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Bioestadística / R. Clifford Blair, Richard A. Taylor ; traducción Anaid González Sarmiento, Verónica del Carmen Alba Ramírez ; revisión técnica Horacio Mauricio Rodríguez Morales, Ana Gabriela Prior Mier y Terán, Mario Enrique Rendón Macías.

by Blair, R. Clifford; Taylor, Richard A; González Sarmiento, Anaid [trad.]; Alba Ramírez, Verónica del Carmen [trad.]; Rodríguez Morales, Horacio Mauricio [rev.]; Prior Mier y Terán, Ana Gabriela [rev.]; Rendón Macías, Mario Enrique [rev.]; Fuerte Rivera, Rubén, ed [ed.].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: México, D. F. : Pearson Educación, 2008Edition: Editor Rubén Fuerte Rivera.Description: xiii, 538 p. : il. ; 26 cm.ISBN: 978-970-26-1196-7.Subject(s): BIOESTADÍSTICA | BIOESTADÍSTICA -- MÉTODOS | MATEMÁTICAS | BIOLOGÍADDC classification: 570.151 95
Contents:
Contenido : Prefacio -- Cap. 1. Fundamentos de bioestadística: 1.1 Introducción; 1.2 Poblaciones y muestras; 1.3 Parámetros y estadísticos; 1.4 Estadística descriptiva e inferencial; 1.5 ¿Por qué poblaciones y muestras?; 1.6 ¿Qué ocurre ahora?; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 2. Métodos descriptivos: 2.1 Introducción; 2.2 Escalas de medición: 2.2.1 La escala nominal, 2.2.2 La escala ordinal, 2.2.3 La escala de intervalo (o intervalo igual), 2.2.4 La escala de razón, 2.2.5 Datos continuos y discretos, 2.2.6 Comentarios adicionales sobre las escalas; 2.3 Notación de sumatoria: 2.3.1 Notación básica, 2.3.2 Algunas reglas de la sumatoria; Ejemplo de aplicación; 2.4 Distribuciones: 2.4.1 Distribuciones de frecuencias, 2.4.2 Distribuciones de frecuencias relativas, 2.4.3 Distribuciones de frecuencias acumulativas, 2.4.4 Distribuciones de frecuencias relativas acumulativas, 2.4.5 Distribuciones agrupadas; 2.5 Gráficas: 2.5.1 Gráficas de barras, 2.5.2 Histogramas, 2.5.3 Polígonos, 2.5.4 Gráficas de tallo y hojas; 2.6 Métodos numéricos: 2.6.1 Medidas de tendencia central, 2.6.2 Mediciones de variabilidad, 2.6.3 Medidas de posición relativa, 2.6.4 Medidas de la forma de una distribución; 2.7 Una reorientación; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 3. Probabilidad: 3.1 Introducción; 3.2 Una definición de probabilidad; 3.3 Tablas de contingencia: 3.3.1 Muestreo de la población, 3.3.2 Tablas de frecuencias, 3.3.3 Tablas de probabilidad, 3.3.4 Independencia, 3.3.5 Sensibilidad, especificidad y conceptos relacionados, 3.3.6 Tasa de riesgo y razón de probabilidad, 3.3.7 Regla de Bayes; 3.4 La curva normal: 3.4.1 Muestreo de la población, 3.4.2 Algunas características de la curva normal, 3.4.3 Cómo calcular áreas bajo la curva normal, 3.4.4 Cómo utilizar la curva normal para aproximar probabilidades; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 4. Introducción a los métodos de inferencia y de una muestra: 4.1 Introducción; 4.2 Distribuciones muestrales: 4.2.1 Definición; 4.2.2 Distribución muestral de x, 4.2.3 Uso de la curva normal para aproximación de probabilidades asociadas con x, 4.2.4 Distribución muestral de p, 4.2.5 Uso de la distribución binominal para la aproximación de probabilidades asociada con p; 4.3 Prueba de hipótesis: 4.3.1 Introducción, 4.3.2 Método y justificación, 4.3.3 Prueba Z de una media, 4.3.4 Prueba