Regresszióelemzés és lineáris modellek: Fogalmak, alkalmazások és végrehajtás

Olvasói vélemények

A könyvet nagyra értékelik a regresszió és a statisztika tanulásának értékes forrásaként, és dicsérik világos írásmódja és modern technikái miatt. Kritikát kapott azonban a nem szabványos jelölések használata és az első kiadásban szereplő hibák miatt.

Világos és élvezetes írás, kiváló magyarázatok, hasznos a regresszió tanulására, kedvező mind a személyes tanulmányok, mind a kutatócsoportok számára, és az olvasók nagyra értékelik.

A nem szabványos jelölések használata irritálja az olvasók egy részét, és az első kiadásban jelentős mennyiségű hibajegyzék található.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Regression Analysis and Linear Models: Concepts, Applications, and Implementation

Könyv tartalma:

A matematikával szemben a fogalmi megértést előtérbe helyező, felhasználóbarát szöveg a lineáris regresszióelemzést mutatja be a hallgatók és kutatók számára a társadalom-, viselkedés-, fogyasztó- és egészségtudományok területén. A lefedettség magában foglalja többek között a modellépítést és -becslést, a többváltozós és részleges asszociációk számszerűsítését és mérését, a statisztikai ellenőrzést, a csoportos összehasonlításokat, a moderációs elemzést, a közvetítés és az útvonalelemzést, valamint a regressziós diagnosztikát. Az egyes technikák bemutatására izgalmas, kidolgozott példák szolgálnak, amelyeket hasznos tanácsok és figyelmeztetések kísérnek. Az SPSS, a SAS és a STATA használata hangsúlyos, a függelék pedig a regresszióelemzésről szól az R segítségével. A kísérő weboldal ( www.afhayes.com ) adatállományokat biztosít a könyv példáihoz, valamint az RLM makrót az SPSS és a SAS számára.

Pedagógiai jellemzők:

*A fejezetek a leírt elemzésekhez kapcsolódó SPSS, SAS vagy STATA kódot tartalmaznak, mindegyik külön-külön formázva a könnyű azonosíthatóság érdekében.

*Egy függelék dokumentálja az RLM makrót, amely megkönnyíti a számításokat többek között a kölcsönhatások becslésére és vizsgálatára, a dominanciaelemzésre, a heteroszkedaszticitással konzisztens standard hibákra és a lineáris spline regresszióra.

*A tanulók az egyes fejezetekben tanultakat az online rendelkezésre bocsátott adatkészletek segítségével gyakorolják.

*Kezeli az általában nem tárgyalt témákat, például a változó fontosságának mérési módjait, a kategorikus változók ábrázolására szolgáló kódolási rendszereket, az ok-okozati összefüggéseket és a kölcsönhatás vizsgálatával kapcsolatos mítoszokat.