<p>Stoffet presenteres på en lett tilgjengelig måte, og fremstillingen er nært knyttet opp til praktiske eksempler. Eksemplene er stort sett inspirert av medisinske problemstillinger som bidrar til å gjøre fremstillingen levende og aktuell, og som ikke krever medisinske forkunnskaper.<br> De mest brukte statistiske tester og metoder er dekket, og det gis også en innføring i videregående temaer som overlevelsesanalyse og logistisk regresjon. Videre gjennomgår forfatterne prinsipper for planlegging av kliniske prøvninger og statistisk analyse i epidemiologi.</p> <p><strong>Se innholdsfortegnelse: </strong></p> <p> <iframe frameborder="0" src="//e.issuu.com/embed.html#1324688/56513207" style="width:560px; height:415px;"></iframe></p>
<p>Den består av tre hoveddeler, der første del inneholder kapitler som beskriver ulike metoder, del to beskriver observasjonelle studier og intervensjonsstudier og siste del tar opp temaer som bl.a. screening, psykiatriske forskningsmetoder, miljøepidemiologi, ernæringsforskning, genetiske metoder og yrkesepidemiologi.<br> Boken er i første rekke beregnet for forskere og doktorgradsstudenter innen medisin og helsefag, men vil også være av interesse for alle som ønsker en grundigere forståelse av epidemiologisk forskning.<br> Sammen med boken <em>Forskningsmetode innen medisin og biofag</em> (2004, red.:Benestad og Laake) gir disse to bøkene en grunnleggende innføring i de fleste viktige forskningsmetodene.<br> Bokens bidragsytere tilhører våre mest sentrale fagpersoner innen de ulike områdene</p>
<p>During the recent years, there has been a huge increase in the use of advanced statistical methods in clinical and epidemiological research. Many researchers need an understanding of statistics beyond what is covered in introductory courses.</p> <p>This book is intended as a course textbook in clinical and epidemiological research, as well as a reference book for students or working professionals in health sciences. It gives an in-depth and up-to-date coverage of the areas of statistics which are relevant at the PhD level in clinical and epidemiological research.</p> <p>The book consists of twenty chapters written by twenty-nine authors, all experts in their fields. Each chapter is self-contained and may be read independently according to the needs of the reader.</p> <p>The editors, Marit B. Veierød, Stian Lydersen and Petter Laake, all Professors of Medical Statistics, have extensive experience from teaching medical statistics at the Master and PhD levels, and from clinical and epidemiological research projects.</p> <p>The tables and figures in the book are available for downloading for educational use from the book's website, <a href="http://www.medicalstatistics.no/" target="_self">www.medicalstatistics.no</a>.</p> <p><strong>NOTE:</strong> Please note that purchases from outside Norway have to be made from this website: <a href="https://www.haugenbok.no/medical-statistics/9788205399594" target="_self">Haugenbok.no</a>.</p> <p><strong>Contents:</strong></p> <p>1. <strong>Design and analysis</strong> (Marit B. Veierød, Stian Lydersen and Petter Laake)</p> <p>2. <strong>Categorical data and contingency tables</strong></p> <p> (Stian Lydersen, Morten W. Fagerland and Petter Laake)</p> <p>3. <strong>Logistic regression</strong> (David W. Hosmer and Stanley Lemeshow)</p> <p>4. <strong>Linear regression</strong> (Morten W. Fagerland, Geir Egil Eide and Petter Laake)</p> <p>5. <strong>Survival analysis</strong> (Odd O. Aalen and Marianne Riksheim)</p> <p>6. <strong>Poisson regression</strong> (Sven Ove Samuelsen and Marit B. Veierød)</p> <p>7. <strong>Mixed models</strong> (Magne Thoresen and Håkon K. Gjessing)</p> <p>8. <strong>Longitudinal analysis</strong> (Magne Thoresen)</p> <p>9. <strong>Generalized linear latent and mixed models</strong></p> <p> (Anders Skrondal and Sophia Rabe-Hesketh)</p> <p>10. <strong>Measurement error</strong> (John P. Buonaccorsi)</p> <p>11. <strong>Power and sample size</strong> (Michael Væth, Morten Frydenberg and Geir Egil Eide)</p> <p>12. <strong>Bootstrapping</strong> (Geir Storvik)</p> <p>13. <strong>Missing data</strong> (Jan F. Bjørnstad and Stian Lydersen)</p> <p>14. <strong>Diagnostic tests, ROC curves, and measurements of agreement</strong> (Stian Lydersen)</p> <p>15. <strong>Causual inference</strong></p> <p> (Jon Michael Gran, Hein Stigum, Siri Eldevik Håberg and Odd O. Aalen)</p> <p>16. <strong>Attributable fractions</strong> (Geir Egil Eide and Olaf Gefeller)</p> <p>17. <strong>Bayesian methods</strong> (Geir Storvik)</p> <p>18. <strong>Statistical methods in genetics</strong></p> <p> (Magnus Dehli Vigeland, Kaja Kristine Selmer and Thore Egeland)</p> <p>19. <strong>Analysis of microarray data</strong> (Einar Andreas Rødland and Ole Christian Lingjærde)</p> <p>20. <strong>Meta-analysis</strong> (Karim F. Hirji, Morten W. Fagerland and Marit B. Veierød)</p> <p><strong> "</strong>Denne boken er ingen innføringsbok i medisinsk statistikk, men en bok for ph.d.-studenter og forskere med god bakgrunnskunnskap i statistikk som ønsker en bred oversikt over metoder som brukes i dagens forskning." Les hele <a href="https://tidsskriftet.no/2013/05/anmeldelser/ny-omfattende-bok-i-moderne-medisinsk-statistikk" target="_blank">anmeldelsen i Tidsskrift for Den norske legeforening</a>.</p> <p>Boken er anmeldt i Statistics in Medicine. Les hele <a href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/sim.6040" target="_blank">anmeldelsen i Wiley Online Library</a>. </p>