"Prefazione I modelli di regressione sono oggi uno strumento standard nella ricerca medica. Tuttavia, la loro applicazione e l'interpretazione dei loro risultati è spesso impegnativa. Lo scopo di questo libro è quello di introdurre i ricercatori medici ai concetti di base e ad altri aspetti importanti dei modelli di regressione, che devono essere presi in considerazione nella loro applicazione per garantire un uso ottimale e nell'interpretazione dei loro risultati per supportare l'adeguata risposta alle questioni in oggetto. Tre modelli di regressione sono particolarmente popolari nella ricerca medica: il modello di regressione classico per un risultato continuo, il modello di regressione logistica per un risultato binario e il modello dei rischi proporzionali di Cox per i dati di sopravvivenza. Inoltre, è possibile trovare altri modelli di regressione per tipi di dati più specifici o per situazioni specifiche, ad esempio la regressione di Poisson per i dati di conteggio e di incidenza o la regressione logistica condizionale per l'analisi di studi caso-controllo abbinati. In questo libro affronteremo, tuttavia, argomenti rilevanti per tutti i tipi di modelli di regressione. Tali argomenti sono ad esempio: l'interpretazione delle stime degli effetti, degli intervalli di confidenza e dei valori p. analisi in una pubblicazione - tipiche insidie nell'interpretazione dei risultati - l'impatto di diversi tipi di domande di ricerca (definizione di un effetto, quantificazione di un effetto, previsione) e progetti di ricerca (studi osservazionali, esperimenti) sull'uso di modelli di regressione - le fasi di preparazione prima di un'analisi di regressione come la scelta delle variabili, la loro codifica e l'uso di trasformazioni"--
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