Author: Ana Alicia Vallejos SánchezPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 12
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Caries dental en escolares de 6 a 12 años de edad en Navolato, Sinaloa, México
Author: Ana Alicia Vallejos SánchezPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 12
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Estudio epidemiológico de caries dental en niños de 6 y 12 años, su relación con el nivel socio-cultural y la concentración de microorganismos cariógenos [Microforma]
![Estudio epidemiológico de caries dental en niños de 6 y 12 años, su relación con el nivel socio-cultural y la concentración de microorganismos cariógenos [Microforma] PDF](https://books.google.com/books/content/images/frontcover/pEoFtwAACAAJ?fife=w80-h100)
Author: José Jiménez LozanoPublisher:
ISBN: 9788447229567
Category :
Languages : es
Pages : 7
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Prevalencia de caries dental en escolares de 6 y 12 años comuna de Futaleufú, 2009
Author: Juan Pablo Brito SánchezPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages :
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Medidas preventivas de la caries dental en niños de 0 a 6 años de edad
Author: Modelo Predictivo para determinar el Riesgo de Caries Dental en niños de 6 a 12 años
Author: Johany Duque de Estrada RiverónPublisher:
ISBN: 9789591617163
Category :
Languages : es
Pages : 199
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Modelo predictivo para determinar el riesgo de caries dental en niños de 6 a 12 años
Author: Johany Duque de Estrada RiverónPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 199
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Se trabajó para desarrollar un Modelo Predictivo para determinar el riesgo de Caries Dental en niños.
Prevalencia de caries dental asociado con la higiene oral e ingesta de carbohidratos
Author: Lebrón Cuevas Jenny NasthiaPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages :
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Caries Dental en niños de 5 a 14 años de edad. Girardot, Aragua. 2014
Author: Marisol Yeras GarcíaPublisher:
ISBN: 9783659652561
Category :
Languages : es
Pages : 100
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Prevalencia de caries dental e índices CEOD y COPD en niños y niñas de 6 años y adolescentes de 12 años de edad. Comuna de Tirúa. Provincia de Arauco. Chile, 2009
Author: Sebastián Moreno LópezMissing Data
Author: Paul D. AllisonPublisher: SAGE Publications
ISBN: 1071962523
Category : Social Science
Languages : en
Pages : 100
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Sooner or later anyone who does statistical analysis runs into problems with missing data in which information for some variables is missing for some cases. Why is this a problem? Because most statistical methods presume that every case has information on all the variables to be included in the analysis. Using numerous examples and practical tips, this book offers a nontechnical explanation of the standard methods for missing data (such as listwise or casewise deletion) as well as two newer (and, better) methods, maximum likelihood and multiple imputation. Anyone who has been relying on ad-hoc methods that are statistically inefficient or biased will find this book a welcome and accessible solution to their problems with handling missing data.