Bewertung:
Das Buch gilt als wertvolle Ressource für das Erlernen von Regression und Statistik und wird für seine klare Sprache und modernen Techniken gelobt. Es wurde jedoch wegen der Verwendung von Nicht-Standard-Notationen und des Vorhandenseins von Fehlern in der ersten Auflage kritisiert.
Vorteile:Klarer und angenehmer Schreibstil, ausgezeichnete Erklärungen, nützlich für das Erlernen von Regression, vorteilhaft sowohl für das persönliche Studium als auch für Forschungsteams, und von den Lesern sehr geschätzt.
Nachteile:Die Verwendung von Nicht-Standard-Notationen irritiert einige Leser, und die erste Auflage enthält eine beträchtliche Anzahl von Errata.
(basierend auf 8 Leserbewertungen)
Regression Analysis and Linear Models: Concepts, Applications, and Implementation
Dieser benutzerfreundliche Text, der das konzeptionelle Verständnis gegenüber der Mathematik in den Vordergrund stellt, führt Studierende und Forscher in den Sozial-, Verhaltens-, Verbraucher- und Gesundheitswissenschaften in die lineare Regressionsanalyse ein. Zu den behandelten Themen gehören Modellkonstruktion und -schätzung, Quantifizierung und Messung multivariater und partieller Assoziationen, statistische Kontrolle, Gruppenvergleiche, Moderationsanalyse, Mediation und Pfadanalyse sowie Regressionsdiagnostik. Anhand von spannenden Beispielen wird jede Technik demonstriert, begleitet von hilfreichen Ratschlägen und Hinweisen. Die Verwendung von SPSS, SAS und STATA wird hervorgehoben, mit einem Anhang zur Regressionsanalyse mit R. Die begleitende Website ( www.afhayes.com ) bietet Datensätze für die Beispiele des Buches sowie das RLM-Makro für SPSS und SAS.
Pädagogische Merkmale:
*Die Kapitel enthalten SPSS-, SAS- oder STATA-Code, der für die beschriebenen Analysen relevant ist, wobei jeder Code für eine einfache Identifizierung eindeutig formatiert ist.
*Ein Anhang dokumentiert das RLM-Makro, das unter anderem Berechnungen zur Schätzung und Untersuchung von Wechselwirkungen, Dominanzanalysen, heteroskedastizitätskonsistente Standardfehler und lineare Spline-Regression erleichtert.
*Die Schüler werden angeleitet, das in den einzelnen Kapiteln Gelernte anhand von online bereitgestellten Datensätzen zu üben.
*Behandelt Themen, die normalerweise nicht behandelt werden, wie z. B. Möglichkeiten zur Messung der Bedeutung einer Variable, Kodierungssysteme zur Darstellung kategorischer Variablen, Kausalität und Mythen über das Testen von Interaktionen.
| ISBN: | 9781462521135 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 661 |
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