t de una media, 4.3.5 Pruebas de una muestra para una proporción, 4.3.6 Pruebas de equivalencia, 4.3.7 Errores y decisiones correctas en una prueba de hipótesis; 4.4 Intervalos de confianza: 4.4.1 Introducción, 4.4.2 Razonamiento y método, 4.4.3 Una nota de advertencia, 4.4.4 Intervalos de confianza para ư cuando ơ es conocida, 4.4.5 Intervalos de confianza para ư cuando ơ no es conocida, 4.4.6 Intervalos de confianza para π; 4.5 Comparación de pruebas de hipótesis e intervalos de confianza: 4.5.1 Pruebas de hipótesis de dos colas e intervalos de confianza bilaterales, 4.5.2 Pruebas de hipótesis de una cola e intervalos de confianza unilaterales, 4.5.3 Algunos comentarios adicionales; 4.6 Una orientación; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 5. Métodos de muestras apareadas: 5.1 Introducción; 5.2 Métodos relacionados con la diferencia de medias: 5.2.1 La prueba t (de diferencia) de muestras apareadas, 5.2.2 Establecimiento de la equivalencia a través de pruebas t de muestras apareadas, 5.2.3 Intervalos de confianza para la diferencia de medias de muestras apareadas, 5.2.4 Suposiciones; 5.3 Métodos relacionados con las proporciones: 5.3.1 Prueba de McNemar de una proporción de muestras apareadas, 5.3.2 Establecimiento de la equivalencia para una proporción de muestras apareadas, 5.3.3 Intervalo de confianza para una proporción de muestras apareadas, 5.3.4 Suposiciones; 5.4 Métodos relacionados con las tasas de riesgo de muestras apareadas: 5.4.1 Antecedentes, 5.4.2 Pruebas de hipótesis RR= 1 para muestras apareadas, 5.4.3 Establecimiento de equivalencia mediante la tasa de riesgo de muestras apareadas, 5.4.4 Intervalo de confianza para la tasa de riesgo de muestras apareadas, 5.4.5 Suposiciones; 5.5 Métodos relacionados con las razones de probabilidad de muestras apareadas: 5.5.1 Antecedentes, 5.5.2 Prueba de la hipótesis OR= 1 para muestras apareadas, 5.5.3 Establecimiento de equivalencia mediante la razón de posibilidades de muestras apareadas, 5.5.4 Intervalo de confianza para una razón de posibilidades de muestras apareadas, 5.5.5 Suposiciones; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 6. Métodos para dos muestras independientes: 6.1 Introducción; 6.2 Métodos relacionados con las diferencias entre medias: 6.2.1 La prueba t de muestras independientes, 6.2.2 Cómo establecer la equivalencia por medio de las pruebas t de muestras independientes, 6.2.3 Intervalo de confianza para la diferencia entre las medias de dos muestras independientes, 6.2.4 Suposiciones; 6.3 Métodos relacionados con proporciones: 6.3.1 Una prueba de muestras independientes para la diferencia entre proporciones, 6.3.2 Cómo establecer la equivalencia por medio de una prueba Z de muestras independientes para la diferencia entre proporciones, 6.3.3 Intervalo de confianza para una diferencia entre proporciones basada en dos muestras independientes; 6.4 Métodos relacionados con las tasas de riesgo de muestras independientes: 6.4.1 Antecedentes, 6.4.2 Prueba de la hipótesis RR= 1 para muestras independientes, 6.4.3 Cómo establecer la equivalencia por medio de la tasa de riesgo de muestras independientes, 6.4.4 Intervalo de confianza para la tasa de riesgo de muestras independientes, 6.4.5 Suposiciones; 6.5 Métodos relacionados