To be or not to be associated: power study of four statistical modeling approaches to identify parasite associations in cross-sectional studies

Vaumourin E.; Vourc'h G.; Telfer S.; Lambin X.; Salih D.; Seitzer U.; Morand S.; Charbonnel N.; Vayssier-Taussat M.; Gasqui P.

To be or not to be associated: power study of four statistical modeling approaches to identify parasite associations in cross-sectional studies

2014

AGROVOC关键词

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书目信息

发表于

Frontiers in Cellular and Infection Microbiology

卷 4 期 62

页码

11 p.

其它主题

Theileria velifera

类型

Journal Article; Journal Part

来源

Vaumourin E., Vourc'h G., Telfer S., Lambin X., Salih D., Seitzer U., Morand S., Charbonnel N., Vayssier-Taussat M., Gasqui P. 2014. To be or not to be associated: power study of four statistical modeling approaches to identify parasite associations in cross-sectional studies. Frontiers in Cellular and Infection Microbiology, 4 (62) : 11 p. http://dx.doi.org/10.3389/fcimb.2014.00062

自何时收录于AGRIS: 2017-07-15

格式: AGRIS AP

数据提供者

这条记录提供自 Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement

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DOI http://publications.cirad.fr/une_notice.php?dk=575441

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