En algunas ocasiones las existencias pueden estar erróneas o no se lo podremos conseguir en el plazo señalado. Confiamos en su comprensión y le agradecemos la confianza depositada. Esperamos no defraudarle.
En este libro el profesor Rafael Alvarez Cáceres, aborda con claridad y profundidad el complejo mundo de la estadística aplicada y su integración con los métodos de investigación, 350 ejemplos resueltos ilustran el libro. Aunque se estudian técnicas complejas como estadística no paramétrica, análisis de la varianza, regresión múltiple y regresión logística, se evita en lo posible el empleo de desarrollos matemáticos complejos haciendo énfasis en su aplicación a la resolución de casos concretos, aunque sin disminuir el rigor de la exposición de las técnicas estadísticas abordadas. Especial mención merece el capítulo dedicado a los ensayos clínicos en los que el autor es un experto. Es un libro de texto para aprender estadística y también de consulta por la cantidad de casos con características distintas en los que se calculan intervalos de confianza y se realizan contrastes de hipótesis. Rafael Álvarez Cáceres es doctor en medicina y cirugía, licenciado en ciencias físicas y especialista en neurofisiología clínica. Profesor de metodología de investigación clínica y de estadística, ha desarrollado su labor docente en la Universidad de Málaga, la Escuela Nacional de Sanidad, la Agencia Laín Entralgo, la Escuela de Salud Pública de Extremadura y la Fundación Rey Juan Carlos. INDICE RESUMIDO: Introducción a la estadística. Estadística descriptiva. Fundamentos matemáticos de la probabilidad. Probabilidad condicionada. Aplicaciones del cálculo de probabilidades a las ciencias de la salud. Variable aleatoria. Distribución de variables aleatorias continuas: normal, T de student, Chi-Cuadrado, F de Snedecor. Inferencia estadística: técnicas de muestreo. Inferencia estadística: estimación de parámetros. Relaciones entre variables. Comparación de dos proporciones. Análisis de varianza. Correlación. Regresión lineal simple. Regresión lineal múltiple. Regresión logística, etc.
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