Das Lehrbuch vermittelt praxisorientiert das statistische Grundwissen für Biologen, Mediziner und Ernährungswissenschafter vom Studenten bis zum Forscher. Dabei wird besonderes Gewicht auf die statistische Modellbildung, die richtige Methodenauswahl und die Ergebnisinterpretation gelegt.
Nach einer kurzen Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und in praxisrelevante Wahrscheinlichkeitsverteilungen folgt der Einstieg in die Parameterschätzung. Ausführlich wird das Testen von Hypothesen mit den wichtigsten Verfahren für Ein- und Zweistichprobenvergleiche einschließlich Anpassungstests und Äquivalenzprüfungen behandelt. Zwei weitere Kapitel beinhalten die gängigen Korrelationsmaße und Regressionsmodelle für Zusammenhangs- bzw. Abhängigkeitsanalysen sowie grundlegende varianzanalytische Modelle für die Planung von Versuchen. Ein abschließendes Kapitel über rechenintensive Verfahren vermittelt die Grundideen der klassischen multivariaten Methoden mit computerunterstützten Problemlösungen auf der Basis des Datenanalysesystems SPSS.
Vorausgesetzt werden nur Kenntnisse der Schulmathematik. Zahlreiche, vollständig durchgerechnete Beispiele und Übungsaufgaben mit ausführlichem Lösungsteil machen die 'Biostatistik' zum praktischen Arbeitsbuch, das sich auch zum Selbststudium eignet.
Inhaltsverzeichnis:
Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Begriff der Wahrscheinlichkeit; Bedingte Wahrscheinlichkeit; Aufgaben.- Wahrscheinlichkeitsverteilungen: Zufallsvariable; Einige diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Normalverteilung; Aufgaben.- Parameterschätzung: Begriff der Zufallsstichprobe; Datenbeschreibung bei einem Merkmal; Punktschätzung; Intervallschätzung; Aufgaben.- Testen von Hypothesen: Einführung in das Testen: 1-Stichprobenvergleiche; 2-Stichprobenvergleiche mit normalverteilten Grundgesamtheiten; 2-Stichprobenvergleiche bei dichotomen Grundgesamtheiten; Anpassungstests; Äquivalenzprüfung; Aufgaben.- Korrelation und Regression: Zweidimensionale Kontingenztafeln; Korrelation bei metrischen Merkmalen; Einfache lineare Regression; Mehrfache lineare Regression; Aufgaben.- Varianzanalytische Modelle: Einfaktorielle Varianzanalyse; Maßnahmen zur Verkleinerung des Versuchsfehlers; Zweifaktorielle Varianzanalyse; Aufgaben.- Multivariate Methoden: Clusteranalyse; Hauptkomponentenanalyse; Faktorenanalyse; Diskriminanzanalyse.- Anhang: Statistische Tafeln; Rechnen mit Matrizen; Lösungen der Aufgaben.- Literatur.- Sachverzeichnis.
Nach einer kurzen Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und in praxisrelevante Wahrscheinlichkeitsverteilungen folgt der Einstieg in die Parameterschätzung. Ausführlich wird das Testen von Hypothesen mit den wichtigsten Verfahren für Ein- und Zweistichprobenvergleiche einschließlich Anpassungstests und Äquivalenzprüfungen behandelt. Zwei weitere Kapitel beinhalten die gängigen Korrelationsmaße und Regressionsmodelle für Zusammenhangs- bzw. Abhängigkeitsanalysen sowie grundlegende varianzanalytische Modelle für die Planung von Versuchen. Ein abschließendes Kapitel über rechenintensive Verfahren vermittelt die Grundideen der klassischen multivariaten Methoden mit computerunterstützten Problemlösungen auf der Basis des Datenanalysesystems SPSS.
Vorausgesetzt werden nur Kenntnisse der Schulmathematik. Zahlreiche, vollständig durchgerechnete Beispiele und Übungsaufgaben mit ausführlichem Lösungsteil machen die 'Biostatistik' zum praktischen Arbeitsbuch, das sich auch zum Selbststudium eignet.
Inhaltsverzeichnis:
Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Begriff der Wahrscheinlichkeit; Bedingte Wahrscheinlichkeit; Aufgaben.- Wahrscheinlichkeitsverteilungen: Zufallsvariable; Einige diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Normalverteilung; Aufgaben.- Parameterschätzung: Begriff der Zufallsstichprobe; Datenbeschreibung bei einem Merkmal; Punktschätzung; Intervallschätzung; Aufgaben.- Testen von Hypothesen: Einführung in das Testen: 1-Stichprobenvergleiche; 2-Stichprobenvergleiche mit normalverteilten Grundgesamtheiten; 2-Stichprobenvergleiche bei dichotomen Grundgesamtheiten; Anpassungstests; Äquivalenzprüfung; Aufgaben.- Korrelation und Regression: Zweidimensionale Kontingenztafeln; Korrelation bei metrischen Merkmalen; Einfache lineare Regression; Mehrfache lineare Regression; Aufgaben.- Varianzanalytische Modelle: Einfaktorielle Varianzanalyse; Maßnahmen zur Verkleinerung des Versuchsfehlers; Zweifaktorielle Varianzanalyse; Aufgaben.- Multivariate Methoden: Clusteranalyse; Hauptkomponentenanalyse; Faktorenanalyse; Diskriminanzanalyse.- Anhang: Statistische Tafeln; Rechnen mit Matrizen; Lösungen der Aufgaben.- Literatur.- Sachverzeichnis.