Leserbewertungen
Zusammenfassung:Grundlagen der Mehrebenenmodelle: Monopoly Data and Stata von Ralph Taylor wird dafür gelobt, dass es die Modellierung auf mehreren Ebenen anhand von leicht verständlichen Beispielen unter Verwendung des beliebten Brettspiels Monopoly zugänglich und verständlich macht. Das Buch dient sowohl als Lehrbuch für Studenten in einem Statistikkurs der zweiten Stufe als auch als Nachschlagewerk für Fachleute. Die klaren Erklärungen und der praktische Ansatz kommen gut an, insbesondere bei Neueinsteigern und Lehrenden.
Vorteile:⬤ Macht komplexe Konzepte der Mehrebenenmodellierung zugänglich und verständlich.
⬤ Interessante Verwendung von Monopoly-Daten für anschauliche Beispiele.
⬤ Hervorragende Ressource sowohl für die Lehre als auch für die angewandte Forschung.
⬤ Bietet eine solide Grundlage grundlegender Konzepte, bevor es weitergeht.
⬤ Die begleitende Website bietet zusätzliche Ressourcen, darunter herunterladbare Daten und anschauliche Video-Links.
Keine expliziten Hinweise in den Rezensionen, obwohl einige Benutzer andeuteten, dass Vorkenntnisse in Statistik die Erfahrung verbessern könnten.
(basierend auf 6 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Multilevel Model Foundations: Monopoly(r) Data and Stata
Inhalt des Buches:
Dieses Buch führt in die Grundlagen von Mehrebenenmodellen ein und verwendet dazu Monopoly(R)-Mietdaten aus dem klassischen Brettspiel und das Statistikprogramm Stata(R). Die weit verbreitete Erfahrung mit dem Spiel bedeutet, dass viele Leser einen Vorsprung haben, um diese Modelle zu verstehen.
Der kleine Datensatz, 132 Mietwerte für 22 Immobilien, die nach den vier Seiten des Spielbretts geclustert sind, wird mit umfangreichen grafischen Darstellungen der Daten und Ergebnisse kombiniert, so dass alle Leser die Kernideen der Mehrebenenmodelle auf einer granularen Ebene in Aktion sehen können. Zwei Kapitel über statistische Standardmodelle, die einseitige Varianzanalyse und die multiple Regression, helfen den Lesern zu erkennen, wie mehrstufige Modelle auf diesen einstufigen Ideen aufbauen, sie aber auch erweitern. In den Kapiteln werden drei grundlegende Mehrebenenmodelle für Querschnittsanalysen - Varianzanalyse, Kovarianzanalyse und Zufallskoeffizientenregression - und ein grundlegendes Entwicklungsmodell für Längsschnittanalysen vorgestellt.
Anleitungen zur Fehlerbehebung in Verbindung mit einer genauen Untersuchung von Datenmustern und einer sorgfältigen Inspektion von Modellparametern helfen den Lesern, besser zu verstehen, was Modellergebnisse bedeuten, wann Modellergebnissen vertraut werden sollte und wann nicht, und wie Modellergebnisse mit zentralen theoretischen Fragen zusammenhängen. Infolgedessen werden die Leser ein Gefühl für die besten Verfahren zur Erstellung und Diagnose ihrer eigenen mehrstufigen Modelle entwickeln.
Diejenigen, die den Band durcharbeiten, können das Gelernte ohne weiteres auf komplexere Datensätze und Modelle anwenden und die online verfügbaren Stata-Dateien an diese Projekte anpassen. Jeder Sozialwissenschaftler, der mit zeitlich, räumlich oder beides geclusterten Daten arbeitet und mehr darüber erfahren möchte, wie diese Modelle verwendet, interpretiert oder gelehrt werden können, wird dieses Buch nützlich finden.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781032431970 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 200 |
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