con razones de probabilidad de muestras independientes: 6.5.1 Antecedentes, 6.5.2 Prueba de la hipótesis OR= 1 para muestras independientes, 6.5.3 Cómo establecer la equivalencia por medio de la razón de probabilidad de muestras independientes, 6.5.4 Intervalo de confianza para la razón de probabilidad de muestras independientes, 6.5.5 Suposiciones, 6.5.6 Cómo estimar el riesgo de enfermedad a partir de datos de un control de caso; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 7. Métodos de muestras múltiples: 7.1 Introducción; 7.2 Prueba F del análisis de varianza (ANOVA) de un factor: 7.2.1 Hipótesis, 7.2.2, F obtenida, 7.2.3 La prueba de significancia, 7.2.4 La tabla de ANOVA, 7.2.5 Dos características importantes de MSb y MSw, 7.2.6 Suposiciones; 7.3 La prueba chi-cuadrada de 2 por k: 7.3.1 Hipótesis, 7.3.2 β2 obtenida, 7.3.3 Suposiciones; 7.4 Procedimientos de comparación múltiple: 7.4.1 Introducción, 7.4.2 Control de los errores familiares, 7.4.3 Comentarios adicionales con respecto de los procedimientos de comparación múltiple; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 8. Estimaciones de relaciones: 8.1 Antecedentes; 8.2 Coeficiente de correlación de Pearson del producto-momento (P-M): 8.2.1 Cálculo del coeficiente de correlación del producto-momento, 8.2.2 Naturaleza de la relación, 8.2.3 Fortaleza de la relación, 8.2.4 Correlación cero, 8.2.5 Relación causa-efecto, 8.2.6 Prueba de hipótesis e intervalo de confianza, 8.2.7 Hipótesis; 8.3 Prueba chi-cuadrada para la independencia: 8.3.1 Suposiciones; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 9. Regresión lineal: 9.1 Antecedentes; 9.2 Regresión lineal simple: 9.2.1 Cálculo de a y b, 9.2.2 Las sumas de cuadrados residuales y de regresión y los coeficientes de determinación y no determinación, 9.2.3 Notas sobre cálculo de SSres y SSreg, 9.2.4 Más comentarios sobre los coeficientes de determinación y no determinación, 9.2.5 Inferencia respecto de b y R2, 9.2.6 Una inconsistencia lógica; 9.3 Regresión lineal múltiple: 9.3.1 El modelo, 9.3.2 Cálculo del modelo, 9.3.3 Pruebas de significancia para R2 y para las b, 9.3.4 La prueba F parcial; 9.4 Suposiciones; 9.5 Algunos comentarios adicionales respecto de la utilidad de la RLM; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 10. Métodos basados en el principio de permutación: 10.1 Introducción; 10.2 Algunos preliminares: 10.2.1 Permutaciones, 10.2.2 Combinaciones; 10.3 Aplicaciones: 10.3.1 Correlación, 10.3.2 Pruebas de muestras pareadas, 10.3.3 Dos muestras independientes, 10.3.4 Muestras independientes múltiples, 10.3.5 Tablas de contingencia; 10.4 Más sobre los métodos basados en la permutación; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Apéndices: A. Tabla de la curva normal; B. Valores críticos de la distribución t del alumno; C. Valores críticos de la distribución F; D. Valores críticos de la distribución chi-cuadrada; E. Valores críticos de q para la prueba DHS de Tukey; F. Valores críticos del coeficiente de correlación de rangos; G. Valores críticos para la prueba de los signos de Wilcoxon; H. Valores críticos para la prueba de la suma de rangos de Wilcoxon; I. Valores críticos para la prueba Kruskal-Wallis; J. Casos de estudio1; K. Respuestas a los ejercicios.
