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Neuware - This book is aimed primarily at microbiologists who are undertaking research, and who require a basic knowledge of statistics to analyse their experimental data. Computer software employing a wide range of data analysis methods is widely available to experimental scientists. The availability of this software, however, makes it even more essential that microbiologists understand the basic principles of statistics. Statistical analysis of data can be complex with many different methods of approach, each of which applies in a particular experimental circumstance. In addition, most statistical software commercially available is complex and difficult to use. Hence, it is easy to apply an incorrect statistical method to data and to draw the wrong conclusions from an experiment. The purpose of this book is an attempt to present the basic logic of statistics as clearly as possible and therefore, to dispel some of the myths that often surround the subject. The book is presented as a series of 2018Statnotes', many of which were originally published in the 2018Microbiologist' by the Society for Applied Microbiology, each of which deals with various topics including the nature of variables, comparing the means of two or more groups, non-parametric statistics, analysis of variance, correlating variables, and more complex methods such as multiple linear regression and factor analysis. In each case, the relevant statistical methods are illustrated with scenarios and real experimental data drawn from experiments in microbiology. The text will incorporate a glossary of the most commonly used statistical terms and a section to aid the investigator to select the most appropriate test.…
Codice articolo 9780470559307
- Titolo
- Statnotes
- Autore
- Hilton
- Editore
- John Wiley & Sons Dez 2010
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0470559306
- ISBN 13
- 9780470559307
- Peso dell'articolo
- 373 grammi
- Dimensioni
- 254x178x11 mm
Statistical analysis of data can be complex with many different methods of approach, each of which applies in a particular experimental circumstance. In addition, most statistical software commercially available is complex and difficult to use. Hence, it is easy to apply an incorrect statistical method to data and to draw the wrong conclusions from an experiment.
The purpose of this book is an attempt to present the basic logic of statistics as clearly as possible and therefore, to dispel some of the myths that often surround the subject. The book is presented as a series of 2018Statnotes', many of which were originally published in the 2018Microbiologist' by the Society for Applied Microbiology, each of which deals with various topics including the nature of variables, comparing the means of two or more groups, non-parametric statistics, analysis of variance, correlating variables, and more complex methods such as multiple linear regression and factor analysis. In each case, the relevant statistical methods are illustrated with scenarios and real experimental data drawn from experiments in microbiology. The text will incorporate a glossary of the most commonly used statistical terms and a section to aid the investigator to select the most appropriate test.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Dr. Richard Armstrong is a?Lecturer for the School of Life and Health Sciences for Aston University. His research interests include?Neuropathology of Alzheimer's Disease; Lichen Biology and Ecology. He has?published in many?peer reviewed journals.
Dr. Anthony C. Hilton is a Senior Lecturer in Microbiology and the UG Programme Director at Aston University in the School of Life and Health Sciences. His research interests include applied microbiology (food and clinical), molecular microbiology, salmonella, campylobacter, MRSA and Escherichia?coli 0157, clostridium difficult, and molecular typing of microorganisms.?In addition to contributing to various peer reviewed journals, he is also member of the Molecular Biosciences Research Group.
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