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Wie schon in "Zeig mir Biostatistik!" werden wieder viele Ideen für einzelne Übungen, Unterrichtseinheiten, Prüfungen oder ganze Kurse vorgestellt. Alle benötigten Materialien sind für den Nutzer online frei verfügbar, um dem Leser die Anwendung zu vereinfachen. Die Herausgeber unterrichten Biometrie als Haupt- oder Nebenfach an verschiedenen Universitäten bzw. Hochschulen und im Rahmen unterschiedlicher Studiengänge, u.a. dem Studiengang Humanmedizin. Daraus entstand das gemeinsame Ziel, den Austausch von Ideen und ausgereiftem Unterrichtsmaterial zu fördern. Alle Beiträge dieses Buches wurden für den Preis für das beste Lehrmaterial im Fach Biometrie 2016 eingereicht, der von der Arbeitsgruppe Lehre und Didaktik der Biometrie der Deutschen Region der Internationalen Biometrischen Gesellschaft ausgeschrieben wurde. So entstand ein breiter Querschnitt an Beiträgen für eine lebendige Lehre der Biostatistik.

Statistics . --- Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences. --- Statistics for Social Sciences, Humanities, Law.

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Beispielreich baut dieses Buch Schritt für Schritt die statistischen Grundlagen moderner Datenanalysen auf. Im Gegensatz zu anderen einführenden Werken legt dieses Buch großen Wert auf einen umfassend gespannten Bogen, einen roten Faden, der alle Methoden zusammenführt. Dabei werden klassische statistische Methoden (etwa t-Test oder multiple Regression) als Spezialfall des Generalisierten Linearen Modells entwickelt. Entsprechend legt das Buch zunächst eine Grundlage in beschreibender Statistik, Verteilungen und maximum likelihood, aus der dann alle anderen Verfahren abgeleitet werden (ANOVA, multiple Regression). Jeder Schritt ist auf zwei Kapitel verteilt: Im ungradzahligen Kapitel wird anhand von vielen Beispielen und Abbildungen die Idee der statistischen Herangehensweise erläutert. Im sich daran anschließenden gradzahligen Kapitel wird die Umsetzung in der freien Statistiksoftware R gezeigt. Ein Kapitel zur Wissenschafts- und Forschungstheorie und eines zum Design von Experimenten und Stichprobeverfahren komplettiert dieses einleitende Werk. Das Buch legt großen Wert auf Verständlichkeit und Umsetzung. Mathematische Herleitungen treten demgegenüber stark in den Hintergrund. Jedes Kapitel enthält explizit ausgewiesene Lerninhalte, die durch Übungen zu jedem R-Kapitel geprüft werden können. Ein ausführliches Schlagwortverzeichnis inklusive der R-Funktionen macht das Buch auch als Nachschlagewerk nutzbar. Die zweite Auflage wurde ergänzt um Schätzung mittels der Momentenmethode, Residuendiagnostik für nicht-normalverteilte Daten und die erschöpfende Modellsuche. Der Autor Carsten Dormann ist Professor für Biometrie und Umweltsystemanalyse an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Seit seiner Promotion in Pflanzenökologie beschäftigt er sich mit statistischen Auswertungen bisweilen kompliziert strukturierter Daten. Seit über 10 Jahren lehrt er einführende Statistik für StudentInnen der Forst- und Umweltwissenschaften, mit besonderem Fokus auf die Befähigung zur selbstständigen Analyse.

Statistics . --- Ecology . --- Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences. --- Theoretical Ecology/Statistics.

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Die speziellen Strukturen des menschlichen Genoms und die Regeln der Vererbung erfordern spezielle statistische Methoden zur Analyse genetischer und umweltbedingter Faktoren von Gesundheit und Krankheit. Dieses Lehrbuch gibt einen umfassenden und leicht verständlichen Einstieg in die statistischen Methoden der Genetischen Epidemiologie und deren Terminologie. Nach einer kurzen und einführenden Zusammenfassung der besonders benötigten Grundlagen der Human- und Populationsgenetik sowie der Studienplanung und Statistik werden die drei Hauptgruppen der Analyseverfahren zur familiären Aggregation, zur Kopplung und zur Assoziation ausführlich dargestellt. Abgerundet und ergänzt wird das Buch durch das in der humangenetischen Praxis wichtige Thema der Risikoberechnung. Anschauliche Bilder und kleine Ausflüge in die Geschichte lockern die Darstellung auf. Hinweise auf ausgewählte Literatur, Software und Webseiten.

Epidemiology. --- Human genetics. --- Statistics . --- Human Genetics. --- Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences.

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This is a comprehensive major reference work for our SpringerReference program covering clinical trials. Although the core of the Work will focus on the analysis and interpretation of scientific data gleaned from the trial process, a broad spectrum of clinical trial principles and practice areas will be covered in detail. This is an important time to develop such a Work, as drug safety and efficacy cannot be guaranteed and regulated without the Clinical Trials process. Because of an immense and continuing to grow international disease burden, pharmaceutical and biotechnology companies continue to develop new drugs. Clinical trials have also become extremely globalized in the past 15 years, with over 225,000 international trials ongoing at this point in time. Principles in Practice of Clinical Trials is truly an interdisciplinary that will be divided into the following areas: 1) Clinical Trials Basic Perspectives 2) Regulation and Oversight 3) Basic Trial Designs 4) Advanced Trial Designs 5) Analysis 6) Trial Publication 7) Topics Related Specific Populations and Legal Aspects of Clinical Trials The Work is designed to be comprised of 175 chapters and approximately 2500 pages. The Work will be oriented like many of our SpringerReference Handbooks, presenting detailed and comprehensive expository chapters on broad subjects. The Editors are major figures in the field of clinical trials, and both have written textbooks on the topic. There will also be a slate of 7-8 renowned associate editors that will edit individual sections of the Reference.

Statistics . --- Biomathematics. --- Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences. --- Mathematical and Computational Biology. --- Statistics.

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This book compiles and presents new developments in statistical causal inference. The accompanying data and computer programs are publicly available so readers may replicate the model development and data analysis presented in each chapter. In this way, methodology is taught so that readers may implement it directly. The book brings together experts engaged in causal inference research to present and discuss recent issues in causal inference methodological development. This is also a timely look at causal inference applied to scenarios that range from clinical trials to mediation and public health research more broadly. In an academic setting, this book will serve as a reference and guide to a course in causal inference at the graduate level (Master's or Doctorate). It is particularly relevant for students pursuing degrees in Statistics, Biostatistics and Computational Biology. Researchers and data analysts in public health and biomedical research will also find this book to be an important reference.

Statistics . --- Biostatistics. --- Public health. --- Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences. --- Public Health.