Progettazione sperimentale per biologi di laboratorio: Massimizzare l'informazione e migliorare la riproducibilità

Recensioni dei lettori

Il libro è una guida pratica alla progettazione sperimentale e alla statistica, particolarmente utile per i biologi di laboratorio. Offre discussioni chiare sulle sfide della ricerca sperimentale e fornisce tutorial sull'analisi dei dati con R. Sebbene molti utenti lo abbiano trovato utile, alcuni hanno notato una tendenza all'eccesso di dettagli a scapito di concetti più ampi.

Discussione chiara e concisa, tutorial pratici su R, ben scritto e accessibile, combina la progettazione sperimentale con l'analisi dei dati, migliora la comprensione dei principi statistici, piacevole per gli studenti.

A volte troppo dettagliato senza fornire il quadro generale, lo stile informale porta a paragrafi troppo lunghi, alcuni suggerimenti sulla metodologia potrebbero essere migliorati (ad esempio, l'uso di modelli lineari rispetto alla tradizionale ANOVA).

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Experimental Design for Laboratory Biologists: Maximising Information and Improving Reproducibility

Contenuto del libro:

Destinata specificamente ai ricercatori biomedici di laboratorio, questa guida pratica mostra come progettare esperimenti che siano riproducibili, con bassi bias, alta precisione e risultati ampiamente applicabili. Con esempi specifici tratti da ricerche condotte su colture cellulari e organismi modello, esplora le idee chiave della progettazione sperimentale, valuta i progetti più comuni e mostra come pianificare un esperimento di successo.

Dimostra come controllare i fattori biologici e tecnici che possono introdurre bias o aggiungere rumore, e tratta argomenti raramente discussi come l'esplorazione grafica dei dati, la scelta delle variabili di esito, i controlli di qualità dei dati e la pre-elaborazione dei dati. Inoltre, mostra come utilizzare R per l'analisi ed è pensato per coloro che non hanno alcuna esperienza precedente.

Un sito web di accompagnamento (www.cambridge.org/9781107424883) include tutto il codice R, i set di dati e il pacchetto R labstats. Si tratta di una guida ideale per chiunque conduca ricerche biologiche in laboratorio, dagli studenti ai ricercatori principali che lavorano in ambito accademico o industriale.