Summary: Presenta una introducción a la bioestadística para estudiantes y profesionales de esta disciplina -- es un texto claramente expuesto con soluciones paso a paso, que guía al usuario por la solución del problema a los ejercicios, en vez de presentar respuestas simples -- La obra está dividida conceptualmente en tres partes: En los primeros cuatro capítulos se incluyen los fundamentos; Los capítulos 5 a 9 exponen las técnicas específicas usadas con datos continuos y binarios; El capítulo 10 brinda una perspectiva general de los métodos basados en permutaciones y se enfoca en pruebas específicas relacionadas -- Además, el texto introduce las pruebas de equivalencia que comúnmente se usan en ensayos clínicos, lo que en las primeras etapas ayuda a lograr la comprensión de las pruebas de hipótesis -- La página web www.pearsoneducacion.net/blair ofrece apoyos importantes al instructor.
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Incluye bibliografía e índice.

Contenido : Prefacio -- Cap. 1. Fundamentos de bioestadística: 1.1 Introducción; 1.2 Poblaciones y muestras; 1.3 Parámetros y estadísticos; 1.4 Estadística descriptiva e inferencial; 1.5 ¿Por qué poblaciones y muestras?; 1.6 ¿Qué ocurre ahora?; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 2. Métodos descriptivos: 2.1 Introducción; 2.2 Escalas de medición: 2.2.1 La escala nominal, 2.2.2 La escala ordinal, 2.2.3 La escala de intervalo (o intervalo igual), 2.2.4 La escala de razón, 2.2.5 Datos continuos y discretos, 2.2.6 Comentarios adicionales sobre las escalas; 2.3 Notación de sumatoria: 2.3.1 Notación básica, 2.3.2 Algunas reglas de la sumatoria; Ejemplo de aplicación; 2.4 Distribuciones: 2.4.1 Distribuciones de frecuencias, 2.4.2 Distribuciones de frecuencias relativas, 2.4.3 Distribuciones de frecuencias acumulativas, 2.4.4 Distribuciones de frecuencias relativas acumulativas, 2.4.5 Distribuciones agrupadas; 2.5 Gráficas: 2.5.1 Gráficas de barras, 2.5.2 Histogramas, 2.5.3 Polígonos, 2.5.4 Gráficas de tallo y hojas; 2.6 Métodos numéricos: 2.6.1 Medidas de tendencia central, 2.6.2 Mediciones de variabilidad, 2.6.3 Medidas de posición relativa, 2.6.4 Medidas de la forma de una distribución; 2.7 Una reorientación; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 3. Probabilidad: 3.1 Introducción; 3.2 Una definición de probabilidad; 3.3 Tablas de contingencia: 3.3.1 Muestreo de la población, 3.3.2 Tablas de frecuencias, 3.3.3 Tablas de probabilidad, 3.3.4 Independencia, 3.3.5 Sensibilidad, especificidad y conceptos relacionados, 3.3.6 Tasa de riesgo y razón de probabilidad, 3.3.7 Regla de Bayes; 3.4 La curva normal: 3.4.1 Muestreo de la población, 3.4.2 Algunas características de la curva normal, 3.4.3 Cómo calcular áreas bajo la curva normal, 3.4.4 Cómo utilizar la curva normal para aproximar probabilidades; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 4. Introducción a los métodos de inferencia y de una muestra: 4.1 Introducción; 4.2 Distribuciones muestrales: 4.2.1 Definición; 4.2.2 Distribución muestral de x, 4.2.3 Uso de la curva normal para aproximación de probabilidades asociadas con x, 4.2.4 Distribución muestral de p, 4.2.5 Uso de la distribución binominal para la aproximación de probabilidades asociada con p; 4.3 Prueba de hipótesis: 4.3.1 Introducción, 4.3.2 Método y justificación, 4.3.3 Prueba Z de una media, 4.3.4 Prueba t de una media, 4.3.5 Pruebas de una muestra para una proporción, 4.3.6 Pruebas de equivalencia, 4.3.7 Errores y decisiones correctas en una prueba de hipótesis; 4.4 Intervalos de confianza: 4.4.1 Introducción, 4.4.2 Razonamiento y método, 4.4.3 Una nota de