Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Data Analysis with Small Samples and Non-Normal Data: Nonparametrics and Other Strategies de Carl F. Siebert

Data Analysis with Small Samples and Non-Normal Data: Nonparametrics and Other Strategies: Pocket Guides to Social Work Research Methods

Autor Carl F. Siebert, Darcy Clay Siebert
en Limba Engleză Paperback – 12 oct 2017

Notăm cu interes aplicabilitatea practică imediată a volumului Data Analysis with Small Samples and Non-Normal Data, o resursă esențială pentru cercetătorii care se confruntă cu limitările studiilor pilot sau cu pierderea subiecților pe parcursul colectării datelor. În domeniul asistenței sociale și al sănătății publice, unde eșantioanele clinice rareori respectă distribuția normală, utilizarea testelor parametrice clasice poate conduce la rezultate eronate. Descoperim aici o abordare riguroasă a strategiilor nonparametrice, prezentată într-un limbaj accesibil, care elimină barierele terminologice pentru cei care nu sunt statisticieni de profesie.

Reținem structura logică a ghidului: fiecare tehnică este introdusă prin scenarii concrete, urmate de verificarea premiselor necesare și de pașii de execuție în software-ul de analiză. Includerea capturilor de ecran și a secțiunilor despre cum trebuie redactate concluziile oferă un suport complet pentru procesul de cercetare. Comparabil cu Nonparametric Statistics for Health Care Research de Marjorie A. Pett în ceea ce privește rigoarea metodologică, volumul de față se distinge prin actualizarea fluxurilor de lucru pentru software-ul modern și prin integrarea resurselor digitale, precum sintaxa SPSS disponibilă online.

Această ediție din seria Pocket Guides to Social Work Research Methods reușește să transforme o temă tehnică aridă într-un instrument de lucru cotidian. Nu este doar un manual teoretic, ci un ghid de navigare prin situații de cercetare imperfecte, oferind soluții statistice valide acolo unde metodele standard eșuează din cauza volumului redus de date sau a asimetriei acestora.

Citește tot Restrânge

Din seria Pocket Guides to Social Work Research Methods

Preț: 23311 lei

Preț vechi: 27355 lei
-15%

Puncte Express: 350

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 18-24 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780199391493
ISBN-10: 0199391491
Pagini: 240
Dimensiuni: 137 x 206 x 13 mm
Greutate: 0.28 kg
Editura: Oxford University Press
Colecția OUP USA
Seria Pocket Guides to Social Work Research Methods

Locul publicării:New York, United States

De ce să citești această carte

Această lucrare se adresează cercetătorilor și studenților din științe sociale care lucrează cu eșantioane reduse sau date clinice atipice. Cititorul câștigă competențe practice în aplicarea testelor nonparametrice, beneficiind de exemple clare și suport SPSS. Este resursa ideală pentru a salva o cercetare atunci când datele colectate nu îndeplinesc criteriile pentru analizele statistice convenționale.

Despre autor

Carl F. Siebert și Darcy Clay Siebert sunt specialiști cu experiență în metodologia cercetării, publicând sub egida Oxford University Press. Expertiza lor se concentrează pe aplicarea metodelor statistice în contextul asistenței sociale, unde datele de teren prezintă adesea provocări structurale. Prin contribuțiile lor în seria Pocket Guides to Social Work Research Methods, autorii facilitează accesul profesioniștilor din domeniul social la instrumente analitice avansate, punând accent pe claritatea didactică și pe relevanța practică a tehnicilor nonparametrice în studiul populațiilor vulnerabile.

Descriere

In social sciences, education, and public health research, researchers often conduct small pilot studies (or may have planned for a larger sample but lost too many cases due to attrition or missingness), leaving them with a smaller sample than they expected and thus less power for their statistical analyses. Similarly, researchers may find that their data are not normally distributed -- especially in clinical samples -- or that the data may not meet other assumptions required for parametric analyses. In these situations, nonparametric analytic strategies can be especially useful, though they are likely unfamiliar. A clearly written reference book, Data Analysis with Small Samples and Non-Normal Data offers step-by-step instructions for each analytic technique in these situations. Researchers can easily find what they need, matching their situation to the case-based scenarios that illustrate the many uses of nonparametric strategies. Unlike most statistics books, this text is written in straightforward language (thereby making it accessible for nonstatisticians) while providing useful information for those already familiar with nonparametric tests. Screenshots of the software and output allow readers to follow along with each step of an analysis. Assumptions for each of the tests, typical situations in which to use each test, and descriptions of how to explain the findings in both statistical and everyday language are all included for each nonparametric strategy. Additionally, a useful companion website provides SPSS syntax for each test, along with the data set used for the scenarios in the book. Researchers can use the data set, following the steps in the book, to practice each technique before using it with their own data. Ultimately, the many helpful features of this book make it an ideal long-term reference for researchers to keep in their personal libraries.

Notă biografică

Carl Siebert, PhD, MBA, is an Assistant Professor for the Department of Curriculum, Instruction, and Foundational Studies in the College of Education at Boise State University. His research interests include nonparametric statistical analysis, psychometrics, data modeling, and instrument development and item performance when dealing with small samples.Darcy Clay Siebert, PhD, is Associate Professor in the School of Social Work at Rutgers University. Her research focuses on personal and professional impairment among social workers and other helping professionals. This work entails the utilization of identity theories, the development and validation of new measures, and the employment of specialized research methods tailored to the collection of sensitive data from cautious research participants.