Amazon cover image
Image from Amazon.com

Stručná Biostatistika Pro Lékaře.

By: Publisher: Prague : Karolinum Press, 2015Copyright date: ©2015Edition: 1st edDescription: 1 online resource (125 pages)Content type:
  • text
Media type:
  • computer
Carrier type:
  • online resource
ISBN:
  • 9788024628042
Subject(s): Genre/Form: Additional physical formats: Print version:: Stručná Biostatistika Pro LékařeDDC classification:
  • 570.15195 -- .P763 2015eb
LOC classification:
  • QH323.5
Online resources:
Contents:
Intro -- Obsah -- 1 Úvod -- 2 Obecné úvahy -- 2.1 Přístupy k řešení problémů -- 2.2 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 -- 4.3.1 Rozptyl -- 4.3.2 Rozpětí -- 4.3.3 Mezikvartilové rozpětí -- 4.3.4 Variační koeficient -- 4.4 Ostatní charakteristiky -- 4.4.1 Šikmost - skewness -- 4.4.2 Špičatost - kurtosis -- 5 Modely náhodné veličiny - rozložení pravděpodobnosti -- 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 χ2-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 tolerančního intervalu -- 6.5 Statistické testy -- 7 Ověřování typu rozložení dat - klíč k volbě modelu -- 7.1 Grafické zobrazení výběrového rozložení -- 7.2 Testy k ověření typu rozložení -- 7.2.1 χ2 testy dobré shody -- 7.2.2 Kolmogorovův-Smirnovův test -- 7.2.3 Test normality Shapirů-Wilkův -- 7.2.4 Další možnosti -- 7.3 Význam znalosti typu rozložení -- 8 Porovnání kvantitativní veličiny jednoho výběru 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 -- 9 Porovnání kvantitativní veličiny ve dvou různých 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 -- 9.2 Párové porovnání -- 9.2.1 Párový t-test -- 9.2.2 Párový znaménkový test -- 9.2.3 Párový Wilcoxonův test -- 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) - regrese procházející počátkem -- 10.6.3 Oblasti spolehlivosti - intervalové odhady -- 10.6.4 Problémy s linearitou a normalitou - transformace modelu.
10.6.5 Ověření předpokladu lineárního regresního modelu -- 10.6.6 Odlehlá pozorování v regresi -- 10.7 Vztah více než dvou veličin -- 10.7.1 Vícenásobná regrese -- 10.7.2 Korelace více veličin -- 10.7.3 Polynomická regrese -- 10.8 Nelineární regrese -- 10.9 Robustní regresní metody -- 10.10 Metody vyhlazování časových řad -- 11 Porovnání kvantitativní veličiny ve více skupinách - Analýza rozptylu - ANOVA -- 11.1 Podmínky použitelnosti analýzy rozptylu -- 11.1.1 Test shody rozptylů -- 11.2 Více skupin - Analýza rozptylu jednoduchého třídění - způsob výpočtu -- 11.2.1 Kontrasty -- 11.2.2 Metody mnohonásobného srovnání -- 11.3 Neparametrické varianty analýzy rozptylu -- 11.4 Vztah mezi regresí a analýzou rozptylu -- 11.5 Analýza rozptylu dvojného třídění -- 11.6 Opakované pozorování -- 11.7 Testování modelu a „podmodeluÿ -- 11.8 Obecnější modely analýzy rozptylu -- 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 Hypotéza symetrie McNemar -- 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 případ-kontrola -- 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 skríningových 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 Párové uspořádání dat -- 13.3.4 Křížový pokus -- 13.4 Stanovení rozsahu výběru -- 13.4.1 Rozsah výběru pro jednovýběrový t-test -- 13.5 Standardizace -- 13.5.1 Přímá standardizace -- 13.5.2 Nepřímá standardizace -- 13.5.3 Inverzní standardizace -- 13.5.4 Intervaly spolehlivosti pro standardizované ukazatele -- 14 Další modely pro studium závislosti veličin -- 14.1 Logistická regrese - model závislosti alternativní veličiny -- 14.1.1 Účinná dávka ED50 či LD50 -- 14.2 Poissonovská regrese - model závislosti počtů na spojité či kvalitativní veličině -- 15 Analýza cenzorovaných dat -- 15.0.1 Neúplná informace - cenzorovaná data -- 15.0.2 Analýza přežití -- 15.0.3 Odhad doby do události (doby přežití) -- 15.0.4 Složitější parametrické modely pro analýzu přežití -- 15.1 Cenzorovaná data - hodnoty pod detekčním limitem -- Literatura -- Rejstřík.
Summary: Predkládaná publikace si bere za cíl seznámit strucnou formou predevším lékare se základními metodami používanými pri hodnocení medicinských dat. Jsou zde popsány principy induktivního statistického uvažování, široce používané ve všech oblastech hodnocení biologických dat jako nástroje medicíny založené na dukazu. Cílem textu je preklenout zdánlive neprekonatelnou vzdálenost mezi medicínou a matematikou a nalézt spolecný jazyk, který poskytne medicíne objektivní nástroje k hodnocení biologických dat.
Holdings
Item type Current library Call number Status Date due Barcode Item holds
Ebrary Ebrary Afghanistan Available EBKAF-N0006886
Ebrary Ebrary Algeria Available
Ebrary Ebrary Cyprus Available
Ebrary Ebrary Egypt Available
Ebrary Ebrary Libya Available
Ebrary Ebrary Morocco Available
Ebrary Ebrary Nepal Available EBKNP-N0006886
Ebrary Ebrary Sudan Available
Ebrary Ebrary Tunisia Available
Total holds: 0

