Titlebook: Versuchsplanung und Modellwahl; Statistische Planung Helge Toutenburg Textbook 1994 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1994 Biometrie.Biowis

FAULT

書目名稱Versuchsplanung und Modellwahl影響因子(影響力)




書目名稱Versuchsplanung und Modellwahl影響因子(影響力)學科排名




書目名稱Versuchsplanung und Modellwahl網(wǎng)絡公開度




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書目名稱Versuchsplanung und Modellwahl被引頻次




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書目名稱Versuchsplanung und Modellwahl年度引用




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書目名稱Versuchsplanung und Modellwahl讀者反饋




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cipher

leniency

Repeated Measures Modell,. Ziel eines solchen Designs ist weniger die Beschreibung des mittleren Verhaltens einer Gruppe (mit einer festen Behandlung) als vielmehr der Vergleich von zwei und mehr Behandlungen in ihrer Wirkung über die Me?skala (z.B. die Zeit), also der Treatment- oder Therapievergleich.

FUSE

,Cross—over Design,ngen liegt eine behandlungsfreie Zeit, die so bemessen wird, da? die Wirkung des letzten Medikaments abgeklungen ist und der Patient bei Beginn der n?chsten Behandlung quasi wieder ?unbehandelt“ ist. Die Wirkung des n?chsten Medikaments kann also unbelastet von Vorbehandlungen beobachtet werden kann. Diese Zeitspannen nennt man ..

Palliation

Einleitung, existieren keine theoretischen oder gar mathematischen Modelle, die zur Beschreibung oder Erkl?rung von Proze?leistungen herangezogen werden k?nnten. Folglich ist man bei der Untersuchung der Ergebnisse und der Wirkungsweise dieser Prozesse — insbesondere bei der Quantifizierung von Ursache- Wirkun

傻

Vergleich von zwei Gruppen,ese Gruppen k?nnen durch reine Beobachtung (z.B. retrospektiv) oder durch ein kontrolliertes Experiment (z.B. prospektiv) gebildet werden. Die Zuordnung ist im ersten Fall nicht randomisiert, im zweiten Fall sollte sie randomisiert sein. Zeigen zwei Beobachtungsgruppen einen Unterschied in einem Res

Evocative

Das klassische lineare Regressionsmodell, fundamentalen . er?rtert werden. Dieses Vorgehen gestattet gleichzeitig einen Zugang zu den algebraischen Eigenschaften der Methode der kleinsten Quadrate und eine geometrische Interpretation der damit gewonnenen Sch?tzungen.

inflame

,Restriktivere Versuchspl?ne,al (Klinikpopulation: Schichtung nach Patientenalter, Schwere der Erkrankung usw.). Falls man eine solche Vorinformation hat, ist ein Effizienzgewinn gegenüber dem vollst?ndig randomisierten Versuchsplan durch Blockbildung m?glich. Man fa?t die Versuchseinheiten zu homogenen Gruppen (Bl?cken) zusamm

SMART

Mehrfaktorielle Experimente,flu?gr??en abh?ngt. Falls diese Variablen stetig sind, wird ihr Einflu? auf den Response über sogenannte Faktorstufen berücksichtigt. Dies sind Wertebereiche wie z.B. niedrig, mittel, hoch, die die stetige Variable de facto in eine ordinale Variable klassifizieren. Wir haben in den Abschnitten 1.7 u

混合,攙雜

Repeated Measures Modell, sondern da? wiederholte Beobachtungen vorliegen. Diese wiederholten Messungen (repeated measures oder repeated measurements) werden zu vorher definierten Zeitpunkten erhoben und sollen Auskunft geben über die Entwicklung einer Zielvariablen (Response) .. Derartige Zielvariablen k?nnen z.B. der Blut