Klinische Studien lesen und verstehen

Klinische Studien lesen und verstehen von Benesch,  Michael, Steiner,  Elisabeth
Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses einfach gestaltete und verständliche Lehrbuch vermittelt die Grundlagen dafür und erscheint nun in der zweiten, aktualisierten und überarbeiteten Auflage. Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leser lernen an Beispielen aus Medizin, Sozialwissenschaften oder Psychologie, Studienergebnisse zu beurteilen und zu verstehen. Zentral sind das „Schlüsselthema Signifikanz“ und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power- Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert). Ferner werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mit Hilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten zudem praktische Hilfe bei der systematischen Beurteilung von Publikationen. Jedes Kapitel beinhaltet Übungsbeispiele mit Musterlösungen. Formeln werden weitgehend vermieden. Zahlreiche Bezüge zu Beispielen und Hintergründen aus dem Alltag erleichtern das Verstehen und Interpretieren empirischer Studien und statistischer Kennzahlen.
Aktualisiert: 2023-05-06
> findR *

Klinische Studien lesen und verstehen

Klinische Studien lesen und verstehen von Benesch,  Michael, Steiner,  Elisabeth
Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses einfach gestaltete und verständliche Lehrbuch vermittelt die Grundlagen dafür und erscheint nun in der zweiten, aktualisierten und überarbeiteten Auflage. Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leser lernen an Beispielen aus Medizin, Sozialwissenschaften oder Psychologie, Studienergebnisse zu beurteilen und zu verstehen. Zentral sind das „Schlüsselthema Signifikanz“ und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power- Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert). Ferner werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mit Hilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten zudem praktische Hilfe bei der systematischen Beurteilung von Publikationen. Jedes Kapitel beinhaltet Übungsbeispiele mit Musterlösungen. Formeln werden weitgehend vermieden. Zahlreiche Bezüge zu Beispielen und Hintergründen aus dem Alltag erleichtern das Verstehen und Interpretieren empirischer Studien und statistischer Kennzahlen.
Aktualisiert: 2023-05-06
> findR *

Konfidenzintervalle und Standardfehler-Balken

Konfidenzintervalle und Standardfehler-Balken von Frost,  Irasianty
Dieses  zeigt die korrekte Anwendung von Konfidenzintervallen und hilft, Fehlinterpretationen derselben zu vermeiden bzw. zu erkennen. Auf die mathematischen Tiefen der Statistik wird bewusst verzichtet. Leser lernen in diesem essential den Begriff und die Bedeutung des Konfidenzintervalls im Kontext der dahinterstehenden Idee von Jerzy Neyman (1894-1981) kennen. Beispiele und Abbildungen erleichtern das Erfassen des Konzepts Konfidenzintervall.
Aktualisiert: 2023-05-04
> findR *

Konfidenzintervalle und Standardfehler-Balken

Konfidenzintervalle und Standardfehler-Balken von Frost,  Irasianty
Dieses  zeigt die korrekte Anwendung von Konfidenzintervallen und hilft, Fehlinterpretationen derselben zu vermeiden bzw. zu erkennen. Auf die mathematischen Tiefen der Statistik wird bewusst verzichtet. Leser lernen in diesem essential den Begriff und die Bedeutung des Konfidenzintervalls im Kontext der dahinterstehenden Idee von Jerzy Neyman (1894-1981) kennen. Beispiele und Abbildungen erleichtern das Erfassen des Konzepts Konfidenzintervall.
Aktualisiert: 2023-04-28
> findR *

Spektrum Kompakt – Datenanalyse

Spektrum Kompakt – Datenanalyse
Wir leben in einer Welt der Daten – aus Umfragen, Messprogrammen, Analysen und auch Berechnungen auf der Basis von anderen Werten. Die daraus erstellten Interpretationen sind Grundlage für manchmal weit reichende Entscheidungen – von der ureigenen persönlichen Ebene bis hin zu globaler Bedeutung. Dementsprechend wichtig ist es, dass solche Daten zum einen korrekt erhoben und zum anderen mit den richtigen Werkzeugen ausgewertet werden – und das funktioniert nicht immer. Die Gründe dafür reichen von Nichtwissen bis hin zu absichtlicher Manipulation. Aus dem Inhalt (u.a.) - Wie Sie Wahrscheinlichkeiten richtig deuten - Was psychologische Studien wirklich aussagen - Imputation: Der Umgang mit fehlenden Werten
Aktualisiert: 2023-02-06
> findR *

