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SAS와 메타분석을 활용한 한번에 적용하는 의학보건통계
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책소개

목차

PART 1 _ SAS를 활용한 의학보건통계 [기초편]
SECTION 01. SAS 프로그램에 대한 이해
[모수 통계 vs 비모수 통계]
SECTION 02. 카이제곱 검정 vs Fisher’s Exact Test
SECTION 03. 독립표본 t-검정 vs Mann-Whitney U Test
SECTION 04. 일원배치 분산분석 vs Kruskal-Wallis Test
SECTION 05. 대응표본 t-검정 vs Wilcoxon Signed-Rank Test
SECTION 06. 반복측정 분산분석 vs Friedman Test
SECTION 07. 피어슨 상관분석 vs Spearman’s correlation
[변수 간 상관성 검정]
SECTION 08. 단순회귀분석
SECTION 09. 다중회귀분석
SECTION 10. 로지스틱 회귀분석
SECTION 11. 포아송 회귀분석

PART 2 _ SAS를 활용한 의학보건통계 [고급편]
[기타 비교 분석]
SECTION 12. ANCOVA(공분산분석)
SECTION 13. McNemar’s Test
SECTION 14. 이원배치 분산분석
[고급 분석]
SECTION 15. 생존분석(Kaplan-Meier & Log-rank Test)
SECTION 16. Cox 비례위험 회귀분석
SECTION 17. 진단검사&ROC Curve
SECTION 18. 재현성 검사(Cohen’s Kappa Coefficient)
SECTION 19. 동등성&비열등성 검정

PART 3 _ R & jamovi를 활용한 메타분석
SECTION 20. 메타분석과 체계적 문헌 고찰에 대한 이해
SECTION 21. 메타분석의 단계
SECTION 22. 효과크기 계산과 분석
SECTION 23. 조절효과 분석
SECTION 24. 출간오류 분석
SECTION 25. 누적 메타분석과 민감도 분석
SECTION 25. 메타분석 출력 결과 해석과 결과 보고 방법

저자 소개 1

히든그레이스 데이터분석팀

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“히든그레이스는 데이터 분석과 AI 예측 모델링 기술을 활용하여 사람을 연구하고 사회와 연결하는 데이터 분석 전문 사회적 기업입니다. 지난 10여 년 동안 장애와 열악한 환경이 부족함이 아니라 특별함이 될 것이라 믿으며, 장애인을 포함한 취약계층의 재능을 발견하고 교육하여 직접 고용하는 것을 목적으로 설립되었습니다.” 2013년 1월 설립 2017년 11월 사회적 기업 인증 2019년 4월 모범납세법인 국세청장상 수상 20,000여 건의 학술 논문과 200개 대학 연구 보고서 용역 진행 300여 건의 데이터 분석과 AI 모델링 프로젝트 진행 200여 건의 의학보건통
“히든그레이스는 데이터 분석과 AI 예측 모델링 기술을 활용하여 사람을 연구하고 사회와 연결하는 데이터 분석 전문 사회적 기업입니다. 지난 10여 년 동안 장애와 열악한 환경이 부족함이 아니라 특별함이 될 것이라 믿으며, 장애인을 포함한 취약계층의 재능을 발견하고 교육하여 직접 고용하는 것을 목적으로 설립되었습니다.”

2013년 1월 설립
2017년 11월 사회적 기업 인증
2019년 4월 모범납세법인 국세청장상 수상
20,000여 건의 학술 논문과 200개 대학 연구 보고서 용역 진행
300여 건의 데이터 분석과 AI 모델링 프로젝트 진행
200여 건의 의학보건통계 강의와 분석 진행

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품목정보

발행일
2023년 03월 09일
쪽수, 무게, 크기
516쪽 | 188*257*35mm
ISBN13
9791156646501

출판사 리뷰

제한된 시간에 빠르게 연구를 진행하고 싶은
의학보건 업계 종사자들을 위한 책


이 책을 포함하여 총 3권의 시리즈 안에 의학보건통계에서 다룰 수 있는 거의 모든 내용을 담았습니다. 더 나아가 바쁜 의사&간호사 선생님들이 빠르게 논문을 쓸 수 있는 방법(메타분석이나 텍스트 분석, 패널 데이터와 복합 표본 등)을 현장의 컨설팅 경험을 토대로 알기 쉽게 설명하였습니다. ‘한번에 적용하는 의학보건통계’ 시리즈가 의사&간호사 선생님들의 논문과 통계 진행 시간을 줄여주고, 국민들의 건강을 조금 더 지켜줄 수 있는 책이 되길 소망합니다.

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