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Produktbild: Experimental Design for Laboratory Biologists

Experimental Design for Laboratory Biologists Maximising Information and Improving Reproducibility

Fr. 82.90

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

08.12.2016

Verlag

Cambridge University Press

Seitenzahl

430

Maße (L/B/H)

24.6/18.9/2.4 cm

Gewicht

940 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-107-42488-3

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

08.12.2016

Verlag

Cambridge University Press

Seitenzahl

430

Maße (L/B/H)

24.6/18.9/2.4 cm

Gewicht

940 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-107-42488-3

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Experimental Design for Laboratory Biologists
  • 1. Introduction: 1.1 What is reproducibility?; 1.2 The psychology of scientific discovery; 1.3 Are most published results wrong?; 1.4 Frequentist statistical interference; 1.5 Which statistics software to use?; 2. Key ideas in experimental design: 2.1 Learning versus confirming experiments; 2.2 The fundamental experimental design equation; 2.3 Randomisation; 2.4 Blocking; 2.5 Blinding; 2.6 Effect type: fixed versus random; 2.7 Factor arrangement: crossed versus nested; 2.8 Interactions between variables; 2.9 Sampling; 2.10 Use of controls; 2.11 Front-aligned versus end-aligned designs; 2.12 Heterogeneity and confounding; 3. Replication (what is 'N'?): 3.1 Biological units; 3.2 Experimental units; 3.3 Observational units; 3.4 Relationship between units; 3.5 How is the experimental unit defined in other disciplines?; 4. Analysis of common designs: 4.1 Preliminary concepts; 4.2 Background to the designs; 4.3 Completely randomised designs; 4.4 Randomised block designs; 4.5 Split-unit designs; 4.6 Repeated measures designs; 5. Planning for success: 5.1 Choosing a good outcome variable; 5.2 Power analysis and sample size calculations; 5.3 Optimal experimental designs (rules of thumb); 5.4 When to stop collecting data?; 5.5 Putting it all together; 5.6 How to get lucky; 5.7 The statistical analysis plan; 6. Exploratory data analysis: 6.1 Quality control checks; 6.2 Preprocessing; 6.3 Understanding the structure of the data; Appendix A. Introduction to R; Appendix B. Glossary.