Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 3 olvasói szavazat alapján történt.
Multivariate Analysis for the Behavioral Sciences, Second Edition
Multivariate Analysis for the Behavioral Sciences, Second Edition célja, hogy bemutassa, hogyan használhatók a különböző statisztikai módszerek a pszichológusok és más viselkedéskutatók által gyűjtött adatok elemzésére. A bevezető statisztikával való némi ismeretséget feltételezve a könyv a viselkedéstudományokban használt különféle vizsgálati tervek rövid ismertetésével és az adatelemzési modellek fogalmával kezdődik. A bevezető fejezetben a p-értékek és a konfidenciaintervallumok vitatott kérdéseit is tárgyalja.
A grafikus módszerek ismertetése után a könyv a regressziós módszerekkel foglalkozik, beleértve az egyszerű lineáris regressziót, a többszörös regressziót, a helyileg súlyozott regressziót, az általánosított lineáris modelleket, a logisztikus regressziót és a túlélési elemzést. További fejezetek foglalkoznak a longitudinális adatokkal és a hiányzó értékekkel, mielőtt az utolsó hét fejezet a többváltozós elemzéssel foglalkozik, beleértve a főkomponens-elemzést, a faktorelemzést, a többdimenziós skálázást, a korrelációelemzést és a klaszterelemzést.
Jellemzők:
⬤ A viselkedéskutatók számára közérthető bevezetést nyújt a többváltozós elemzésbe.
⬤ Tartalmaz nagyszámú valós adathalmazt, többek között kognitív viselkedésterápiát, bűnözési rátát és kábítószer-használatot.
⬤ Majdnem 100 gyakorlatot tartalmaz tanfolyami használatra vagy önálló tanulásra.
⬤ Kiegészítve egy GitHub repository-val, amely tartalmazza a példákhoz és gyakorlatokhoz tartozó összes adathalmazt és R-kódot.
⬤ Az elméleti részletek elkülönülnek a szöveg fő részétől.
⬤ Megfelel mindenkinek, aki a viselkedéstudományok területén dolgozik, és alapvető statisztikai ismeretekkel rendelkezik.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)