advertencia, 4.4.4 Intervalos de confianza para ư cuando ơ es conocida, 4.4.5 Intervalos de confianza para ư cuando ơ no es conocida, 4.4.6 Intervalos de confianza para π; 4.5 Comparación de pruebas de hipótesis e intervalos de confianza: 4.5.1 Pruebas de hipótesis de dos colas e intervalos de confianza bilaterales, 4.5.2 Pruebas de hipótesis de una cola e intervalos de confianza unilaterales, 4.5.3 Algunos comentarios adicionales; 4.6 Una orientación; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 5. Métodos de muestras apareadas: 5.1 Introducción; 5.2 Métodos relacionados con la diferencia de medias: 5.2.1 La prueba t (de diferencia) de muestras apareadas, 5.2.2 Establecimiento de la equivalencia a través de pruebas t de muestras apareadas, 5.2.3 Intervalos de confianza para la diferencia de medias de muestras apareadas, 5.2.4 Suposiciones; 5.3 Métodos relacionados con las proporciones: 5.3.1 Prueba de McNemar de una proporción de muestras apareadas, 5.3.2 Establecimiento de la equivalencia para una proporción de muestras apareadas, 5.3.3 Intervalo de confianza para una proporción de muestras apareadas, 5.3.4 Suposiciones; 5.4 Métodos relacionados con las tasas de riesgo de muestras apareadas: 5.4.1 Antecedentes, 5.4.2 Pruebas de hipótesis RR= 1 para muestras apareadas, 5.4.3 Establecimiento de equivalencia mediante la tasa de riesgo de muestras apareadas, 5.4.4 Intervalo de confianza para la tasa de riesgo de muestras apareadas, 5.4.5 Suposiciones; 5.5 Métodos relacionados con las razones de probabilidad de muestras apareadas: 5.5.1 Antecedentes, 5.5.2 Prueba de la hipótesis OR= 1 para muestras apareadas, 5.5.3 Establecimiento de equivalencia mediante la razón de posibilidades de muestras apareadas, 5.5.4 Intervalo de confianza para una razón de posibilidades de muestras apareadas, 5.5.5 Suposiciones; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 6. Métodos para dos muestras independientes: 6.1 Introducción; 6.2 Métodos relacionados con las diferencias entre medias: 6.2.1 La prueba t de muestras independientes, 6.2.2 Cómo establecer la equivalencia por medio de las pruebas t de muestras independientes, 6.2.3 Intervalo de confianza para la diferencia entre las medias de dos muestras independientes, 6.2.4 Suposiciones; 6.3 Métodos relacionados con proporciones: 6.3.1 Una prueba de muestras independientes para la diferencia entre proporciones, 6.3.2 Cómo establecer la equivalencia por medio de una prueba Z de muestras independientes para la diferencia entre proporciones, 6.3.3 Intervalo de confianza para una diferencia entre proporciones basada en dos muestras independientes; 6.4 Métodos relacionados con las tasas de riesgo de muestras independientes: 6.4.1 Antecedentes, 6.4.2 Prueba de la hipótesis RR= 1 para muestras independientes, 6.4.3 Cómo establecer la equivalencia por medio de la tasa de riesgo de muestras independientes, 6.4.4 Intervalo de confianza para la tasa de riesgo de muestras independientes, 6.4.5 Suposiciones; 6.5 Métodos relacionados con razones de probabilidad de muestras independientes: 6.5.1 Antecedentes, 6.5.2 Prueba de la hipótesis OR= 1 para muestras independientes, 6.5.3 Cómo establecer la equivalencia por medio de la razón de probabilidad de muestras independientes, 6.5.4 Intervalo de confianza para la razón de probabilidad de muestras independientes, 6.5.5 Suposiciones, 6.5.6 Cómo estimar el riesgo de enfermedad a partir de datos de un control de caso; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 7. Métodos de muestras múltiples: 7.1 Introducción; 7.2 Prueba F del análisis de varianza (ANOVA) de un factor: 7.2.1 Hipótesis, 