Der in dem vorliegenden Buch beschriebene Zugang über SAS® OnDemand for Academics (SODA) erlaubt einen kostenfreien, browser-basierten Zugang zur SAS-Software. Dabei können unter SAS Studio in einer menügesteuerten Oberfläche statistische Auswertungen ausgeführt werden. Die Oberfläche ist auch in einer deutschsprachigen Version verfügbar.Das Buch wurde so konzipiert, dass es sich hervorragend zum Selbststudium eignet. Zu Beginn wird eine Einführung in die Benutzung der SAS Studio Oberfläche gegeben. Anhand eines Beispieldatensatzes werden deskriptive Statistik, Korrelation/Regression, statistische Tests, Überlebenszeitanalyse sowie Fallzahlplanung mit zahlreichen Screen-Shots nachvollziehbar dargestellt. Eine Anleitung zur kostenlosen Registrierung von SAS-SODA ist ebenfalls enthalten. Darüber hinaus werden praktische Tipps zur Nutzung und Datenaufbereitung gegeben.
So können Sie Ihre statistische Auswertung sicher und schnell selbst erledigen.
Dr. Gisela Büchele und Martin Rehm sind wissenschaftliche Mitarbeiter am Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Ulm.Prof. Dr. Rainer Muche ist stellvertretender Institutsdirektor des Instituts für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Ulm.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Der in dem vorliegenden Buch beschriebene Zugang über SAS® OnDemand for Academics (SODA) erlaubt einen kostenfreien, browser-basierten Zugang zur SAS-Software. Dabei können unter SAS Studio in einer menügesteuerten Oberfläche statistische Auswertungen ausgeführt werden. Die Oberfläche ist auch in einer deutschsprachigen Version verfügbar.Das Buch wurde so konzipiert, dass es sich hervorragend zum Selbststudium eignet. Zu Beginn wird eine Einführung in die Benutzung der SAS Studio Oberfläche gegeben. Anhand eines Beispieldatensatzes werden deskriptive Statistik, Korrelation/Regression, statistische Tests, Überlebenszeitanalyse sowie Fallzahlplanung mit zahlreichen Screen-Shots nachvollziehbar dargestellt. Eine Anleitung zur kostenlosen Registrierung von SAS-SODA ist ebenfalls enthalten. Darüber hinaus werden praktische Tipps zur Nutzung und Datenaufbereitung gegeben.
So können Sie Ihre statistische Auswertung sicher und schnell selbst erledigen.
Dr. Gisela Büchele und Martin Rehm sind wissenschaftliche Mitarbeiter am Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Ulm.Prof. Dr. Rainer Muche ist stellvertretender Institutsdirektor des Instituts für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Ulm.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Diese Einführung in die medizinische Statistik ist ein Lehrbuch welches speziell auf die Curricula angehender Mediziner*innen hin entwickelt wurde. Es ist somit ein hervorragendes Lehr- und Nachschlagewerk, das über das Studium hinaus die Brücke zwischen Theorie und Praxis schlägt. Viele anwendungsorientierte Beispiele mit Hilfestellungen zur Auswahl und Interpretation von Daten und Ergebnissen sollen helfen weitverbreiteten Fehlinterpretationen vorzubeugen.
Aktualisiert: 2023-06-28
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Diese Einführung in die medizinische Statistik ist ein Lehrbuch welches speziell auf die Curricula angehender Mediziner*innen hin entwickelt wurde. Es ist somit ein hervorragendes Lehr- und Nachschlagewerk, das über das Studium hinaus die Brücke zwischen Theorie und Praxis schlägt. Viele anwendungsorientierte Beispiele mit Hilfestellungen zur Auswahl und Interpretation von Daten und Ergebnissen sollen helfen weitverbreiteten Fehlinterpretationen vorzubeugen.
