Scientific Research and Methodology : An Introduction to Quantitative Research and Statistics
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2025
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- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This textbook is designed for teaching quantitative research in the scientific, health and engineering disciplines at first-year undergraduate level, with an emphasis on statistics. It covers the research process, including asking research questions, research design, data collection, summarising data, analysis and communication. Many real journal articles are used throughout the text as examples that demonstrate the use of the techniques.Students are introduced to statistics as a method for answering questions. Descriptive research questions lead to analysis of single proportions and means. Repeated-measures research questions are answered using paired quantitative data. Relational research questions compare proportions, odds and means in different groups. Correlational research questions are studied using correlation and regression techniques.Statistical topics include numerical summary methods (such as means, odds ratios and identification of outliers), graphing (such as histograms, case-profile plots and scatterplots), confidence intervals and hypothesis testing. Emphasis is placed on understanding and concepts; while calculations are shown in simple situations, they are deferred to software when the computations become tedious and disruptive to understanding.Almost every dataset used is a real dataset, and is available online or in an associated R package SRMData. Software output is often used when calculations become onerous. The output is sufficiently generic that the book can be used in conjunction with any statistical software.…
Codice articolo 9781032496726
- Titolo
- Scientific Research and Methodology : An Introduction to Quantitative Research and Statistics
- Autore
- Peter K. Dunn
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 103249672X
- ISBN 13
- 9781032496726
- Peso dell'articolo
- 1224 grammi
- Dimensioni
- 260x183x34 mm
This textbook is designed for teaching quantitative research in the scientific, health and engineering disciplines at first-year undergraduate level, with an emphasis on statistics. It covers the research process, including asking research questions, research design, data collection, summarising data, analysis and communication. Many real journal articles are used throughout the text as examples that demonstrate the use of the techniques.
Students are introduced to statistics as a method for answering questions. Descriptive research questions lead to analysis of single proportions and means. Repeated-measures research questions are answered using paired quantitative data. Relational research questions compare proportions, odds and means in different groups. Correlational research questions are studied using correlation and regression techniques.
Statistical topics include numerical summary methods (such as means, odds ratios and identification of outliers), graphing (such as histograms, case-profile plots and scatterplots), confidence intervals and hypothesis testing. Emphasis is placed on understanding and concepts; while calculations are shown in simple situations, they are deferred to software when the computations become tedious and disruptive to understanding.
Almost every dataset used is a real dataset, and is available online or in an associated R package SRMData. Software output is often used when calculations become onerous. The output is sufficiently generic that the book can be used in conjunction with any statistical software.
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Informazioni sull’autore
Peter K. Dunn is Associate Professor of Biostatistics in the School of Science, Technology and Engineering at the University of the Sunshine Coast. He has published in the areas of generalized linear models, Tweedie distributions and statistical education, and has authored numerous R packages. He is an award-winning statistical educator who has been teaching statistics for over 30 years.
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