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Benesch, M: Klinische Studien lesen und verstehen


en Paperback – 23 apr 2018
Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses verständliche Lehrbuch vermittelt die Grundlagen dafür und erscheint nun in der zweiten, aktualisierten und überarbeiteten Auflage. Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leser lernen an Beispielen der Medizin, Sozialwissenschaften oder Psychologie, Studienergebnisse zu beurteilen und zu verstehen.

Zentral sind das "Schlüsselthema Signifikanz" und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert).

Weiters werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten zudem praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
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Specificații

ISBN-13: 9783825248963
ISBN-10: 3825248968
Pagini: 164
Ilustrații: einige Abbildungen
Dimensiuni: 152 x 216 x 12 mm
Greutate: 0.26 kg
Ediția:Nouă
Editura: UTB GmbH

Cuprins

Vorwort 5
Vorwort zur 2. Auflage 7
1 Grundlagen statistischer Tests 11
1.1 Stichprobe und Grundgesamtheit 11
1.2 Signifikanz (p-Wert) 21
1.3 Die Nullhypothese und die Alternativhypothese 27
1.4 Fehler erster Art und Fehler zweiter Art 32
1.5 Das Signifikanzniveau 49
1.6 Ein- und zweiseitige Forschungshypothesen 52
1.7 Signifikanz und Relevanz, Power (Macht) und Fallzahlschätzung 56
1.8 Konfidenzintervalle 62
1.9 Standardabweichung versus Standardfehler 67
2 Medizinstatistische Kennzahlen aus der Epidemiologie 69
2.1 Inzidenz und Prävalenz 69
2.2 Maßzahlen für das Risiko 79
2.2.1 Odds Ratio (OR) 79
2.2.2 Relatives Risiko (RR; relative risk) 87
2.2.3 Absolute und relative Risikoreduktion (ARR, RRR) 95
2.2.4 "Number needed to treat" (NNT; Anzahl der notwendigen Behandlungen) und "number needed to harm" 100
2.2.5 Goldstandard und diagnostische Tests 102
2.2.6 Sensitivität und Spezifität 104
2.2.7 ROC - Receiver Operator Characteristics Curve und ROC-Analysen 114
3 Die Beurteilung der Qualität von Studien 120
3.1 Hierarchie der Evidenz: Studiendesigns 122
3.2 Kriterien zur Studienbeurteilung/Checklisten 129
3.3 Eine Checkliste zur Studienbeurteilung selbst erstellen 152
Literaturverzeichnis 156
Zum Autor/Zur Autorin 159
Stichwortverzeichnis 161

Notă biografică

Dr. Michael Benesch ist Arbeits- und Wirtschaftspsychologe, Geschäftsführer der M. Benesch Unternehmensberatung und lehrt an verschiedenen Hochschulen.