Книга “Missing Data in Clinical studies” автора Майкла Кенварда представляет собой полное описание проблем, связанных с неполными данными в клинических и смежных исследованиях, и представляет читателю подходы к эффективному их решению. В тексте проводится критика традиционных и простых методов, прежде чем перейти к более продвинутым подходам. Авторы сосредоточены на практических концепциях моделирования, предоставляя обширный набор тематических исследований для иллюстрации описанных проблем. Книга предоставляет практическое руководство по анализу клинических испытаний и связанных с ними исследований с отсутствующими данными. Исследует проблемы, вызванные отсутствием данных, позволяя полностью понять, как их преодолеть. Представляет традиционные, простые методы для решения этих проблем, прежде чем переходить к более продвинутым методам, включая анализ чувствительности и механизм недостающей информации. Проиллюстрировано на реальных примерах из тематических исследований и рабочих примерах клинических испытаний. Детально рассматриваются использование и реализация необходимого статистического программного обеспечения, в первую очередь SAS. “Missing Data in Clinical studies” был разработан на основе ряда курсов и лекций. Его практический подход понравится практикам.
Эта книга описывает проблемы, возникающие при сборе данных в клинических и смежных исследованиях, когда данные неполные, она предоставляет способы эффективного обращения с ними. В ней критикуется обычный и простой методы до перехода к обсуждению более продвинутых подходов. Авторы фокусируются на практических концепциях моделирования, предоставляя обширный набор тематических исследований для иллюстрации описанных проблем. Книга представляет собой практическое руководство по анализу клинических испытаний и связанных с ними исследований с пропущенными данными. Изучает проблемы, вызванные пропущенными данными, что обеспечивает полное понимание того, как их преодолеть. В книге представлены обычные, простые методы решения этих проблем, обсуждаются более сложные подходы, включая анализ чувствительности и механизм скрытия данных MAR. Она проиллюстрирована реальными тематическими исследованиями и рабочими примерами из клинических исследований. Описывает использование и реализацию необходимого статистического программного обеспечения, в основном SAS. В процессе разработки книги был проведен ряд курсов и лекций. Ее практический подход придется по душе прикладным статистикам и биомедицинским исследователям, особенно в фармакотерапевтической промышленности, медицинских и общественных организациях здравоохранения. Многое из этого также будет полезно для аспирантов биостатистики.
Электронная Книга «Missing Data in Clinical Studies» написана автором Michael Kenward в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470510438
Описание книги от Michael Kenward
Missing Data in Clinical Studies provides a comprehensive account of the problems arising when data from clinical and related studies are incomplete, and presents the reader with approaches to effectively address them. The text provides a critique of conventional and simple methods before moving on to discuss more advanced approaches. The authors focus on practical and modeling concepts, providing an extensive set of case studies to illustrate the problems described. Provides a practical guide to the analysis of clinical trials and related studies with missing data. Examines the problems caused by missing data, enabling a complete understanding of how to overcome them. Presents conventional, simple methods to tackle these problems, before addressing more advanced approaches, including sensitivity analysis, and the MAR missingness mechanism. Illustrated throughout with real-life case studies and worked examples from clinical trials. Details the use and implementation of the necessary statistical software, primarily SAS. Missing Data in Clinical Studies has been developed through a series of courses and lectures. Its practical approach will appeal to applied statisticians and biomedical researchers, in particular those in the biopharmaceutical industry, medical and public health organisations. Graduate students of biostatistics will also find much of benefit.
