• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • The Science of Real-Time Data Capture: Self-reports in health research

    The Science of Real-Time Data Capture by Stone, Arthur; Shiffman, Saul; Atienza, Audie;

    Self-reports in health research

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár GBP 77.00
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        36 786 Ft (35 035 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 3 679 Ft off)
      • Kedvezményes ár 33 108 Ft (31 532 Ft + 5% áfa)

    36 786 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó OUP USA
    • Megjelenés dátuma 2007. május 3.

    • ISBN 9780195178715
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem416 oldal
    • Méret 234x157x27 mm
    • Súly 680 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk 42 line illustrations
    • 0

    Kategóriák

    Rövid leírás:

    The set of techniques known collectively as real-time data capture (RTDC) is becoming increasingly important in medical research. This volume gives the most complete view yet of the state of RTDC science and its potential for use across the health and behavioural sciences.

    Több

    Hosszú leírás:

    The set of techniques known collectively as real-time data capture (RTDC) is becoming increasingly important in medical research. Based on the collection of data in people's typical environments, RTDC is primarily used with self-reported data, such as medical symptoms and psychological states. Now, its guiding principles and supporting technologies also provide a framework for scientists to monitor physiological information such as heart rate, blood pressure, and skin conductance. This volume gives the most complete view yet of the state of RTDC science and its potential for use across the health and behavioural sciences.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Part I: The Science and Theory of Real-Time Data Capture: A Focus on Ecological Momentary Assessment (EMA)
    Historical Roots and Rationale of Ecological Momentary Assessment (EMA)
    Retrospective and Concurrent Self-Reports: The Rationale for Real-Time Data Capture
    Designing Protocols for Ecological Momentary Assessment
    Special Methodological Challenges and Opportunities in Ecological Momentary Assessment
    The Analysis of Real-Time Momentary Data: A Practical Guide
    Part II: Application of Real-Time Data Capture: Exemplars of Real-Time Data Research
    Real-Time Data Capture and Adolescent Cigarette Smoking: Moods and Smoking
    Ecological Momentary Assessment of Physical Activity in Hispanics/Latinos Using Pedometers and Diaries
    Dietary Assessment and Monitoring in Real-Time
    Real-Time Data Capture: Ecological Momentary Assessment of Behavioral Symptoms Associated with Eating Disorders
    Ecological Momentary Assessment for Alcohol Consumption
    Assessing the Impact of Fibromyalgia Syndrome in Real-Time
    Evaluating Fatigue of Ovarian Cancer Patients Using Ecological Momentary Assessment
    Personality, Mood States, and Daily Health
    Ecological Momentary Assessment as a Resource for Social Epidemiology
    Part III: Future Developments in Real-Time Data Capture
    Momentary Health Interventions: Where are we and where are we going?
    Technological Innovations Enabling Automatic, Context-Sensitive Ecological Momentary Assessment
    Statistical Issues in Intensive Longitudinal Data Analysis
    Thoughts on the Present State of Real-Tmie Data Capture

    Több
    0