Statistik für Journalist:innen

Statistik für Journalist:innen von Lück-Benz,  Julia
Arbeitslosenquote, Wahlumfragen, Infiziertenzahlen – Daten sind aus dem journalistischen Alltag nicht mehr wegzudenken. Wie Journalist:innen Statistiken für ihre Arbeit richtig nutzen können, erklärt dieses Buch. Julia Lück-Benz geht dabei auf den gesamten statistischen Prozess ein. Sie zeigt auf, worauf bereits bei der Fragestellung und Datenbeschaffung zu achten ist. Ausführlich erklärt sie die Grundlagen für eine kompetente Datenanalyse und vermittelt die notwendigen Kenntnisse zum kritischen Umgang mit bereits existierenden Statistiken. Auch die verschiedenen Visualisierungsmöglichkeiten führt sie auf. Kurzum: ein Must-have für alle (angehenden) Journalist:innen, die Zahlen und Daten besser verstehen und richtig einsetzen wollen.
Aktualisiert: 2023-05-02
> findR *

Vorsicht, Statistik!

Vorsicht, Statistik!
Drei Mathematiker sind mit der Bahn im Ausland unterwegs und erspähen durchs Zugfenster ein schwarzes Schaf. »Interessant«, sagt der erste, »in diesem Land sind die Schafe schwarz.« – »Das weißt du nicht«, sagt der zweite, »du kannst bisher nur sagen, dass es in diesem Land mindestens ein schwarzes Schaf gibt.« – »Zu voreilig geschlossen«, sagt der dritte. »Wir wissen nur, dass es in diesem Land mindestens ein Schaf gibt, das mindestens auf der einen Seite schwarz ist.« Wenn die Mathematiker darauf bestehen, genau abzugrenzen, was man aus welchem Wissen schließen kann und was nicht, dann wirkt das manchmal richtig komisch. Zu dumm, dass sie mit dieser übertriebenen Vorsicht oft Recht haben. Nur zu leicht führt uns die Alltagserfahrung in die Irre. Wenn ein über¬aus aktiver Revolverheld namens Wyatt Earp als 80-Jähriger an Alters¬schwäche stirbt, wirkt das unglaublich genug, um ihm zahlreiche Filme zu widmen. Aber Vorsicht! Dass unter zahllosen Westernhelden einer über¬lebt, ist alles andere als unwahrscheinlich (S. 44). Wer nur zweifelsfrei wahre Aussagen über die Welt machen wollte, wäre (außerhalb des abstrakten Reichs der Mathematik) alsbald zum Schweigen verurteilt. Eine gewisse Irrtumswahrscheinlichkeit muss man sich schon genehmigen, wenn man aus den üblichen, durch Fehler beein¬trächtigten Messungen Schlüsse ziehen will. Wenn man sich allerdings die Beobachtungen gezielt so aussucht, dass sie mit dieser Irrtumswahr¬scheinlichkeit gerade noch unter der Genehmigungsgrenze bleiben, ist mit großer Wahrscheinlichkeit Unfug dabei (S. 26 und 32). Was ist überhaupt Wahrscheinlichkeit? Ist sie die Eigenschaft eines realen Systems, auf eine wiederholt gestellte Frage verschiedene Antwor¬ten mit bestimmten relativen Häufigkeiten zu geben? Oder ist sie Aus¬druck unserer Unwissenheit über das System, womit sie sich durch unsere Erfahrung ändert? Darüber wird bis in die Gegenwart trefflich gestritten; dem Autor der zweiten Interpretation, Thomas Bayes, verdan¬ken wir eine Formel, die diese Änderung zu berechnen gestattet (S. 74). Um eine definitive Antwort haben sich die Mathematiker erfolgreich gedrückt. Heute arbeiten sie mit dem Axiomensystem von Andrei Kolmo¬gorow (S. 78), das zwar bestimmt, wie man mit Wahrscheinlichkeiten rechnet, aber jede Aussage über ihr »Wesen« konsequent vermeidet. Und siehe da: Es geht auch ohne. Die abstrakte Theorie liefert belastbare Aussagen darüber, ob es bei einer sportlichen Höchstleistung mit rechten Dingen zugeht (S. 47) oder ob man einen Hitzerekord dem Klimawandel zuschreiben kann (S. 66).
Aktualisiert: 2020-11-17
> findR *

Spektrum Kompakt – Statistik

Spektrum Kompakt – Statistik
In wissenschaftlichen Experimenten korrekte Werte zu messen, ist eine Sache – sie richtig zu interpretieren, eine andere. So lohnt sich bei Angaben wie »im Durchschnitt« oder »signifikant erhöht« durchaus der Blick auf die zu Grunde liegenden Daten und die statistischen Verfahren, mit denen solche Aussagen untermauert werden. Auch Begriffe wie »Sterberate« oder »Überlebensrate« sind genau definiert – und doch werden sie oft falsch verwendet. Und wie steht es eigentlich um die Aussagekraft von Fragebögen?
Aktualisiert: 2020-01-01
> findR *

Vorsicht, Statistik!

