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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.
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Klinische Studien lesen und verstehen, Michael Benesch
- Langue
- Année de publication
- 2018
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- (souple)
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- Titre
- Klinische Studien lesen und verstehen
- Langue
- Allemand
- Auteurs
- Michael Benesch
- Éditeur
- Facultas
- Publié
- 2018
- Format
- souple
- Pages
- 166
- ISBN10
- 3825248968
- ISBN13
- 9783825248963
- Séries
- Mots clés
- Nonfiction, Manuels, Thèmes psychologiques, Manuels et guides, Médecine, Sociologie, Secteur médical, Psychiatrie, Psychologie clinique
- Description
- 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.