Aktualisiert: 2023-06-28
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Diese Einführung in die medizinische Statistik ist ein Lehrbuch welches speziell auf die Curricula angehender Mediziner*innen hin entwickelt wurde. Es ist somit ein hervorragendes Lehr- und Nachschlagewerk, das über das Studium hinaus die Brücke zwischen Theorie und Praxis schlägt. Viele anwendungsorientierte Beispiele mit Hilfestellungen zur Auswahl und Interpretation von Daten und Ergebnissen sollen helfen weitverbreiteten Fehlinterpretationen vorzubeugen.
Aktualisiert: 2023-06-28
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Diese Einführung in die medizinische Statistik ist ein Lehrbuch welches speziell auf die Curricula angehender Mediziner*innen hin entwickelt wurde. Es ist somit ein hervorragendes Lehr- und Nachschlagewerk, das über das Studium hinaus die Brücke zwischen Theorie und Praxis schlägt. Viele anwendungsorientierte Beispiele mit Hilfestellungen zur Auswahl und Interpretation von Daten und Ergebnissen sollen helfen weitverbreiteten Fehlinterpretationen vorzubeugen.
Aktualisiert: 2023-05-28
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Der in dem vorliegenden Buch beschriebene Zugang über SAS® OnDemand for Academics (SODA) erlaubt einen kostenfreien, browser-basierten Zugang zur SAS-Software. Dabei können unter SAS Studio in einer menügesteuerten Oberfläche statistische Auswertungen ausgeführt werden. Die Oberfläche ist auch in einer deutschsprachigen Version verfügbar.Das Buch wurde so konzipiert, dass es sich hervorragend zum Selbststudium eignet. Zu Beginn wird eine Einführung in die Benutzung der SAS Studio Oberfläche gegeben. Anhand eines Beispieldatensatzes werden deskriptive Statistik, Korrelation/Regression, statistische Tests, Überlebenszeitanalyse sowie Fallzahlplanung mit zahlreichen Screen-Shots nachvollziehbar dargestellt. Eine Anleitung zur kostenlosen Registrierung von SAS-SODA ist ebenfalls enthalten. Darüber hinaus werden praktische Tipps zur Nutzung und Datenaufbereitung gegeben.
So können Sie Ihre statistische Auswertung sicher und schnell selbst erledigen.
Dr. Gisela Büchele und Martin Rehm sind wissenschaftliche Mitarbeiter am Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Ulm.Prof. Dr. Rainer Muche ist stellvertretender Institutsdirektor des Instituts für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Ulm.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Der in dem vorliegenden Buch beschriebene Zugang über SAS® OnDemand for Academics (SODA) erlaubt einen kostenfreien, browser-basierten Zugang zur SAS-Software. Dabei können unter SAS Studio in einer menügesteuerten Oberfläche statistische Auswertungen ausgeführt werden. Die Oberfläche ist auch in einer deutschsprachigen Version verfügbar.Das Buch wurde so konzipiert, dass es sich hervorragend zum Selbststudium eignet. Zu Beginn wird eine Einführung in die Benutzung der SAS Studio Oberfläche gegeben. Anhand eines Beispieldatensatzes werden deskriptive Statistik, Korrelation/Regression, statistische Tests, Überlebenszeitanalyse sowie Fallzahlplanung mit zahlreichen Screen-Shots nachvollziehbar dargestellt. Eine Anleitung zur kostenlosen Registrierung von SAS-SODA ist ebenfalls enthalten. Darüber hinaus werden praktische Tipps zur Nutzung und Datenaufbereitung gegeben.
So können Sie Ihre statistische Auswertung sicher und schnell selbst erledigen.
