Biostatistics and Computer-based Analysis of Health Data using R

 
 
ISTE Press - Elsevier
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 13. Juli 2016
  • |
  • 206 Seiten
 
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E-Book | PDF mit Adobe DRM | Systemvoraussetzungen
978-0-08-101175-1 (ISBN)
 

Biostatistics and Computer-Based Analysis of Health Data Using the R Software addresses the concept that many of the actions performed by statistical software comes back to the handling, manipulation, or even transformation of digital data.

It is therefore of primary importance to understand how statistical data is displayed and how it can be exploited by software such as R. In this book, the authors explore basic and variable commands, sample comparisons, analysis of variance, epidemiological studies, and censored data.

With proposed applications and examples of commands following each chapter, this book allows readers to apply advanced statistical concepts to their own data and software.


  • Features useful commands for describing a data table composed made up of quantitative and qualitative variables
  • Includes measures of association encountered in epidemiological studies, odds ratio, relative risk, and prevalence
  • Presents an analysis of censored data, the key main tests associated with the construction of a survival curve (log-rank test or Wilcoxon), and the Cox regression model


Christophe Lalanne started working in experimental psychology and psychophysics (visual perception and motor control), and neurosciences. During his PhD, he became progressively interested in statistical methods related to behavioral measurement. After his PhD, he becam a psychometrician in educational testing and biomedical research. His main interests involve categorical data analysis, item-response theory, automatic reporting, multivariate data analysis and visualization.
  • Englisch
  • Saint Louis
Elsevier Science
  • 4,50 MB
978-0-08-101175-1 (9780081011751)
008101175X (008101175X)
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  • Front Cover
  • Biostatistics and Computer-based Analysis of Health Data using R
  • Copyright
  • Contents
  • Introduction
  • Chapter 1: Elements of the Language
  • 1.1. Before proceeding
  • 1.2. Data representation in R
  • 1.3. Selection of observations
  • 1.4. Representation and processing of missing values
  • 1.5. Importing and storing data
  • 1.6. Multidimensional data management
  • 1.7. Key points
  • 1.8. Going further
  • 1.9. Applications
  • Chapter 2: Descriptive Statistics and Estimation
  • 2.1. Summarizing a numerical variable
  • 2.2. Summarizing a categorical variable
  • 2.3. Graphically representing the distribution of a variable
  • 2.4. Interval estimation for a mean or a proportion
  • 2.5. Key points
  • 2.6. Applications
  • Chapter 3: Measures and Tests of Association Between Two Variables
  • 3.1. Bivariate descriptive statistics
  • 3.2. Comparisons of two group means
  • 3.3. Comparisons of proportions
  • 3.4. Risk and odds ratio measures
  • 3.5. Non-parametric approaches and exact tests
  • 3.6. Key points
  • 3.7. Going further
  • 3.8. Applications
  • Chapter 4: Analysis of Variance and Experimental Design
  • 4.1. Data representation and descriptive statistics
  • 4.2. One-way ANOVA
  • 4.3. Non-parametric one-way ANOVA
  • 4.4. Two-way ANOVA
  • 4.5. Key points
  • 4.6. Applications
  • Chapter 5: Correlation and Linear Regression
  • 5.1. Descriptive statistics
  • 5.2. Simple linear regression
  • 5.3. Multiple linear regression
  • 5.4. Key points
  • 5.5. Going further
  • 5.6. Applications
  • Chapter 6: Measures of Association in Epidemiology and Logistic Regression
  • 6.1. Contingency tables and measures of association
  • 6.2. Diagnostic studies
  • 6.3. Logistic regression
  • 6.4. ROC curve
  • 6.5. Key points
  • 6.6. Applications
  • Chapter 7: Survival Data Analysis
  • 7.1. Data representation and descriptive statistics
  • 7.2. Survival function and Kaplan-Meier curve
  • 7.3. Cox regression
  • 7.4. Key points
  • 7.5. Going further
  • 7.6. Applications
  • Appendix 1: Introduction to RStudio
  • A1.1. Getting started
  • A1.2. Writing R scripts
  • A1.3. Management of the R session
  • Appendix 2: Graphs with the Lattice Package
  • A2.1. Why the lattice package?
  • A2.2. Principal types of graphics
  • A2.3. General options for the customization of charts
  • A2.4. Specific options
  • A2.5. Graphical composition
  • A2.6. Going further
  • Appendix 3: The Hmisc and rms Packages
  • A3.1. The Hmisc essential commands
  • A3.2. Descriptive statistics
  • A3.3. The essential rms commands
  • Bibliography
  • Index
  • Back Cover

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