Andreas Habicht
Medicinsk statistik
244 s, tab, ill. København: Munksgaard, 2017. Pris DKK 349
ISBN 978-87-628-1552-0
Den erfarne danske biostatistikeren Andreas Habicht har skrevet en lettlest og innholdsrik lærebok i medisinsk statistikk. Målgruppen er medisin- og ph.d.-studenter, men boken passer også godt for studenter og forskere fra andre helsefag. Det er hovedvekt på kliniske problemstillinger og utprøvninger, mindre på epidemiologiske studier og registerforskning.
Det er 30 relativt korte kapitler. I det første argumentere forfatteren for hvorfor statistikk er viktig i medisinsk forskning. Allerede her avslører han sine gode pedagogiske evner og sin vilje til å dele sine erfaringer med leseren. I starten er det også en oversikt over typiske problemstillinger vi møter som forskere, hvilke statistiske tester og modellene de bør løses med, og hvor dette er forklart.
Medicinsk statistik er en veksling mellom teori, metode og gode råd. Innholdet i teorikapitlene er velkjent fra andre statistikkbøker, som hypotesetester, konfidensintervaller og de vanligste statistiske fordelingene. I metodekapitlene forklarer forfatteren grunnlaget for de mest brukte statistiske metodene og modellene, slik som t-tester, ikke-parametriske tester, variansanalyse og regresjon (lineær regresjon og Cox-regresjon). De gode rådene kan blant annet hjelpe oss til å vurdere fordelingsegenskapene til et utvalg og godheten til en statistisk modell.
Det er også et kapittel om utvikling og validering av spørreskjemaer og et kapittel om relevante programmer for å analysere data. Disse er godt skrevet av Tove Holm-Larsen og Kristoffer Grønnegaard. Det finnes også enkle oppskrifter på hvordan man kan utføre tester i SAS og R.
Habichts bok er unik i det at den kombinerer de viktigste statistiske testene og modellene med hvordan man kan utføre disse i flere statistikkprogrammer. Man skjønner at den er skrevet av en som har undervist og har erfaring fra kliniske utprøvninger. Forfatteren har tenkt gjennom vanskelige problemstillinger og forklarer løsninger på en pedagogisk god måte. Det jeg likte best, var hans forklaring på multiple tester og hvordan man kan justere for utgangsverdien (baseline) i gjentatte målinger.
