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Intuitive Biostatistics: A Nonmathematical Guide to Statistical Thinking (Inglese) Copertina flessibile – 19 dic 2013

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Descrizione prodotto

Recensione

Intuitive Biostatistics is a beautiful book that has much to teach experimental biologists of all stripes. Motulsky has written thoughtfully, with compelling logic and wit. He teaches by example what one may expect of statistical methods and, perhaps just as importantly, what one may not expect of them. He is to be congratulated for this work, which will surely be valuable and perhaps even transformative for many of the scientists who read it. (Bruce Beutler, 2011 Nobel Laureate, Physiology or Medicine, and Director, Center for the Genetics of Host Defense, UT Southwestern Medical Center)

Let's face it. Most statistics textbooks intimidate the average student. Motulsky's Intuitive Biostatistics, however, is written in a welcoming tone. It takes the static out of statistics. This textbook covers a wide spectrum of statistical concepts in a way that will benefit readers with varying levels of quantitative backgrounds. (Heather Hoffman, George Washington University)

L'autore

Harvey Motulsky is the founder and CEO of GraphPad Software, Inc. He wrote the first edition of Intuitive Biostatistics while on the faculty of the Department of Pharmacology at the University of California, San Diego.

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Dettagli prodotto

  • Copertina flessibile: 576 pagine
  • Editore: OUP USA; 3 edizione (19 dicembre 2013)
  • Lingua: Inglese
  • ISBN-10: 0199946647
  • ISBN-13: 978-0199946648
  • Peso di spedizione: 721 g
  • Media recensioni: 5.0 su 5 stelle  Visualizza tutte le recensioni (1 recensione cliente)
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Formato: Copertina flessibile Acquisto verificato
In questa 3.a edizione del "manuale" di Motulsky sono state migliorate e ampliate le argomentazioni e spiegazioni sui fondamenti dell'elaborazione statistica dei dati, inaugurate nelle precedenti edizioni.
Il pregio maggiore di "Intuitive Biostatistics" è la capacità di spiegare perché e cosa sia necessario comprendere nella valutazione di un esperimento scientifico attraverso l'analisi dei dati risultanti: tutto ciò senza fondare preventivamente le ragioni dei diversi test sulle spiegazioni prettamente matematiche.
Tra i principali moniti dell'autore vale ricordare che: a) un ricercatore deve essere interessato al significato dei differenti parametri che si utilizzano per verificare la significatività di un determinato trattamento per cui si è deciso di fare un esperimento, non alla "semplice" elaborazione dei dati (che può essere eseguita in modo più sicuro o migliore da un software); b) la comprensione chiara dei risultati di un test statistico deve educare ad una migliore progettazione del prossimo esperimento, più che alla banale elaborazione per una presentazione dei dati; c) molte decisioni di "significatività statistica" non sono sinonime di "importanza scientifica", e un software d'analisi non deve sostituire la valutazione critica dello studio di un fenomeno biologico.
Il volume, per quanto rigoroso, non è una raccolta completa di test statistici, ma è una bussola per orientarsi nella comprensione delle basi logiche che sottintendono ad ogni analisi dei dati.
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Amazon.com: 4.6 su 5 stelle 36 recensioni
16 di 16 persone hanno trovato utile la seguente recensione
5.0 su 5 stelle An excellent statistics book 24 gennaio 2014
Di Matt Carter - Pubblicato su Amazon.com
Formato: Copertina flessibile Acquisto verificato
For over a decade, I have been searching for a clear, lucid guide to statistics that I can use in my research and share with my students. Finally, after combing through dozens of books, I can say I found an excellent book.

Harvey Motulsky seems to have pulled off the trick of writing a book with high explanatory power that will not intimidate the busy undergraduate, graduate student, postdoc, or primary investigator who wants to learn the necessary information but does not want to drown in esoteric details, problem sets, or unhelpful information. As a practicing neuroscientist, I appreciate a guide that is informative but also a pleasure to read (I don't have time to read through the standard statistic texts I have come across).

It is not surprising that Motulsky is also the CEO of GraphPad Software, the company that makes Prism. This software intuitively guides scientists into using the appropriate statistical tests for their data, and it is easily the best and most user-friendly statistical software on the market. I have used Prism for years and was unaware that Motulsky also wrote this book. Now I plan on recommending this book to my students and colleagues, and I purchased a copy for my office and lab.

If you are a bioscientist intimidated by statistics (or feel like you could use a refresher after a long ago forgotten stats class), this book is a gem.
8 di 8 persone hanno trovato utile la seguente recensione
5.0 su 5 stelle If you want to understand the practice of Statistics read this book 17 maggio 2014
Di Kindle Customer - Pubblicato su Amazon.com
Formato: Copertina flessibile Acquisto verificato
I was taking an intro graduate level statistics course from a professor that focused only on the math and formulas. I am not a "numbers" person and I was struggling with the material. However, when I read Dr. Motulsky's book I finally could connect what my professor was trying to teach us with the practical implications of what Statistics can (and cannot) tell us about our data. Statistics is a tool and nothing more, it does not prove or disprove anything but it does quantify to a particular degree if your sample can be trusted. Also, even though this book talks about biostats, it is not limiting ... every discussion here can be applied to all subjects using statistics.
1 di 1 persone hanno trovato utile la seguente recensione
5.0 su 5 stelle This is the best introductory book on statistics I have read 20 dicembre 2016
Di Amazon Customer - Pubblicato su Amazon.com
Formato: Copertina flessibile Acquisto verificato
This is the best introductory book on statistics I have read. It is written for people who need to make sense of papers containing statistical reports, or for non-statisticians who conduct simple statistical analyses themselves. It covers a broad range of statistical procedures that are widely used in biomedical research. A particularly nice feature is the careful, clear explanations of how to interpret p values, confidence intervals and (unusually for an introductory textbook) false discovery rates. You won't find clearer explanations than those provided here! The book is full of sensible advice. I highly recommend it for graduate research students and researchers who need a basic, working understanding of statistics.
1 di 1 persone hanno trovato utile la seguente recensione
5.0 su 5 stelle May be good for those who prefer to learn math concepts in non rigorous settings. 1 aprile 2016
Di Cogsbox6.28 - Pubblicato su Amazon.com
Formato: Copertina flessibile Acquisto verificato
I did not care for this book. Intuition, for me, comes with rigor. I did not learn this until I compared what I learned from this book with what I learned from more rigorous books, such as Casella and Berger and Alan Agresti. I left 5 stars instead of 4 because some people my learn better from this approach and I did not want to hurt the rating based on my personal learning style. If you normally learn math concepts from math books this text my not be for you. That being said the author did do a great job at explaining statistical topics in a non technical way.
5.0 su 5 stelle An unequivocally insightful approach to biostatistics 5 marzo 2016
Di Roslyn Vinita Chand - Pubblicato su Amazon.com
Formato: Copertina flessibile Acquisto verificato
Intuitive biostatistics is a comprehensive overview of biostatistics. Instead of reading cover to cover, I have used this relatively detailed statistics text to review relevant sections as needed.
Motulsky does not include mathematical equations. Rather, he focuses on interpreting statistical concepts, common pitfalls, and challenges the reader to think critically.

Highly recommended for clinical, medical, and pharmaceutical professionals responsible for reviewing clinical data. Even for readers confident in their statistics knowledge, this is a great refresher. I have expanded my biostatistics acumen thanks to this book.

This text is daily my go-to reference guide.