Listing 1 - 3 of 3 |
Sort by
|
Choose an application
Choose an application
Beantwoordend aan een reële behoefte aan kwaliteitsvolle basiswerken in het vakgebied van de biostatistiek, biedt dit handboek een ruim en verhelderend overzicht van statistische basisconcepten, methodes en technieken die de arts of gezondheidswerker van vandaag nodig heeft om de aanhoudende stroom aan informatie vanuit de medische literatuur voluit op zijn waarde te kunnen schatten. De achtergrond van beide auteurs en hun jarenlange samenwerking staan garant voor een optimale benadering van hoe de basiskennis van biostatistiek naar dit doelpubliek kan worden overgebracht. Deze “Inleiding in de Biostatistiek” is wellicht niet het enige boek in zijn soort, maar bij de uiteenzetting van de klassieke thema’s zoals probabiliteit, distributies, betrouwbaarheidsintervallen en hypothesetesten zijn er bijzondere accenten gelegd naar het gebruik ervan binnen de medische wereld. Deze invalshoek is wel degelijk uniek. Deze uitgave is in de eerste plaats bedoeld als studieboek bij specifieke opleidingsonderdelen binnen het curriculum van de geneeskunde en gezondheidswetenschappen – waaruit het inhoudelijk is ontstaan. Het boek zal echter ook doctorandi en gezondheidswerkers in het algemeen aanspreken die zich wensen te verdiepen in de materie en basisprincipes van de biostatistiek en die op een “evidence based” verantwoorde wijze binnen het eigen vakgebied actief willen zijn.
311 --- 301.2 --- 311:60 --- 517.2 --- medische statistiek --- Statistiek --- statistiek --- 311 Statistische methoden --- Statistische methoden --- Theorie en methodiek --- statistiek in de biotechnologie --- Mathematische statistiek --- Contains audio-visual material --- Statistiek (theorie)
Choose an application
This book is an introduction to statistics for linguists using the open source software R. It is aimed at students and instructors/professors with little or no statistical background and is written in a non-technical and reader-friendly/accessible style. It first introduces in detail the overall logic underlying quantitative studies: exploration, hypothesis formulation and operationalization, and the notion and meaning of significance tests. It then introduces some basics of the software R relevant to statistical data analysis. A chapter on descriptive statistics explains how summary statistics for frequencies, averages, and correlations are generated with R and how they are graphically represented best. A chapter on analytical statistics explains how statistical tests are performed in R on the basis of many different linguistic case studies: For nearly every single example, it is explained what the structure of the test looks like, how hypotheses are formulated, explored, and tested for statistical significance, how the results are graphically represented, and how one would summarize them in a paper/article. A chapter on selected multifactorial methods introduces how more complex research designs can be studied: methods for the study of multifactorial frequency data, correlations, tests for means, and binary response data are discussed and exemplified step-by-step. Also, the exploratory approach of hierarchical cluster analysis is illustrated in detail. The book comes with many exercises, boxes with short think breaks and warnings, recommendations for further study, and answer keys as well as a statistics for linguists newsgroup on the companion website. The volume is aimed at beginners on every level of linguistic education: undergraduate students, graduate students, and instructors/professors and can be used in any research methods and statistics class for linguists. It presupposes no quantitative/statistical knowledge whatsoever and, unlike most competing books, begins at step 1 for every method and explains everything explicitly.
Programming --- Mathematical linguistics --- Mathematical statistics --- Linguistics --- R (Computer program language) --- Linguistique --- R (Langage de programmation) --- Statistical methods --- Méthodes statistiques --- Computational linguistics. --- Computational logistics. --- Linguistics -- Statistical methods. --- R (Computer program language). --- Languages & Literatures --- Philology & Linguistics --- #KVHA:Methodologie --- #KVHA:Statistiek --- #KVHA:Taalkunde --- Computerlinguïstiek --- Linguïstiek --- R (programmeertaal) --- Statistical methods. --- statistische methoden --- Computerlinguïstiek. --- R (programmeertaal). --- statistische methoden. --- Méthodes statistiques --- GNU-S (Computer program language) --- Language and languages --- Linguistics, Statistical --- Statistical linguistics --- Domain-specific programming languages --- Linguistics - Statistical methods --- Corpus Linguistics. --- Linguistic Data. --- Statistic Analysis.
Listing 1 - 3 of 3 |
Sort by
|