Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Choosing and Using Statistics - A Biologists¿ Guid e, 4th Edition de Calvin Dytham

Choosing and Using Statistics - A Biologists¿ Guid e, 4th Edition

Autor Calvin Dytham
en Limba Engleză Paperback – 22 oct 2026

Destinată nivelului de licență, Choosing and Using Statistics de Calvin Dytham reprezintă un instrument de lucru pragmatic pentru studenții din științele vieții care trebuie să proceseze date experimentale fără a poseda un fundament matematic avansat. Suntem de părere că forța acestui manual rezidă în abordarea aplicată: volumul nu se pierde în demonstrații teoretice, ci ghidează cititorul prin procesul de selecție, execuție și interpretare a testelor statistice folosind pachete software consacrate. Această a treia ediție marchează o actualizare importantă prin includerea limbajului R, oferind astfel suport pentru patru dintre cele mai utilizate platforme: SPSS, Minitab, Excel și R. Observăm că structura este centrată pe o diagramă de decizie (flow chart) care ajută la identificarea testului adecvat în funcție de tipul datelor colectate. Găsim în această carte o alternativă solidă la An Introduction to Statistical Analysis in Research pentru cursurile de biostatistică, cu avantajul unei simplificări majore a terminologiei și a unui glosar de termeni care „traduce” jargonul statistic în limbaj accesibil. Spre deosebire de Essential Statistics for Bioscientists, care se concentrează pe Excel, Prism și SPSS, lucrarea lui Dytham oferă o deschidere mai largă către comunitatea open-source prin integrarea programului R. În contextul operei autorului, dacă Dispersal in Plants este un text avansat de ecologie teoretică și empirică, Choosing and Using Statistics se poziționează ca o bază metodologică necesară oricărui cercetător aflat la început de drum. Ilustrată cu tabele și figuri alb-negru ce clarifică output-urile programelor de calculator, cartea reușește să transforme statistica dintr-o barieră într-un instrument util pentru proiectele de licență și lucrările practice.

Citește tot Restrânge

Preț: 33926 lei

Precomandă

Puncte Express: 509

Carte nepublicată încă

Livrare prin curier în România Precomanda se expediază când titlul devine disponibil.
Transport gratuit de la 40000 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Precomandă

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă
Doresc să fiu notificat când acest titlu va fi disponibil:
Trimite

Specificații

ISBN-13: 9781119838128
ISBN-10: 1119838126
Pagini: 400
Dimensiuni: 178 x 254 mm
Ediția:4. Auflage
Editura: John Wiley & Sons, Inc.

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților de la biologie și științele mediului care au nevoie de un ghid rapid pentru analiza datelor de laborator. Este o resursă esențială deoarece oferă o schemă logică de alegere a testelor statistice și instrucțiuni clare pentru utilizarea software-ului R și SPSS. Cititorul câștigă independență în procesarea datelor fără a fi intimidat de formule matematice complexe, beneficiind de un glosar explicativ complet.

Despre autor

Calvin Dytham este un cadru didactic și cercetător cu experiență în domeniul biologiei, cunoscut pentru capacitatea sa de a sintetiza concepte ecologice și matematice complexe. Pe lângă popularul manual Choosing and Using Statistics, ajuns la a treia ediție, el este autorul lucrării Dispersal in Plants, o referință în studiul dinamicii populațiilor și evoluției plantelor. Expertiza sa acoperă atât cercetarea teoretică, cât și pe cea empirică, reflectându-se în stilul didactic și aplicat al manualelor sale, care prioritizează utilitatea practică a statisticii în cercetarea biologică contemporană.

Notă biografică

Calvin Dytham has a wide range of research interests in ecology and evolutionary biology from bacteria-phage interactions to human evolution. He taught statistics to undergraduate and postgraduate students for more than thirty years and is now Professor Emeritus in the Department of Biology at the University of York, UK.

