Biostatistik. Eine Einführung für Biowissenschaftler

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Transkript:

Matthias Rudolf Wiltrud Kuhlisch Biostatistik Eine Einführung für Biowissenschaftler ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don Mills, Ontario Sydney Mexico City Madrid Amsterdam

Biostatistik - PDF Inhaltsverzeichnis Biostatistik - Eine Einführung für Biowissenschaftler Inhaltsübersicht Inhaltsverzeichnis Vorwort Kapitel 1 Einführung Kapitel 2 Beschreibende Statistik -eines Merkmals Kapitel 3 Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel 4 Schätzung unbekannter -Parameter Kapitel 5 Formulieren und Prüfen von Hypothesen Kapitel 6 Ausgewählte statistische Tests Kapitel 7 Korrelations- und -Regressionsanalyse Kapitel 8 Varianzanalyse Kapitel 9 Biostatistische -Versuchsplanung Anhang Vorwort 1 Einführung 1.1 Biostatistik als Bestandteil biowissenschaftlicher Forschung 1.2 Population und Stichprobe 1.3 Merkmale und Skalenarten 2 Beschreibende Statistik eines Merkmals 2.1 Darstellung der Daten in Tabellen 2.1.1 Anzahl und Breite der Klassen 2.1.2 Merkmalsverteilung 2.2 Grafische Darstellung der Daten 2.2.1 Balkendiagramm 2.2.2 Kreisdiagramm 2.2.3 Histogramm 2.2.4 Polygon 2.2.5 Summenhistogramm 2.2.6 Summenpolygon 2.3 Statistische Kennwerte 2.3.1 Lageparameter 2.3.2 Streuungsparameter 2.3.3 Veranschaulichung und Interpretation

Inhaltsverzeichnis 3 Wahrscheinlichkeitstheorie 3.1 Grundmodell der Wahrscheinlichkeitstheorie 3.1.1 Zufällige Ereignisse und deren Verknüpfung 3.1.2 Klassische Definition der Wahrscheinlichkeit 3.1.3 Axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit 3.1.4 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten 3.2 Zufallsvariablen und ihre Verteilung 3.2.1 Grundbegriffe 3.2.2 Diskrete Zufallsvariablen 3.2.3 Stetige Zufallsvariablen 3.2.4 Verteilungsparameter 3.3 Spezielle Verteilungen 3.3.1 Diskrete Verteilungen 3.3.2 Stetige Verteilungen 4 Schätzung unbekannter Parameter 4.1 Punktschätzungen 4.2 Bereichsschätzungen 4.2.1 Verteilung von Punktschätzungen 4.2.2 Konfidenzintervalle 5 Formulieren und Prüfen von Hypothesen 5.1 Inhaltliche und statistische Hypothesen 5.1.1 Klassifikation inhaltlicher Hypothesen 5.1.2 Statistische Alternativhypothesen 5.1.3 Statistische Nullhypothesen 5.2 Fehlerarten bei statistischen Entscheidungen 5.3 Prüfung statistischer Hypothesen 5.3.1 Der p-wert 5.3.2 Einseitige und zweiseitige Fragestellungen 5.3.3 Statistische Signifikanz 5.4 Ablauf statistischer Tests 5.5 Monte-Carlo-Studien und die Bootstrap-Technik 5.5.1 Monte-Carlo-Studien 5.5.2 Die Bootstrap-Technik 6 Ausgewählte statistische Tests 6.1 Parametrische Tests für normalverteilte Merkmale 6.1.1 Vergleich eines Mittelwerts mit einem bekannten Wert

Inhaltsverzeichnis 6.1.2 Vergleich zweier Mittelwerte bei unabhängigen Stichproben 6.1.3 Vergleich zweier Mittelwerte bei verbundenen Stichproben 6.1.4 Äquivalenztests 6.1.5 Überprüfung der Voraussetzungen 6.2 Tests für ordinalskalierte Merkmale 6.2.1 Vergleich zweier Verteilungen bei unabhängigen Stichproben 6.2.2 Vergleich zweier Verteilungen für verbundene Stichproben 6.3 Tests für nominalskalierte (dichotome) Merkmale 6.3.1 Vergleich zweier Wahrscheinlichkeiten bei unabhängigen Stichproben 6.3.2 Vergleich zweier Wahrscheinlichkeiten bei verbundenen Stichproben 7 Korrelations- und Regressionsanalyse 7.1 Korrelationsanalyse metrischer Merkmale 7.1.1 Grafische Veranschaulichung bivariater Zusammenhänge 7.1.2 Produkt-Moment-Korrelation 7.1.3 Interpretation von Korrelationen 7.2 Korrelationsanalyse ordinalskalierter Merkmale 7.3 Korrelationsanalyse nominalskalierter Merkmale 7.4 Einfache lineare Regression 7.4.1 Modell und Voraussetzungen 7.4.2 Schätzung der linearen Regressionsfunktion 7.4.3 Varianzzerlegung und Bestimmtheitsmafl 7.4.4 Konfidenzintervalle und Tests 7.5 Partielle Korrelationsanalyse 7.6 Multiple lineare Regression 7.6.1 Modell und Voraussetzungen 7.6.2 Schätzung der multiplen linearen Regressionsfunktion 7.6.3 Multiples Bestimmtheitsmaß und Tests 7.6.4 Multikollinearität und optimale Merkmalsmengen 8 Varianzanalyse 8.1 Einfaktorielle Varianzanalyse (Modell I) 8.1.1 Modell, Voraussetzungen und statistische Hypothesen 8.1.2 Quadratsummenzerlegung und Signifikanzprüfung 8.1.3 Multiple Vergleiche 8.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse (Modell I) 8.2.1 Modell, Voraussetzungen und statistische Hypothesen 8.2.2 Quadratsummenzerlegung und Signifikanzprüfung 8.3 Varianzanalyse mit zufälligen Effekten (Modell II) 8.3.1 Modell, Voraussetzungen und statistische Hypothesen

Inhaltsverzeichnis 8.3.2 Schätzung der Varianzkomponenten und Signifikanzprüfung 8.4 Überblick über weitere varianzanalytische Verfahren 8.4.1 Gemischte Modelle 8.4.2 Kovarianzanalyse 8.5 Rangvarianzanalyse für ordinalskalierte Merkmale 8.5.1 Globalvergleich der Rangvarianzanalyse 8.5.2 Multiple Vergleiche 9 Biostatistische Versuchsplanung 9.1 Bedeutung der Versuchsplanung in der biowissenschaftlichen Forschung 9.2 Grundlegende Aspekte der Versuchsplanung 9.2.1 Varianzquellen in biowissenschaftlichen Untersuchungen 9.2.2 Allgemeine Prinzipien der Versuchsplanung 9.2.3 Typen von Stichproben 9.2.4 Eine Auswahl wichtiger Versuchspläne 9.3 Bestimmung optimaler Stichprobenumfänge 9.3.1 Grundlagen und allgemeines Vorgehen 9.3.2 t-test gegen eine Konstante 9.3.3 t-test für unabhängige Stichproben 9.3.4 Multiple Vergleiche Anhang A. Übersetzung ausgewählter Fachbegriffe Englisch Deutsch Deutsch Englisch B. Tabellen C. Literatur B C D E F G H K L M R S T

Inhaltsverzeichnis W Z D. Register A B C D E F G H I K L M N O P Q R S T U V W Z Ins Internet: Weitere Infos zum Buch, Downloads, etc. Copyright

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