Bioestadística amigable

• Se usa ahora en todos los capítulos el software Stata (con sus códigos explicados en detalle). Inmediatamente debajo de las órdenes de Stata, se añade cómo replicar idénticamente ese análisis con RStudio. Esto es único.
• En cambio, se ha relegado SPSS a un solo capítulo (nuevo capítulo 17) para compararlo con Stata y que así quien use SPSS pueda seguir el libro.
• Se añaden nuevos procedimientos, entre otros, los modelos lineales mixtos, nuevos conceptos sobre métodos causales y análisis de mediación, métodos gráficos y regresiones penalizadas (lasso, ridge y elastic net).
• Especialmente se ha profundizado en los diseños y en los posibles sesgos, desde la óptica del método epidemiológico. Siguiendo esta línea, se enfoca el texto pensando en asignaturas de metodología de la investigación. Esta 5ª edición pretende ser también un manual para estudiar tales asignaturas.
• Se han incluido en el volumen impreso solo los 19 primeros capítulos (correspondientes a las materias que suelen impartirse en un curso de grado). El resto de los capítulos, sobre métodos más avanzados, podrán consultarse en la versión electrónica del libro, disponible en la plataforma Vitalsource.

1. Introducción a los métodos de la investigación biomédica. 2. Procedimientos descriptivos. 3. Medidas de frecuencia. Probabilidad. Distribuciones de probabilidad. 4. Intervalos de confianza y contraste de hipótesis. 5. Datos categóricos y porcentajes: comparación de proporciones. 6. Comparación de medias entre dos grupos. 7. Estimación del tamaño muestral. 8. Comparaciones de k medias (tres o más grupos). 9. Correlación y regresión lineal simple. 10. Introducción al análisis de supervivencia. 11. Introducción a los modelos multivariables. 12. Regresión lineal múltiple. 13. Modelos lineales generalizados y modelos mixtos. 14. ANOVA factorial, de medidas repetidas y ANCOVA. 15. Regresión logística. 16. Aspectos avanzados de la regresión de Cox. 17. Equivalencias entre SPSS y Stata. 18. Equivalencias entre Stata y R/RStudio. 19. Análisis de concordancia, validez y pronóstico. 20. Análisis factorial y de componentes principales. 21. Análisis de clústeres o conglomerados. 22. Revisión sistemática y metanálisis. 23. Bootstrap y jackknife. 24. Análisis dosis-respuesta: splines cúbicos restringidos. 25. Modelos causales (ponderación inversa a probabilidad, fórmula G) y análisis de mediación. 26. Índices de propensión (propensity scores), valores perdidos y otros métodos. 27. Regresiones regularizadas. Índice alfabético.