Gjør som tusenvis av andre bokelskere
Abonner på vårt nyhetsbrev og få rabatter og inspirasjon til din neste leseopplevelse.
Ved å abonnere godtar du vår personvernerklæring.Du kan når som helst melde deg av våre nyhetsbrev.
In medical, psychological, sociological, and educational studies, researchers often design experiments in which they collect baseline (pretest) data prior to randomization. However, they often find it difficult to decide which method of statistical analysis is most appropriate to use. Analysis of Pretest-Posttest Designs brings welcome relief from
This leading text on modeling of pharmacokinetic and pharmacodynamic data using nonlinear mixed effects models uses a building block approach. It starts from linear models and then moves up to generalized linear and non-linear mixed effects models.
Helps clear the confusion about analyzing pretest-posttest data. This work also helps to understand the pros and cons of different methods - ANOVA, ANCOVA, percent change, and difference scores and learn to choose the appropriate statistical test. It gathers and elucidates the concepts and techniques useful for studies incorporating baseline data.
Abonner på vårt nyhetsbrev og få rabatter og inspirasjon til din neste leseopplevelse.
Ved å abonnere godtar du vår personvernerklæring.