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PARTE I: BIOESTADÍSTICA BÁSICA -- Análisis descriptivo -- Análisis bivariante -- Análisis multivariante -- PARTE II: BIOESTADÍSTICA AVANZADA -- Modelos Lineales Generalizados (GLM) -- Modelos Lineales Generalizados Mixtos (GLMM) -- Modelos Aditivos Generalizados (GAM) -- Modelos Aditivos Generalizados Mixtos (GAMM) -- Análisis de Supervivencia Dependiente del Tiempo: Modelos de Cox-Aalen -- Predicción del Tiempo de Supervivencia --Modelos Explicativos y Predictivos: validación interna – ANEXOS – REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Este no es un libro para aprender Bioestadística, ni es un libro para aprender R. Esta obra trata de cómo aplicar métodos bioestadísticos con el entorno R a problemas reales de práctica clínica, o a resolver objetivos de investigación en Ciencias de la Salud. Con numerosos ejemplos prácticos, el autor muestra soluciones de código con R sobre los principales métodos estadísticos aplicados a la Biomedicina. El texto contiene una primera parte de Bioestadística Básica, donde muestra el código con los métodos básicos de la estadística bivariante y multivariante. La segunda parte, Bioestadística Avanzada, aplica modelos multivariantes lineales generalizados, modelos mixtos, aditivos y análisis de supervivencia.