Vorsicht, Statistik!
Drei Mathematiker sind mit der Bahn im Ausland unterwegs und erspähen durchs Zugfenster ein schwarzes Schaf. »Interessant«, sagt der erste, »in diesem Land sind die Schafe schwarz.« – »Das weißt du nicht«, sagt der zweite, »du kannst bisher nur sagen, dass es in diesem Land mindestens ein schwarzes Schaf gibt.« – »Zu voreilig geschlossen«, sagt der dritte. »Wir wissen nur, dass es in diesem Land mindestens ein Schaf gibt, das mindestens auf der einen Seite schwarz ist.« Wenn die Mathematiker darauf bestehen, genau abzugrenzen, was man aus welchem Wissen schließen kann und was nicht, dann wirkt das manchmal richtig komisch. Zu dumm, dass sie mit dieser übertriebenen Vorsicht oft Recht haben. Nur zu leicht führt uns die Alltagserfahrung in die Irre. Wenn ein über¬aus aktiver Revolverheld namens Wyatt Earp als 80-Jähriger an Alters¬schwäche stirbt, wirkt das unglaublich genug, um ihm zahlreiche Filme zu widmen. Aber Vorsicht! Dass unter zahllosen Westernhelden einer über¬lebt, ist alles andere als unwahrscheinlich (S. 44). Wer nur zweifelsfrei wahre Aussagen über die Welt machen wollte, wäre (außerhalb des abstrakten Reichs der Mathematik) alsbald zum Schweigen verurteilt. Eine gewisse Irrtumswahrscheinlichkeit muss man sich schon genehmigen, wenn man aus den üblichen, durch Fehler beein¬trächtigten Messungen Schlüsse ziehen will. Wenn man sich allerdings die Beobachtungen gezielt so aussucht, dass sie mit dieser Irrtumswahr¬scheinlichkeit gerade noch unter der Genehmigungsgrenze bleiben, ist mit großer Wahrscheinlichkeit Unfug dabei (S. 26 und 32). Was ist überhaupt Wahrscheinlichkeit? Ist sie die Eigenschaft eines realen Systems, auf eine wiederholt gestellte Frage verschiedene Antwor¬ten mit bestimmten relativen Häufigkeiten zu geben? Oder ist sie Aus¬druck unserer Unwissenheit über das System, womit sie sich durch unsere Erfahrung ändert? Darüber wird bis in die Gegenwart trefflich gestritten; dem Autor der zweiten Interpretation, Thomas Bayes, verdan¬ken wir eine Formel, die diese Änderung zu berechnen gestattet (S. 74). Um eine definitive Antwort haben sich die Mathematiker erfolgreich gedrückt. Heute arbeiten sie mit dem Axiomensystem von Andrei Kolmo¬gorow (S. 78), das zwar bestimmt, wie man mit Wahrscheinlichkeiten rechnet, aber jede Aussage über ihr »Wesen« konsequent vermeidet. Und siehe da: Es geht auch ohne. Die abstrakte Theorie liefert belastbare Aussagen darüber, ob es bei einer sportlichen Höchstleistung mit rechten Dingen zugeht (S. 47) oder ob man einen Hitzerekord dem Klimawandel zuschreiben kann (S. 66).
Aktualisiert: 2020-01-01
> findR *

Spektrum Kompakt – Statistik

Spektrum Kompakt – Statistik
In wissenschaftlichen Experimenten korrekte Werte zu messen, ist eine Sache – sie richtig zu interpretieren, eine andere. So lohnt sich bei Angaben wie »im Durchschnitt« oder »signifikant erhöht« durchaus der Blick auf die zu Grunde liegenden Daten und die statistischen Verfahren, mit denen solche Aussagen untermauert werden. Auch Begriffe wie »Sterberate« oder »Überlebensrate« sind genau definiert – und doch werden sie oft falsch verwendet. Und wie steht es eigentlich um die Aussagekraft von Fragebögen?
Aktualisiert: 2020-03-30
> findR *

