This book provides an accessible exposition of the likelihood approach to undergraduate and postgraduate students in biomedical, biological and social sciences. The book contains 9 chapters, beginning with an introduction on the limitations of P values and a description of how the likelihood approach better represents statistical evidence. Chapter 1 covers the definition of effect size, its different measures, and importance. Next, Chapter 2 examines the likelihood approach, covering how the likelihood ratio is driven by increased data either to support or contradict one or the other hypothesis. Related and independent samples with t are covered in Chapter 3, while ANOVA is the theme of chapter 4. This chapter uses the Glover approach with modification of Cohens d. The likelihood ratio for one-way and two-way categorical data is covered in Chapter 8. Finally, Chapter 9 concludes the text with other useful techniques, such as the minimum Bayes factor and the false positive risk.

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