Alexandru I. PETRIŞOR

109 pag., Editura Ars Docendi – Universitatea din Bucureşti, aprilie 2009, ISBN 978-973-558-416-0

Născută din colaborarea în cadrul mai multor proiecte de cercetare cu specialişti din domeniile biologiei, ecologiei, geografiei, climatologiei, medicinii, epidemiologiei, psihologiei, etologiei, pedagogiei şi altor domenii, lucrarea, pornind de la definiţia regresiei (relaţie funcţională între două sau mai multe variabile corelate), prezintă fundamentele teoretice ale metodologiei statistice de analiză a corelaţiei şi regresiei, de la designul experimental la interpretarea rezultatelor, alături de exemple concrete de aplicare a instrumentarului statistic în domeniile menţionate. Cartea se adresează specialiştilor din aceste domenii, în special cercetătorilor, cu scopul nu de a-i transforma în statisticieni, ci de a demonstra că demersul ştiinţific, indiferent de domeniu, presupune apelul la statistician încă dinaintea începerii procesului de cercetare propriu-zisă, şi de a înlesni comunicarea acestor specialişti cu statisticienii. Studiile prezentate în aproape douăzeci de articole publicate în reviste de circulaţie naţională şi internaţională, inclusiv reviste cotate de Thompson Institute for Scientific Information, la care autorul cărţii şi-a adus contribuţia singur sau în colaborare, sunt analizate din punctul de vedere al transpunerii problemei de cercetare în limbaj statistic, utilizare a metodologiei corespunzătoare, analiză şi interpretare a rezultatelor. În afara acestora sunt analizate şi câteva „glume ştiinţifice” care demonstrează că folosirea unor metode în condiţiile nerespectării unor restricţii impuse asupra datelor sau în necunoştinţă de cauză poate transforma statistica într-un instrument cu ajutorul căruia se poate demonstra orice, inclusiv faptul că bătăile din aripi ale unui fluture aflat în Lausanne, Elveţia sunt responsabile pentru ploile din Paris.

Cuprins

Introducere

Capitolul 1. Clasificarea variabilelor

1.1. Distribuţii ale variabilelor

1.1.1. Distribuţia binomială

1.1.2. Distribuţia Poisson

1.1.3. Distribuţia normală (Gauss-Laplace)

Capitolul 2. Tipuri de studii epidemiologice. Avantaje şi dezavantaje caracteristice fiecărui tip

Capitolul 3. Corelaţie şi asociere

3.1. Cum provoacă bătaia aripilor unui fluture din Brazilia tornade în Texas

3.2. Credinţă şi criminalitate în America

3.3. Corelaţie, asociere şi regresie

Capitolul 4. Tipuri de regresie

4.1. Testul t (Student)

4.1.1. Echivalentul neparametric al testului t: testul Mann-Whitney-Wilcoxon

4.2. Analiza unifactorială a varianţei (ANOVA)

4.2.1. Generalităţi

4.2.2. Comparaţii post-hoc (multiple)

4.2.3. Contraste

4.2.4. Analiza varianţei şi testul t

4.2.5. Echivalentul neparametric al analizei varianţei: testul Kruskal-Wallis

4.3. Analiza bifactorială a varianţei

4.3.1. Echivalentul neparametric al analizei bifactoriale a varianţei: testul Friedman

4.4. Regresia lineară simplă

4.5. Regresia lineară multiplă

4.5.1. Situaţii speciale întâlnite în regresia lineară multiplă

4.5.1.1. Modelarea interacţiunii

4.5.1.2. Confundarea

4.5.1.3. Selecţia modelelor

4.6. Analiza covarianţei (ANACOVA/ANCOVA)

4.7. Regresia nelineară

4.7.1. Regresia polinomială

4.7.2. Regresia logistică

4.7.2.1. Confundarea în regresia logistică

4.7.2.2.  Selecţia modelelor în regresia logistică

4.7.3. Alte modele de regresie nelineară

4.8. Proceduri de cros-tabulare. Analiza pe straturi

4.8.1. Tetrapiloctomia

4.8.2. Regresia pe baza cuantilelor

4.9. Analiza datelor spaţiale şi temporale

4.10. GLM

4.10.1. Relaţii între modelele de  regresie lineară simplă cu o singură variabilă independentă şi cele cu mai multe variabile independente

Capitolul 5. Extensii ale regresiei

Bibliografie