Analisi della sopravvivenza per la ricerca epidemiologica e medica

Recensioni dei lettori

Il libro offre una buona introduzione ai concetti dell'analisi di sopravvivenza, ma ha un'accoglienza contrastante tra gli utenti. Sebbene sia ben scritto e copra efficacemente i principi fondamentali, alcuni lettori ritengono che manchi di attenzione come guida pratica e che non affronti adeguatamente i modelli comunemente utilizzati nel campo.

Ben scritto, spiegazioni chiare dei concetti dell'analisi di sopravvivenza, descrizioni succinte dei principi fondamentali con esempi dettagliati, voce entusiasta e critica sulle tecniche, buone avvertenze sulle ipotesi, adatto sia per i libri di testo dei corsi sia come introduzione per chi ha conoscenze matematiche di base, migliore conversione Kindle per i contenuti tecnici.

Non è una guida pratica, l'enfasi è posta su modelli parametrici meno utilizzati piuttosto che su modelli popolari come KM o Cox PH, sezioni difficili per lettori con conoscenze statistiche minime, inclusione di un capitolo sulle tavole di vita che potrebbe non essere rilevante.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Survival Analysis for Epidemiologic and Medical Research

Contenuto del libro:

Questa guida pratica mostra perché i metodi analitici funzionano e come analizzare e interpretare efficacemente i dati di sopravvivenza epidemiologici e medici con l'aiuto dei moderni sistemi informatici.

L'introduzione presenta una rassegna di una serie di metodi statistici che non solo sono elementi chiave dell'analisi della sopravvivenza, ma sono anche fondamentali per l'analisi statistica in generale. Tecniche come i test statistici, le trasformazioni, gli intervalli di confidenza e la modellazione analitica sono presentate nel contesto dei dati di sopravvivenza, ma sono in realtà strumenti statistici che si applicano alla comprensione dell'analisi di molti tipi di dati.

Allo stesso modo, la discussione di concetti statistici quali bias, confondimento, indipendenza e interazione viene presentata nel contesto dell'analisi della sopravvivenza, oltre che come componenti di base di un'ampia gamma di applicazioni.