Cuprins

Preface
How to use this book
Packages used
Example data
Acknowledgements
1 - Eight steps to successful data analysis
2 - The basics
Observations
Hypothesis testing
P-values
Sampling
Experiments
Statistics:
Descriptive statistics
Tests of difference
Tests of relationships
Tests for data investigation
3 - Choosing a test: a key
Remember - eight steps to successful data analysis
The art of choosing a test
A key to assist in your choice of statistical test
4 - Hypothesis testing, sampling and experimental design
Hypothesis testing
Acceptable errors
P-values
Sampling 
Choice of sample unit
Number of sample units
Positioning of sample units to achieve a random sample
Timing of sampling
Experimental design
Control
Procedural controls
Temporal control
Experimental control
Statistical control
Some standard experimental designs
5 - Statistics, variables and distributions
What are statistics?
Types of statistics
Descriptive statistics
Parametric statistics
Non-parametric statistics
What is a variable?
Types of variables or scales of measurement 
Measurement variables
Continuous variables
Discrete variables
How accurate do I need to be?
Ranked variables
Attributes
Derived variables
Types of Distributions
Why do you need to know about distributions?
Discrete distributions
Poisson distribution
Binomial distribution
Negative binomial distribution
Hypergeometric distribution
Continuous distributions
Rectangular distribution
Normal distribution 
Standardised normal distribution
Convergence of a Poisson distribution to a normal distribution
Sampling distributions and the 'central limit theorem'
Describing the normal distribution further
Skewness
Kurtosis
Is a distribution normal?
Transformations
Angular transformation
Logit transformation
t-distribution
Confidence intervals
Chi-square distribution
Exponential distribution
Non-parametric 'distributions'
Ranking, quartiles and the inter-quartile range
Box and whisker Plots
6 - Descriptive and presentational techniques
General advice
Displaying data: summarising a single variable
Box and whisker (Box plot)
Displaying data: showing the distribution of a single variable
Bar chart
Histogram
Number of classes to display in a histogram
Pie chart
Descriptive statistics
Statistics of location
Arithmetic mean
Geometric mean
Harmonic mean
Median
Mode
Statistics of distribution, dispersion or spread
Range
Interquartile range
Variance
Standard deviation
Standard error
Confidence intervals
Coefficient of variation
Other summary statistics
Skewness
Kurtosis
Using the computer packages
Displaying data: summarising two or more variables
Box and whisker (box plots)
Error bars and confidence intervals
Displaying data: comparing two variables
Associations
Scatterplots
Multiple scatterplots
Trends, predictions and time series
Lines
Fitted lines
Confidence intervals
Displaying data: comparing more than two variables
Associations
Three-dimensional scatterplots
Multiple trends, time series and predictions
Multiple fitted lines
Surfaces
7 - The tests 1: tests to look at differences
Do frequency distributions differ?
Questions
G-test
Chi-square test (¿2)
Kolmogorov-Smirnov test
Anderson-Darling test
Shapiro-Wilk test 
Do the observations from two groups differ?
Paired data
Paired t-test
Wilcoxon's signed ranks test
Sign test 
Unpaired data
T-test  
One-way ANOVA
Mann-Whitney U
Do the observations from more than two groups differ?
Repeated measures  
Friedman test (for repeated measures)
Repeated measures ANOVA
Independent samples
One-way ANOVA
Post hoc testing: after one-way ANOVA
Kruskal-Wallis test
Post hoc testing: after the Kruskal-Wallis test
There are two independent ways of classifying the data
One observation for each factor combination (no replication)
Friedman test
Two-way ANOVA (without replication)
More than one observation for each factor combination (with replication)
Interaction
Two-way ANOVA (with replication)
Scheirer-Ray-Hare test
There are more than two independent ways to classify the data
Multi-factorial testing
Three-way ANOVA (without replication)
Three-way ANOVA (with replication)
Multi-way ANOVA
Not all classifications are independent
Non-independent factors
Nested factors
Random or fixed factors
Nested / hierarchical designs
Two-level nested design ANOVA
8 - The tests 2: tests to look at relationships
Is there a correlation or association between two variables?
Observations assigned to categories
Chi-square test of association
Cramér coefficient of association
Phi coefficient of association
Observations assigned a value
"Standard" correlation (Pearson's product-moment correlation)
Spearman's rank-order correlation
Kendall's rank-order correlation
Is there a 'cause and effect' relationship between two variables?
Questions
"Standard" linear regression
Prediction
Interpreting r2
Comparison of regression and correlation
Residuals
Confidence intervals
Prediction intervals
Kendall's robust line-fit method
Jonckheer-Terpstra test
Logistic regression
Model II regression
Polynomial, cubic and quadratic regression
Tests for more than two variables
Tests of association
Questions
Correlation
Partial correlation
Kendall's partial rank-order correlation
Cause(s) and effect(s)
Questions.
Regression
ANCOVA (analysis of covariance)
Multiple regression
Stepwise regression
Path analysis
9 - The tests 3: tests for data exploration
Types of data
Observation, inspection and plotting
Principal component and factor analysis (PCA)
Canonical variate analysis (CVA)
Discriminant function analysis
Multivariate analysis of variance (MANOVA)
Multivariate analysis of covariance (MANCOVA)
Cluster analysis
10 - Symbols and letters used in statistics
Greek letters
Symbols
Upper case letters
Lower case letters
11 - Glossary
12 - Assumptions of the tests
Test by test list of assumptions
What if the assumptions are violated?
13 - Hints and tips
Using a computer
Sampling
Statistics
Displaying the data
14 - A table of statistical tests

Descriere scurtă

Choosing and Using Statistics remains an invaluable guide for students using a computer package to analyse data from research projects and practical class work. The text takes a pragmatic and straightforward approach to the application of statistical tests in biology. There are chapters giving useful advice on the basics of statistics, experimental design and guidance on the presentation of data. The book is built around a key to selecting an appropriate statistical test and then gives clear guidance on how to carry out the test and interpret the output from four commonly used computer packages: SPSS, Minitab, Excel, and R. Only the basics of formal statistics are described and the emphasis is on jargon-free English. Key features of the book are that it:
  • Uses a simple key and flow chart to help you choose the right statistical test
  • Is aimed at students using statistics for projects and in practical classes
  • Includes an extensive glossary and key to symbols to explain any statistical jargon
  • Assumes no previous knowledge or experience of statistics
This fourth edition of Choosing and Using Statistics is a trusted companion for all students who use a computer package to apply statistics in practical and project work.