Christel Weiß - Böcker

Übersichtlich und kompakt bietet Ihnen dieses Lehrbuch einen vollständigen Überblick über alle prüfungsrelevanten Inhalte der medizinischen Statistik. Es leitet Sie leicht verständlich und praxisbezogen durch das gesamte Basiswissen von den Grundlagen bis hin zu den wichtigsten Anwendungen. Profitieren Sie von der langjährigen Erfahrung der Dozentin, die sorgfältig das Wesentliche für Sie ausgewählt und aufbereitet hat.Der InhaltDas bewährte didaktische Konzept  ermöglicht ein effizientes Lernen:Kernaussagen – Bringen das Wichtigste auf den PunktFallbeispiele – Stellen einen anschaulichen Bezug zur Praxis herPrüfungsteil – Für eine optimale Vorbereitung auf MC-Fragen und mündliche PrüfungenDie AutorinProf. Dr. sc. Hum. Habil. Dipl.- Math. Christel Weiß ist die Leiterin der Abteilung für Medizinische Statistik, Biomathematik und Informationsverarbeitung des Universitätsklinikums Mannheim, Medizinische Fakultät der Universität Heidelberg.

In diesem Buch sind Lehrbeispiele gesammelt, die Dozierenden wertvolle Anregungen für ihre eigene Lehre liefern: Es werden Ideen für einzelne Übungen, Unterrichtseinheiten, Prüfungen oder ganze Kurse vorgestellt. Die benötigten Materialien sind für die Nutzer online frei verfügbar, um die Anwendung zu vereinfachen.Alle Beiträge dieses Buches wurden 2020 für den Preis für das beste Health-Data-Science-Lehrmaterial eingereicht, der von der Arbeitsgruppe Lehre und Didaktik der Biometrie der Deutschen Region der Internationalen Biometrischen Gesellschaft und der GMDS ausgeschrieben wurde. So entstand ein breiter Querschnitt an Beiträgen für lebendige Lehre in Biometrie, Epidemiologie, Public Health und ähnlichen Gebieten. Das Buch knüpft damit an die beiden Bände Zeig mir Biostatistik! und Zeig mir mehr Biostatistik! an, denen ähnliche Ausschreibungen vorausgingen.Die Herausgeber unterrichten Biometrie als Haupt- oder Nebenfach an verschiedenen Universitäten bzw. Hochschulen. Es verbindet sie das gemeinsame Ziel, den Austausch von Ideen und ausgereiftem Unterrichtsmaterial im Bereich Health Data Science zu fördern.