Klinische Studien lesen und verstehen

Klinische Studien lesen und verstehen von Benesch,  Michael, Steiner,  Elisabeth
Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses einfach gestaltete und verständliche Lehrbuch vermittelt die Grundlagen dafür und erscheint nun in der zweiten, aktualisierten und überarbeiteten Auflage. Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leser lernen an Beispielen aus Medizin, Sozialwissenschaften oder Psychologie, Studienergebnisse zu beurteilen und zu verstehen. Zentral sind das „Schlüsselthema Signifikanz“ und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power- Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert). Ferner werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mit Hilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten zudem praktische Hilfe bei der systematischen Beurteilung von Publikationen. Jedes Kapitel beinhaltet Übungsbeispiele mit Musterlösungen. Formeln werden weitgehend vermieden. Zahlreiche Bezüge zu Beispielen und Hintergründen aus dem Alltag erleichtern das Verstehen und Interpretieren empirischer Studien und statistischer Kennzahlen.
Aktualisiert: 2023-05-05
> findR *

Vorsicht, Statistik!

Vorsicht, Statistik!
Drei Mathematiker sind mit der Bahn im Ausland unterwegs und erspähen durchs Zugfenster ein schwarzes Schaf. »Interessant«, sagt der erste, »in diesem Land sind die Schafe schwarz.« – »Das weißt du nicht«, sagt der zweite, »du kannst bisher nur sagen, dass es in diesem Land mindestens ein schwarzes Schaf gibt.« – »Zu voreilig geschlossen«, sagt der dritte. »Wir wissen nur, dass es in diesem Land mindestens ein Schaf gibt, das mindestens auf der einen Seite schwarz ist.« Wenn die Mathematiker darauf bestehen, genau abzugrenzen, was man aus welchem Wissen schließen kann und was nicht, dann wirkt das manchmal richtig komisch. Zu dumm, dass sie mit dieser übertriebenen Vorsicht oft Recht haben. Nur zu leicht führt uns die Alltagserfahrung in die Irre. Wenn ein über¬aus aktiver Revolverheld namens Wyatt Earp als 80-Jähriger an Alters¬schwäche stirbt, wirkt das unglaublich genug, um ihm zahlreiche Filme zu widmen. Aber Vorsicht! Dass unter zahllosen Westernhelden einer über¬lebt, ist alles andere als unwahrscheinlich (S. 44). Wer nur zweifelsfrei wahre Aussagen über die Welt machen wollte, wäre (außerhalb des abstrakten Reichs der Mathematik) alsbald zum Schweigen verurteilt. Eine gewisse Irrtumswahrscheinlichkeit muss man sich schon genehmigen, wenn man aus den üblichen, durch Fehler beein¬trächtigten Messungen Schlüsse ziehen will. Wenn man sich allerdings die Beobachtungen gezielt so aussucht, dass sie mit dieser Irrtumswahr¬scheinlichkeit gerade noch unter der Genehmigungsgrenze bleiben, ist mit großer Wahrscheinlichkeit Unfug dabei (S. 26 und 32). Was ist überhaupt Wahrscheinlichkeit? Ist sie die Eigenschaft eines realen Systems, auf eine wiederholt gestellte Frage verschiedene Antwor¬ten mit bestimmten relativen Häufigkeiten zu geben? Oder ist sie Aus¬druck unserer Unwissenheit über das System, womit sie sich durch unsere Erfahrung ändert? Darüber wird bis in die Gegenwart trefflich gestritten; dem Autor der zweiten Interpretation, Thomas Bayes, verdan¬ken wir eine Formel, die diese Änderung zu berechnen gestattet (S. 74). Um eine definitive Antwort haben sich die Mathematiker erfolgreich gedrückt. Heute arbeiten sie mit dem Axiomensystem von Andrei Kolmo¬gorow (S. 78), das zwar bestimmt, wie man mit Wahrscheinlichkeiten rechnet, aber jede Aussage über ihr »Wesen« konsequent vermeidet. Und siehe da: Es geht auch ohne. Die abstrakte Theorie liefert belastbare Aussagen darüber, ob es bei einer sportlichen Höchstleistung mit rechten Dingen zugeht (S. 47) oder ob man einen Hitzerekord dem Klimawandel zuschreiben kann (S. 66).
Aktualisiert: 2019-10-21
> findR *

