Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Data Analysis with Mplus de Christian Geiser

Data Analysis with Mplus: Methodology in the Social Sciences

Autor Christian Geiser
en Limba Engleză Paperback – 22 ian 2013

Evoluția metodologiilor de cercetare în științele sociale a impus tranziția de la analize statistice univariate la modele multivariate complexe, capabile să surprindă dinamica reală a fenomenelor umane. Data Analysis with Mplus reflectă această schimbare, oferind o punte tehnică între colectarea primară a datelor și modelarea lor avansată. Observăm cum Christian Geiser reușește să demistifice utilizarea unuia dintre cele mai flexibile programe de modelare a ecuațiilor structurale (SEM), punând accent pe fluxul de lucru real: de la gestionarea datelor în SPSS la interpretarea output-ului generat de Mplus.

Structura cărții urmărește o progresie logică, începând cu managementul datelor (codarea valorilor lipsă, exportul ASCII) și avansând spre modele liniare de regresie latentă și analiză factorială confirmatorie (CFA) de ordinul întâi și al doilea. Ne-a atras atenția includerea unor secțiuni dedicate analizei variabilității și schimbării, precum modelele Latent State-Trait, domeniu în care autorul are o expertiză recunoscută. Această lucrare completează perspectiva oferită de Structural Equation Modeling with Mplus de Barbara M. Byrne, adăugând un accent pronunțat pe pregătirea tehnică a seturilor de date și pe soluționarea obstacolelor de programare prin intermediul casetelor cu sfaturi practice prezente în fiecare capitol.

În contextul operei sale, Data Analysis with Mplus servește ca un fundament metodologic general, spre deosebire de lucrările sale mai specializate precum Longitudinal Structural Equation Modeling with Mplus sau Structural Equation Modeling of Multiple Rater Data. Tonul este unul didactic și aplicat, facilitând înțelegerea conceptelor prin exemple ce pot fi rulate chiar și în versiunea demo gratuită a software-ului, ceea ce o face o resursă esențială pentru mediul academic.

Citește tot Restrânge

Din seria Methodology in the Social Sciences

  • 8% Confirmatory Factor Analysis for Applied Research, Second Edition
    Preț: 48672 lei
  • 15% Psychometric Methods: Theory into Practice
    Preț: 57653 lei
  • 9% Regression Analysis and Linear Models: Concepts, Applications, and Implementation
    Preț: 63523 lei
  • 8% Measurement Theory and Applications for the Social Sciences
    Preț: 59736 lei
  • Quasi-Experimentation: A Guide to Design and Analysis
    Preț: 41656 lei
  • 8% Theory Construction and Model-Building Skills, Second Edition: A Practical Guide for Social Scientists
    Preț: 48791 lei
  • 8% Longitudinal Structural Equation Modeling with Mplus: A Latent State-Trait Perspective
    Preț: 46093 lei
  • 15% Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Fifth Edition
    Preț: 45931 lei
  • 8% Intensive Longitudinal Methods: An Introduction to Diary and Experience Sampling Research
    Preț: 41576 lei
  • 15% Growth Modeling: Structural Equation and Multilevel Modeling Approaches
    Preț: 54465 lei
  • Missing Data: A Gentle Introduction
    Preț: 31998 lei
  • Regression Analysis for Categorical Moderators
    Preț: 36324 lei
  • A Primer on Regression Artifacts
    Preț: 48254 lei
  • Spectral Analysis of Time-Series Data
    Preț: 40544 lei
  • 26% Doing Statistical Mediation and Moderation
    Preț: 33619 lei
  • 12% Applied Meta-Analysis for Social Science Research
    Preț: 34338 lei
  • 26% Hypothesis Testing and Model Selection in the Social Sciences
    Preț: 37027 lei
  • 16% Conducting Personal Network Research: A Practical Guide
    Preț: 31712 lei
  • 9% Conducting Personal Network Research Cancelled
    Preț: 50626 lei

Preț: 41814 lei

Puncte Express: 627

Carte disponibilă

Livrare economică 01-15 mai
Livrare express 17-23 aprilie pentru 3415 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781462502455
ISBN-10: 1462502458
Pagini: 305
Ilustrații: black & white illustrations, figures
Dimensiuni: 156 x 234 x 15 mm
Greutate: 0.45 kg
Ediția:1
Editura: Guilford Publications
Colecția Guilford Press
Seria Methodology in the Social Sciences

Public țintă

Professional Practice & Development

De ce să citești această carte

Această lucrare este recomandată cercetătorilor și studenților din științele sociale care doresc să stăpânească Mplus fără a se pierde în complexitatea manualelor pur teoretice. Câștigați o înțelegere clară a sintaxei și a modului de gestionare a erorilor frecvente în SEM. Este un instrument practic care transformă analiza datelor dintr-o sarcină intimidantă într-un proces structurat și reproductibil.

Despre autor

Christian Geiser este un expert recunoscut în metodologie și psihometrie, specializat în modelarea ecuațiilor structurale și analiza datelor longitudinale. Opera sa se concentrează pe dezvoltarea și aplicarea modelelor Latent State-Trait pentru a evalua consistența și specificitatea în măsurătorile psihologice. Prin volumele sale publicate la Guilford Press, Geiser a devenit o voce autoritară în comunitatea utilizatorilor de Mplus, oferind ghiduri care îmbină rigoarea statistică cu accesibilitatea pedagogică necesară în științele comportamentale.

