční tabulky -- 12.6. Test trendu v kontingenční tabulce -- 12.7. Souvislost testů pro kategoriální a spojité veličiny -- 12.8. Intenzita incidence -- 12.9. Hodnocení kvality screeningových testů -- 12.10. ROC křivky -- 13. Výběr a jeho reprezentativnost -- 13.1. Rušivé faktory -- 13.2. Konstrukce výběru pro studie popisující populaci -- 13.3. Plány experimentu -- 13.3.1. Rozdělení na skupiny (do větví) -- 13.3.2. Volba kontrolní skupiny -- 13.3.3. Použití placeba -- 13.3.4. Párové uspořádání dat -- 13.3.5. Křížový pokus -- 13.4. Stanovení rozsahu výběru -- 13.4.1. Rozsah výběru pro jednovýběrový t-test -- 13.4.2. Rozsah výběru pro dvouvýběrový t-test -- 13.4.3. Rozsah výběru pro test binomické veličiny -- 13.5. Metoda vážení -- 13.6. Standardizace -- 13.6.1. Přímá standardizace -- 13.6.2. Nepřímá standardizace -- 13.6.3. Inverzní standardizace -- 13.6.4. Intervaly spolehlivosti pro standardizované ukazatele -- 14. Další modely pro studium závislosti veličin -- 14.1. Logistická regrese - model závislosti alternativní veličiny.

14.2. Další modely pro alternativní veličinu -- 14.2.1. Účinná dávka ED50 či LD50 -- 14.3. Poissonovská regrese - model závislosti počtů na spojité čikvalitativní veličině -- 15. Analýza cenzorovaných dat -- 15.1. Neúplná informace - cenzorovaná data -- 15.2. Analýza přežití -- 15.2.1. Odhad doby do události (doby přežití) -- 15.2.2. Tabulky přežití -- 15.2.3. Neparametrické metody -- 15.2.4. Semiparametrické metody -- 15.2.5. Parametrické metody -- 15.2.6. Složitější parametrické modely pro analýzu přežití -- 15.2.7. Rozdíly mezi neparametrickým, parametrickým a semiparametrickýmpřístupem -- 15.3. Cenzorovaná data - hodnoty pod detekčním limitem -- 15.4. Použití analýzy cenzorovaných dat k odfiltrování epidemií -- 15.4.1. Nalezení epidemického prahu -- 15.4.2. Odhad počtu úmrtí zvýšeného výskytem epidemie -- 15.4.3. Složitější modely pro nalezení odhadu očekávaného výskytu - „baseline". -- A. Jemný úvod do programu R -- B. Využití výpočetní techniky pro statistickáhodnocení -- C. Grafy - užitečný nástroj interpretace a jejichúskalí -- D. Ukázky chybných použití statistiky -- D.1. Chyby při používání statistiky a interpretaci výsledků analýz -- D.2. Cestou statistiky i medicíny k stejnému závěru -- E. Data a skripty k jednotlivým kapitolám -- Literatura -- Rejstřík.

Description based on publisher supplied metadata and other sources.

Electronic reproduction. Ann Arbor, Michigan : ProQuest Ebook Central, 2024. Available via World Wide Web. Access may be limited to ProQuest Ebook Central affiliated libraries.