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Angewandte Statistik

Methodensammlung mit R

  • Jürgen Hedderich
  • Lothar Sachs

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-xxxiii
  2. Jürgen Hedderich, Lothar Sachs
    Pages 1-29
  3. Jürgen Hedderich, Lothar Sachs
    Pages 30-67
  4. Jürgen Hedderich, Lothar Sachs
    Pages 68-154
  5. Jürgen Hedderich, Lothar Sachs
    Pages 155-201
  6. Jürgen Hedderich, Lothar Sachs
    Pages 202-324
  7. Jürgen Hedderich, Lothar Sachs
    Pages 325-444
  8. Jürgen Hedderich, Lothar Sachs
    Pages 445-795
  9. Jürgen Hedderich, Lothar Sachs
    Pages 796-911
  10. Jürgen Hedderich, Lothar Sachs
    Pages 912-940
  11. Back Matter
    Pages 941-1025

About this book

Introduction

Dieses Standardwerk für statistische Methoden in den Biowissenschaften und der Medizin stellt leicht verständlich, anschaulich und praxisnah sowohl Studenten und Dozenten als auch Praktikern alle notwendigen Methoden zur gezielten und umsichtigen Datengewinnung, -analyse und -beurteilung zur Verfügung. Neben Hinweisen und Empfehlungen zur Planung und Auswertung von Studien ermöglichen zahlreiche Beispiele, Querverweise, weiterführende Hinweise sowie ein ausführliches Sachverzeichnis einen breit gefächerten Zugang zur Statistik.

Neu in der 16. Auflage sind neben zahlreichen Präzisierungen und vertiefenden Ergänzungen zwei größere Abschnitte. Einmal werden Hinweise auf die Anwendung weiterer spezieller  Verteilungsmodelle, wie die halbe Normalverteilung, die gestutzte Normalverteilung und die Extremwertverteilung gegeben. Des Weiteren sind nun auch parametrische Überlebenszeitmodelle (exponentielles, Weibull- und loglogistisches Modell) an Beispieldaten vergleichend dargestellt. Ein neues Verzeichnis der zahlreichen Anwendungsbeispiele erleichtert dem neugierigen Anwender und Praktiker den Einstieg in die Methodenvielfalt der Statistik. 

Das frei verfügbare Programm R ist ein leicht erlernbares und flexibel einzusetzendes Werkzeug, mit dem der Prozess der Datenanalyse verstanden und gestaltet werden kann. Die Anwendung und der Nutzen des R-Programms werden in diesem Buch anhand zahlreicher Beispiele veranschaulicht.

Das Buch dient zum Lernen, Nachschlagen und Anwenden bei unterschiedlichen Vorkenntnissen und breit gestreuten Interessen und richtet sich somit an jeden, der an der Auswertung korrekt gewonnener Daten interessiert ist – insbesondere Biologen, Mediziner, Ingenieure und weitere Naturwissenschaftler – sowohl in der Hochschule als auch in der Praxis.

Die Autoren

Dipl. Inform. Jürgen Hedderich war lange Zeit am Institut für Medizinische Informatik und Statistik der Universität Kiel tätig. Schwerpunkt seiner Arbeit war über nahezu 40 Jahre die biometrische bzw. statistische Methodenberatung sowie die Unterstützung wissenschaftlicher Arbeiten an der Medizinischen Fakultät, die ihn 2015 dafür mit einer  Ehrenmedaille für Verdienste um Forschung und Lehre auszeichnete. Sein Bemühen um eine höchstmögliche Qualität in medizinischen und klinischen Studien führte zu einer Koautorenschaft in mehr als 150 wissenschaftlichen Publikationen. 

Prof. Dr. rer. nat. Lothar Sachs, Emeritus am Institut für Medizinische Informatik und Statistik der Universität Kiel, hat sich als Professor für Medizinische Statistik und Epidemiologie für Neuentwicklungen der statistischen Methodik interessiert, sie für Anwender über den Rahmen der Medizin hinaus "genießbar" aufbereitet und vier weitere Lehrbücher der Statistik veröffentlicht; Übersetzungen ins Amerikanische, Russische, Spanische und Ungarische liegen vor. 

Keywords

Deskriptive Statistik Einführung in R Fallzahlabschätzung und Powerbestimmung Grundlagen aus der Mathematik Hypothesentest Schätzen Statistische Modellbildung Verteilungen Verzeichnis zu R-Funktionen Wahrscheinlichkeiten Zufallsvariablen

Authors and affiliations

  • Jürgen Hedderich
    • 1
  • Lothar Sachs
    • 2
  1. 1.GroßenaspeGroßenaspeGermany
  2. 2.SchwentinentalGermany

Bibliographic information

Industry Sectors
Pharma
Materials & Steel
Biotechnology
Finance, Business & Banking
Electronics
Telecommunications
Aerospace
Oil, Gas & Geosciences
Engineering