Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-23
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-23
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-17
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Zentral sind das „Schlüsselthema Signifikanz“ und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power-Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-13
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
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Zentral sind das „Schlüsselthema Signifikanz“ und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power-Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-13
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-13
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-10
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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.
Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der 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).
Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Aktualisiert: 2023-05-09
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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
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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
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In verständlicher Sprache, unterstützt durch anschauliche Abbildungen, viele Praxisbeispiele und persönliche Erfahrungsberichte wird in diesem Lehrbuch ein fundierter Einblick in die epidemiologische Denkweise gegeben. Sie lernen die wichtigsten Studiendesigns, deren Vor- und Nachteile und deren Anwendung kennen. Die Grundlagen der Studienauswertung mit potentiellen Störfaktoren helfen beim Verständnis zur Beurteilung ob Zusammenhänge kausaler Natur sind. Aktuelle Themen wie epidemiologische Ausbruchsuntersuchungen und der Umgang mit Epidemien werden erläutert. Das Buch richtet sich an Studierende der Gesundheits- und Pflegewissenschaften, Public Health, Medizin sowie an interessierte Leser:innen.
Aktualisiert: 2023-04-25
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Mit der Hilfe zahlreicher Beispiele gelingt durch das Buch ein umfassender Einstieg in die Statistik für Studierende der Pflege, Sozialen Arbeit und den Humanwissenschaften. Nach der Betrachtung von Fragestellungen, Hypothesen, dem Verhältnis von Theorie und Methode sowie diversen Studiendesigns folgen Berechnungen verschiedener Verteilungen, das Hypothesentesten, bivariate Analyseverfahren, Varianzanalyse und Regressionen, sowie Grundzüge der Mehrebenenanalyse, gemischter Modelle, Multidimensionaler Skalierung und Auszüge zur Instrumentenentwicklung. Das Buch enthält zahlreiche Übungsaufgaben inkl. ausführlicher Lösungen. Die Autorin und der Autor verfügen über langjährige Erfahrung in der Lehre in der Statistik und den standardisierten Verfahren.
Aktualisiert: 2023-04-16
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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
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