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Biostatistique et analyse informatique des données de santé avec SAS
La série Biostatistique et sciences de la santé présente des ouvrages de statistique appliquée à la recherche clinique, épidémiologique, en économie et sociologie de la santé, et en biologie médicale… Les biostatistiques médicales [...]
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Auteur : Christophe Lalanne
Editeur : Iste
Date parution : 10/2017CB Google/Apple Pay, Chèque, Virement
Quel est le sujet du livre "Biostatistique et analyse informatique des données de santé avec SAS"
La série Biostatistique et sciences de la santé présente des ouvrages de statistique appliquée à la recherche clinique, épidémiologique, en économie et sociologie de la santé, et en biologie médicale…
Les biostatistiques médicales constituent un champ scientifique précieux pour le praticien qui souhaite calculer la valeur normale d’une grandeur biologique, évaluer la fiabilité d’un examen ou estimer le risque de complication d’un état pathologique. Le logiciel de statistique SAS permet de compiler et d’analyser efficacement ces données médicales.
Cet ouvrage fait suite au volume consacré au logiciel R et facilite un apprentissage progressif de SAS pour pouvoir réaliser ses propres analyses. Conçu à l’origine pour un enseignement pratique, il propose une approche cohérente et unifiée des techniques de biostatistique rencontrées dans les études de recherche clinique et en épidémiologie.
Depuis l’importation de sources de données jusqu’aux étapes de modélisation statistique, la structuration d’une base de données et l’exploration numérique ou graphique des variables qui la composent jouent un rôle essentiel. Les principales commandes SAS permettant de manipuler des variables numériques ou catégorielles sont illustrées de façon à pouvoir obtenir rapidement un résultat correctement interprétable.
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Sommaire et contenu du livre "Biostatistique et analyse informatique des données de santé avec SAS"
Sommaire
1. Eléments du langage2. Statistiques descriptives simples
3. Mesures d’association, comparaisons de moyennes ou de proportions
4. Corrélation et régression linéaires
5. Régression logistique
6. Courbes de survie, régression de Cox