7.2.2, F obtenida, 7.2.3 La prueba de significancia, 7.2.4 La tabla de ANOVA, 7.2.5 Dos características importantes de MSb y MSw, 7.2.6 Suposiciones; 7.3 La prueba chi-cuadrada de 2 por k: 7.3.1 Hipótesis, 7.3.2 β2 obtenida, 7.3.3 Suposiciones; 7.4 Procedimientos de comparación múltiple: 7.4.1 Introducción, 7.4.2 Control de los errores familiares, 7.4.3 Comentarios adicionales con respecto de los procedimientos de comparación múltiple; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 8. Estimaciones de relaciones: 8.1 Antecedentes; 8.2 Coeficiente de correlación de Pearson del producto-momento (P-M): 8.2.1 Cálculo del coeficiente de correlación del producto-momento, 8.2.2 Naturaleza de la relación, 8.2.3 Fortaleza de la relación, 8.2.4 Correlación cero, 8.2.5 Relación causa-efecto, 8.2.6 Prueba de hipótesis e intervalo de confianza, 8.2.7 Hipótesis; 8.3 Prueba chi-cuadrada para la independencia: 8.3.1 Suposiciones; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 9. Regresión lineal: 9.1 Antecedentes; 9.2 Regresión lineal simple: 9.2.1 Cálculo de a y b, 9.2.2 Las sumas de cuadrados residuales y de regresión y los coeficientes de determinación y no determinación, 9.2.3 Notas sobre cálculo de SSres y SSreg, 9.2.4 Más comentarios sobre los coeficientes de determinación y no determinación, 9.2.5 Inferencia respecto de b y R2, 9.2.6 Una inconsistencia lógica; 9.3 Regresión lineal múltiple: 9.3.1 El modelo, 9.3.2 Cálculo del modelo, 9.3.3 Pruebas de significancia para R2 y para las b, 9.3.4 La prueba F parcial; 9.4 Suposiciones; 9.5 Algunos comentarios adicionales respecto de la utilidad de la RLM; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Cap. 10. Métodos basados en el principio de permutación: 10.1 Introducción; 10.2 Algunos preliminares: 10.2.1 Permutaciones, 10.2.2 Combinaciones; 10.3 Aplicaciones: 10.3.1 Correlación, 10.3.2 Pruebas de muestras pareadas, 10.3.3 Dos muestras independientes, 10.3.4 Muestras independientes múltiples, 10.3.5 Tablas de contingencia; 10.4 Más sobre los métodos basados en la permutación; Palabras y frases clave; Ejercicios -- Apéndices: A. Tabla de la curva normal; B. Valores críticos de la distribución t del alumno; C. Valores críticos de la distribución F; D. Valores críticos de la distribución chi-cuadrada; E. Valores críticos de q para la prueba DHS de Tukey; F. Valores críticos del coeficiente de correlación de rangos; G. Valores críticos para la prueba de los signos de Wilcoxon; H. Valores críticos para la prueba de la suma de rangos de Wilcoxon; I. Valores críticos para la prueba Kruskal-Wallis; J. Casos de estudio1; K. Respuestas a los ejercicios.

Presenta una introducción a la bioestadística para estudiantes y profesionales de esta disciplina -- es un texto claramente expuesto con soluciones paso a paso, que guía al usuario por la solución del problema a los ejercicios, en vez de presentar respuestas simples -- La obra está dividida conceptualmente en tres partes: En los primeros cuatro capítulos se incluyen los fundamentos; Los capítulos 5 a 9 exponen las técnicas específicas usadas con datos continuos y binarios; El capítulo 10 brinda una perspectiva general de los métodos basados en permutaciones y se enfoca en pruebas específicas relacionadas -- Además, el texto introduce las pruebas de equivalencia que comúnmente se usan en ensayos clínicos, lo que en las primeras etapas ayuda a lograr la comprensión de las pruebas de hipótesis -- La página web www.pearsoneducacion.net/blair ofrece apoyos importantes al instructor.

Título original : Biostatistics for the health.

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