Attribute im Deutschen

Attribute im Deutschen von Struckmeier,  Volker
Die Untersuchung attributiver Ausdrücke beschränkt sich in der generativen Forschung häufig darauf, ihre Einbettung in die DP zu untersuchen. Die vorliegende Arbeit hingegen befasst sich mit der internen Struktur von Attributen: Was ist der strukturelle Aufbau dieser selten untersuchten Konstruktionen? Am Beispiel des Deutschen wird gezeigt, dass dem semantischen Begriff der Attribution eine klare morphosyntaktische Entsprechung gegenübergestellt werden kann. Alle komplexen Attributionsausdrücke des Deutschen sind satzwertig. Der Kopf dieser CP-wertigen Strukturen ist die attributive Flexion (traditionell: Kasus, Genus und Numerus, KGN): Die vorgebliche Kongruenzflexion wird damit einer gänzlich neuen Funktion zugeführt, die sie als Menge von Sondenmerkmalen beschreibt. Aufgabe dieser KGN-Sonde ist es ausdrücklich nicht, die Kongruenz mit dem modifizierten Nomen auszudrücken. Vielmehr identifiziert sie in ihrer Domäne ein Argument, das die nötigen Kasus-, Genus- und Numerus-Merkmale aufweist und implementiert die koreferentielle Lesart dieses Arguments mit dem modifizierten Nomen. Unterschiede zwischen APen, Partizipialattributen und Relativsätzen lassen sich ohne weitere Zusatzannahmen zurückführen auf Unterschiede der jeweils verketteten lexikalischen Elemente, insbesondere auf die Einbettung phi-defektiver bzw. phi-vollständiger Prädikationen. Das Ergebnis der Analyse wird in einen weiteren Rahmen gestellt: Als vierte satzwertige Konstruktion des Deutschen vervollständigt die Attribution eine Kreuzklassifikation von sogenannten Referenztypen: Der Unterscheidung von Haupt- und Nebensatz-CP für die Referenz auf Mengen von Indizes wird die Unterscheidung von DP und Attributionsstruktur für die Referenz auf Mengen von Individuen gegenübergestellt: Selbstständig referentielle Ausdrücke (Matrix-CP und DP) realisieren uninterpretierbare Merkmale von V bzw. N in ihrer Kopfposition, restringierende Ausdrücke füllen die Position mit subordinierenden Elementen, nämlich C bzw. KGN. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick auf weitere Anwendungsmöglichkeiten dieser Kreuzklassifikation.
Aktualisiert: 2023-03-28
> findR *
MEHR ANZEIGEN

Bücher zum Thema p-Wert

Sie suchen ein Buch über p-Wert? Bei Buch findr finden Sie eine große Auswahl Bücher zum Thema p-Wert. Entdecken Sie neue Bücher oder Klassiker für Sie selbst oder zum Verschenken. Buch findr hat zahlreiche Bücher zum Thema p-Wert im Sortiment. Nehmen Sie sich Zeit zum Stöbern und finden Sie das passende Buch für Ihr Lesevergnügen. Stöbern Sie durch unser Angebot und finden Sie aus unserer großen Auswahl das Buch, das Ihnen zusagt. Bei Buch findr finden Sie Romane, Ratgeber, wissenschaftliche und populärwissenschaftliche Bücher uvm. Bestellen Sie Ihr Buch zum Thema p-Wert einfach online und lassen Sie es sich bequem nach Hause schicken. Wir wünschen Ihnen schöne und entspannte Lesemomente mit Ihrem Buch.

p-Wert - Große Auswahl Bücher bei Buch findr

Bei uns finden Sie Bücher beliebter Autoren, Neuerscheinungen, Bestseller genauso wie alte Schätze. Bücher zum Thema p-Wert, die Ihre Fantasie anregen und Bücher, die Sie weiterbilden und Ihnen wissenschaftliche Fakten vermitteln. Ganz nach Ihrem Geschmack ist das passende Buch für Sie dabei. Finden Sie eine große Auswahl Bücher verschiedenster Genres, Verlage, Autoren bei Buchfindr:

Sie haben viele Möglichkeiten bei Buch findr die passenden Bücher für Ihr Lesevergnügen zu entdecken. Nutzen Sie unsere Suchfunktionen, um zu stöbern und für Sie interessante Bücher in den unterschiedlichen Genres und Kategorien zu finden. Unter p-Wert und weitere Themen und Kategorien finden Sie schnell und einfach eine Auflistung thematisch passender Bücher. Probieren Sie es aus, legen Sie jetzt los! Ihrem Lesevergnügen steht nichts im Wege. Nutzen Sie die Vorteile Ihre Bücher online zu kaufen und bekommen Sie die bestellten Bücher schnell und bequem zugestellt. Nehmen Sie sich die Zeit, online die Bücher Ihrer Wahl anzulesen, Buchempfehlungen und Rezensionen zu studieren, Informationen zu Autoren zu lesen. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen das Team von Buchfindr.