Uma exploração atualizada de conceitos fundamentais em estatística e probabilidade para estudantes de medicina e pesquisadores As revistas médicas e os investigadores reconhecem cada vez mais a necessidade de um maior rigor estatístico na ciência médica. Em Estatística Médica Aplicada, o renomado estatístico e pesquisador Dr. Jingmei Jiang oferece uma introdução clara, coerente e acessível aos conceitos estatísticos básicos, ideal para estudantes de medicina e profissionais de pesquisa médica. O livro ajudará os leitores a dominar os conceitos fundamentais da análise estatística e auxiliará no desenvolvimento de uma compreensão crítica da lógica básica das técnicas de análise estatística. O ilustre autor apresenta informações sem presumir que o leitor tenha experiência em matemática especializada, estatística ou probabilidade. Todos os métodos descritos são ilustrados com exemplos atualizados baseados em pesquisas médicas do mundo real, complementados por exercícios e discussões de casos para ajudar a solidificar os conceitos e dar aos leitores a oportunidade de avaliar criticamente diferentes cenários de pesquisa. Os leitores também se beneficiarão com a inclusão de:

• A thorough introduction to basic concepts in statistics, including foundational terms and definitions, location and spread of data distributions, population parameters estimation, and statistical hypothesis tests
• Explorations of commonly used statistical methods, including t-tests, analysis of variance, and linear regression
• Discussions of advanced analysis topics, including multiple linear regression and correlation, logistic regression, and survival analysis
• Substantive exercises and case discussions at the end of each chapter

Perfect for postgraduate medical students, clinicians, and medical and biomedical researchers, Applied Medical Statistics will also earn a place on the shelf of any researcher with an interest in biostatistics or applying statistical methods to their own field of research.

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• Explorations of commonly used statistical methods, including t-tests,analysis of variance, and linear regression
• Discussions of advanced analysis topics, including multiple linear regression and correlation, logistic regression, and survival analysis
• Substantive exercises and case discussions at the end of each chapter

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