Intro -- Obsah -- 1 Úvod -- 2 Obecné úvahy -- 2.1 Přístupy k řešení problémů -- 2.2 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 -- 4.3.1 Rozptyl -- 4.3.2 Rozpětí -- 4.3.3 Mezikvartilové rozpětí -- 4.3.4 Variační koeficient -- 4.4 Ostatní charakteristiky -- 4.4.1 Šikmost - skewness -- 4.4.2 Špičatost - kurtosis -- 5 Modely náhodné veličiny - rozložení pravděpodobnosti -- 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 χ2-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 tolerančního intervalu -- 6.5 Statistické testy -- 7 Ověřování typu rozložení dat - klíč k volbě modelu -- 7.1 Grafické zobrazení výběrového rozložení -- 7.2 Testy k ověření typu rozložení -- 7.2.1 χ2 testy dobré shody -- 7.2.2 Kolmogorovův-Smirnovův test -- 7.2.3 Test normality Shapirů-Wilkův -- 7.2.4 Další možnosti -- 7.3 Význam znalosti typu rozložení -- 8 Porovnání kvantitativní veličiny jednoho výběru 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 -- 9 Porovnání kvantitativní veličiny ve dvou různých 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 -- 9.2 Párové porovnání -- 9.2.1 Párový t-test -- 9.2.2 Párový znaménkový test -- 9.2.3 Párový Wilcoxonův test -- 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) - regrese procházející počátkem -- 10.6.3 Oblasti spolehlivosti - intervalové odhady -- 10.6.4 Problémy s linearitou a normalitou - transformace modelu.

10.6.5 Ověření předpokladu lineárního regresního modelu -- 10.6.6 Odlehlá pozorování v regresi -- 10.7 Vztah více než dvou veličin -- 10.7.1 Vícenásobná regrese -- 10.7.2 Korelace více veličin -- 10.7.3 Polynomická regrese -- 10.8 Nelineární regrese -- 10.9 Robustní regresní metody -- 10.10 Metody vyhlazování časových řad -- 11 Porovnání kvantitativní veličiny ve více skupinách - Analýza rozptylu - ANOVA -- 11.1 Podmínky použitelnosti analýzy rozptylu -- 11.1.1 Test shody rozptylů -- 11.2 Více skupin - Analýza rozptylu jednoduchého třídění - způsob výpočtu -- 11.2.1 Kontrasty -- 11.2.2 Metody mnohonásobného srovnání -- 11.3 Neparametrické varianty analýzy rozptylu -- 11.4 Vztah mezi regresí a analýzou rozptylu -- 11.5 Analýza rozptylu dvojného třídění -- 11.6 Opakované pozorování -- 11.7 Testování modelu a „podmodeluÿ -- 11.8 Obecnější modely analýzy rozptylu -- 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 Hypotéza symetrie McNemar -- 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 případ-kontrola -- 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 skríningových 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 Párové uspořádání dat -- 13.3.4 Křížový pokus -- 13.4 Stanovení rozsahu výběru -- 13.4.1 Rozsah výběru pro jednovýběrový t-test -- 13.5 Standardizace -- 13.5.1 Přímá standardizace -- 13.5.2 Nepřímá standardizace -- 13.5.3 Inverzní standardizace -- 13.5.4 Intervaly spolehlivosti pro standardizované ukazatele -- 14 Další modely pro studium závislosti veličin -- 14.1 Logistická regrese - model závislosti alternativní veličiny -- 14.1.1 Účinná dávka ED50 či LD50 -- 14.2 Poissonovská regrese - model závislosti počtů na spojité či kvalitativní veličině -- 15 Analýza cenzorovaných dat -- 15.0.1 Neúplná informace - cenzorovaná data -- 15.0.2 Analýza přežití -- 15.0.3 Odhad doby do události (doby přežití) -- 15.0.4 Složitější parametrické modely pro analýzu přežití -- 15.1 Cenzorovaná data - hodnoty pod detekčním limitem -- Literatura -- Rejstřík.

Predkládaná publikace si bere za cíl seznámit strucnou formou predevším lékare se základními metodami používanými pri hodnocení medicinských dat. Jsou zde popsány principy induktivního statistického uvažování, široce používané ve všech oblastech hodnocení biologických dat jako nástroje medicíny založené na dukazu. Cílem textu je preklenout zdánlive neprekonatelnou vzdálenost mezi medicínou a matematikou a nalézt spolecný jazyk, který poskytne medicíne objektivní nástroje k hodnocení biologických dat.

Description based on publisher supplied metadata and other sources.

Electronic reproduction. Ann Arbor, Michigan : ProQuest Ebook Central, 2019. Available via World Wide Web. Access may be limited to ProQuest Ebook Central affiliated libraries.

There are no comments on this title.

to post a comment.