Dr. Gisela Büchele und Martin Rehm sind wissenschaftliche Mitarbeiter am Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Ulm.Prof. Dr. Rainer Muche ist stellvertretender Institutsdirektor des Instituts für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Ulm.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Vielfach genutzt für die Verarbeitung von Daten in Tabellenform, war Excel bisher für statistische Analysen weniger geeignet. Seit 2009 kann mit dem Add-In RExcel die Statistiksoftware R eingebunden werden. Der Band bietet die erste Einführung auf Deutsch zur Benutzung der RExcel-Oberfläche. Anhand eines Beispieldatensatzes aus der Herz-Kreislaufforschung werden Deskriptive Statistik, Korrelation und Regression, statistische Tests, Überlebenszeitanalyse sowie Fallzahlplanung nachvollziehbar dargestellt. Mit Schritt-für Schritt-Anleitungen und Tipps.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Lohse behandelt in seiner Arbeit zwei wesentliche Bereiche der Tarifgestaltung bei der Lebensversicherung auf den Todesfall: das Risiko der adversen Selektion der Antragsteller mit ungünstigem Versicherungsrisiko gegenüber einem dem Risiko angemessenen Angebot für den Versicherungsnehmer. Das vorgestellte Tarifkonzept besteht aus vier aufeinander aufbauenden Modellstufen und beinhaltet die Risikokategorisierung mit Prämiendifferenzierung am Beispiel der Risikofaktoren der Sterblichkeit bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen.
Auf der ersten, medizinischen Modellstufe wird die Wahrscheinlichkeit einer Herz-Kreislauf-Erkrankung auf der methodischen Grundlage des medizinischen Risikofaktorenmodells eingeschätzt. Dabei werden zusätzlich zu den konventionellen Risikofaktoren (klinische, phänotypische, genetische sowie Lebensstilfaktoren) die möglichen genomanalytischen Erweiterungen des Risikofaktorenkonzepts durch molekularbiologische genetische Risikofaktoren vorgestellt.
Die Umrechnung der Herz-Kreislauf-Erkrankungswahrscheinlichkeit in die Herz-Kreislauf-Sterblichkeit und weiter in die Gesamtsterblichkeit erfolgt auf der zweiten, versicherungsmedizinischen Modellstufe. Die versicherungsmedizinische Zielgröße ist die Übersterblichkeit des Antragstellers in Relation zur Normalsterblichkeit in der Bevölkerung.
Auf der dritten, versicherungsmathematischen Modellstufe wird die aktuarielle Versichertensterblichkeit um die Relation der versicherungsmedizinischen Sterblichkeit des Antragstellers im Verhältnis zur Bevölkerungssterblichkeit angepasst und auf der vierten, versicherungswirtschaftlichen Modellstufe wird die Umsetzung in praktische Tarifmodelle vorgestellt.
Praktische Modellanalysen ergaben akzeptable Werte bei den versicherungswirtschaftlichen Zielgrößen.
Aktualisiert: 2023-01-27
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Vielfach genutzt für die Verarbeitung von Daten in Tabellenform, war Excel bisher für statistische Analysen weniger geeignet. Seit 2009 kann mit dem Add-In RExcel die Statistiksoftware R eingebunden werden. Der Band bietet die erste Einführung auf Deutsch zur Benutzung der RExcel-Oberfläche. Anhand eines Beispieldatensatzes aus der Herz-Kreislaufforschung werden Deskriptive Statistik, Korrelation und Regression, statistische Tests, Überlebenszeitanalyse sowie Fallzahlplanung nachvollziehbar dargestellt. Mit Schritt-für Schritt-Anleitungen und Tipps.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Diese Einführung in die medizinische Statistik ist ein Lehrbuch welches speziell auf die Curricula angehender Mediziner*innen hin entwickelt wurde. Es ist somit ein hervorragendes Lehr- und Nachschlagewerk, das über das Studium hinaus die Brücke zwischen Theorie und Praxis schlägt. Viele anwendungsorientierte Beispiele mit Hilfestellungen zur Auswahl und Interpretation von Daten und Ergebnissen sollen helfen weitverbreiteten Fehlinterpretationen vorzubeugen.
Aktualisiert: 2023-04-28
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Aktualisiert: 2015-09-04
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