Notă biografică

Christian Geiser, PhD, is a former professor of quantitative psychology. He currently works as an instructor and statistical consultant. His areas of expertise are in structural equation modeling, longitudinal data analysis, latent class modeling, multitrait–multimethod analysis, and measurement. His website is https://christiangeiser.com/.

Recenzii

"Mplus is arguably the most flexible commercially available software program for SEM and all of its special cases. Geiser has provided an admirable service to the community of researchers who use Mplus with this highly readable book. The book is an indispensable companion to more advanced SEM texts and is certainly an important supplementary text for graduate courses on SEM."--David Kaplan, PhD, Hilldale Professor and Patricia Busk Professor of Quantitative Methods, Department of Educational Psychology, University of Wisconsin–Madison

"More and more researchers all over the world are using Mplus. I know of no other book that provides such a truly helpful tutorial on everything from the very first steps to how to run complicated SEM models like latent growth models. Beginners will very much appreciate how much attention the author pays to the basics. Many easy-to-make mistakes can be prevented by keeping this book within arm's reach. It is perfect for researchers at any career stage seeking an accessible, informative introduction to analyzing data with Mplus."--Rens van de Schoot, PhD, Department of Methodology and Statistics, Utrecht University, Netherlands

"This text combines an extensive tutorial in Mplus programming with clear descriptions of the statistical models being implemented. Coverage includes standard path and factor analytic models, as well as longitudinal, multilevel, and latent class models. Many real examples are analyzed throughout the book, with careful explanations of syntax, screen shots to help navigate the program, and thorough discussions of results. The companion website provides the data, input, output, and annotated syntax files for all examples. This book will be of great interest to students and researchers who want not only to learn about Mplus, but also to gain a better understanding of SEM."--Roger E. Millsap, PhD, Department of Psychology, Arizona State University

"Absolutely fantastic! I really wish I had had this book when I was a grad student. I will strongly recommend it to my own students, as well as to colleagues who ask for help with Mplus. The breadth of statistical techniques covered goes far beyond conventional SEM and makes this a valuable resource for both new and experienced Mplus users."--Alex Bierman, PhD, Department of Sociology, University of Calgary, Canada
-

Descriere scurtă

A practical introduction to using Mplus for the analysis of multivariate data, this volume provides step-by-step guidance, complete with real data examples, numerous screen shots, and output excerpts. The author shows how to prepare a data set for import in Mplus using SPSS. He explains how to specify different types of models in Mplus syntax and address typical caveats--for example, assessing measurement invariance in longitudinal SEMs. Coverage includes path and factor analytic models as well as mediational, longitudinal, multilevel, and latent class models. Specific programming tips and solution strategies are presented in boxes in each chapter. The companion website (www.guilford.com/geiser-materials) features data sets, annotated syntax files, and output for all of the examples. Of special utility to instructors and students, many of the examples can be run with the free demo version of Mplus.

Cuprins

1. Data Management in SPSS
1.1 Coding Missing Values
1.2 Exporting an ASCII Data File for Mplus
2. Reading Data into Mplus
2.1 Importing and Analyzing Individual Data (Raw Data)
2.1.1 Basic Structure of the Mplus Syntax and Basic Analysis
2.1.2 Mplus Output for Basic Analysis
2.2 Importing and Analyzing Summary Data (Covariance or Correlation Matrices)
3. Linear Structural Equation Models
3.1 What are Linear SEMs?
3.2 Simple Linear Regression Analysis with Manifest Variables
3.3 Latent Regression Analysis
3.4 Confirmatory Factor Analysis
3.4.1 First-Order CFA
3.4.2 Second-Order CFA
3.5 Path Models and Mediator Analysis
3.5.1 Introduction and Manifest Path Analysis
3.5.2 Manifest Path Analysis in Mplus
3.5.3 Latent Path Analysis
3.5.4 Latent Path Analysis in Mplus
4. Structural Equation Models for Measuring Variability and Change
4.1 Latent State Analysis
4.1.1 LS versus LST Models
4.1.2 Analysis of LS Models in Mplus
4.1.3 Modeling Indicator-Specific Effects
4.1.4 Testing for Measurement Invariance across Time
4.2 LST Analysis
4.3 Autoregressive Models
4.3.1 Manifest Autoregressive Models
4.3.2 Latent Autoregressive Models
4.4 Latent Change Models
4.5 Latent Growth Curve Models
4.5.1 First-Order LGCMs
4.5.2 Second-Order LGCMs
5. Multilevel Regression Analysis
5.1 Introduction to Multilevel Analysis
5.2 Specification of Multilevel Models in Mplus
5.3 Option two level basic
5.4 Random Intercept Models
5.4.1 Null Model (Intercept-Only Model)
5.4.2 One-Way Random Effects of ANCOVA
5.4.3 Means-as-Outcomes Model
5.5 Random Intercept and Slope Models
5.5.1 Random Coefficient Regression Analysis
5.5.2 Intercepts-and-Slopes-as-Outcomes Model
6. Latent Class Analysis
6.1 Introduction to Latent Class Analysis
6.2 Specification of LCA Models in Mplus
6.3 Model Fit Assessment and Model Comparisons
6.3.1 Absolute Model Fit
6.3.2 Relative Model Fit
6.3.3 Interpretability
Appendix A: Summary of Key Mplus Commands Discussed in This Book
Appendix B: Common Mistakes in the Mplus Input Setup and Troubleshooting
Appendix C: Further Readings