Statistical Testing Strategies in the Health Sciences

图书简介

This book provides a compendium of statistical approaches for decision making, ranging from graphical methods and classical procedures through computationally intensive bootstrap strategies to advanced empirical likelihood techniques. It bridges the gap between theoretical statistical methods and practical procedures applied to the planning and analysis of health-related experiments. The book covers the underpinnings of appropriate statistical inference in addition to new theoretical methods, open problems, and novel testing procedures. It also offers software routines for a majority of the methods based on R and SAS.

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Harvard Library

Preliminaries: Welcome to the Statistical Inference Club: Some Basic Concepts in Experimental Decision Making. Statistical Software: R and SAS. Statistical Graphics. A Brief Ode to Parametric Likelihood. Tests on Means of Continuous Data. Empirical Likelihood. Bayes Factor?Based Test Statistics. The Fundamentals of Receiver Operating Characteristic Curve Analyses. Nonparametric Comparisons of Distributions. Dependence and Independence: Structures, Testing, and Measuring. Goodness-of-Fit Tests (Tests for Normality). Statistical Change-Point Analysis. A Brief Review of Sequential Testing Methods. A Brief Review of Multiple Testing Problems in Clinical Experiments. Some Statistical Procedures for Biomarker Measurements Subject to Instrumental Limitations. Calculating Critical Values and p-Values for Exact Tests. Bootstrap and Permutation Methods. References. Index.

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