Multilevel Modeling de Douglas A. A. Luke

Multilevel Modeling: Quantitative Applications in the Social Sciences

Autor Douglas A. A. Luke

en Limba Engleză Paperback – 7 mai 2020

Notăm cu interes apariția celei de-a doua ediții a volumului Multilevel Modeling, o resursă esențială pentru cercetătorii care lucrează cu date ierarhice sau longitudinale. Această ediție actualizată aduce îmbunătățiri semnificative față de prima versiune, extinzând considerabil capitolele dedicate metodelor longitudinale și procedurilor de diagnostic. Apreciem introducerea unor teme avansate, precum modelele de numărare (Poisson), analiza puterii și modelele clasificate încrucișat, elemente care transformă acest ghid dintr-o simplă introducere într-un instrument de lucru robust.

Structura cărții urmărește o progresie logică, de la fundamentarea teoretică și planificarea unui model cu două niveluri, până la strategii complexe de construcție și evaluare. Autorul Douglas A. Luke pune un accent deosebit pe tranziția de la teorie la practică, utilizând setul de date „Tobacco Voting” pentru a ilustra interacțiunile între niveluri și testarea ipotezelor. Față de The SAGE Handbook of Multilevel Modeling, care oferă o perspectivă enciclopedică și teoretică vastă asupra domeniului, volumul de față este mult mai aplicat și concis, fiind ideal pentru cei care au nevoie de o implementare rapidă a tehnicilor. Totodată, deși acoperă arii similare cu Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata, lucrarea lui Luke se distinge prin abordarea multi-platformă, oferind cod atât pentru R, cât și pentru Stata, facilitând astfel utilizarea în medii de cercetare diverse. Credem că secțiunea nouă despre prezentarea rezultatelor este deosebit de utilă pentru tinerii cercetători care trebuie să comunice eficient date statistice complexe în publicații academice.

Citește tot Restrânge

Din seria Quantitative Applications in the Social Sciences

Preț: 342^.25 lei

Puncte Express: 513

Carte disponibilă

Livrare economică 19 mai-02 iunie
Livrare express 02-08 mai pentru 23^.27 lei

Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!

Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781544310305
ISBN-10: 1544310307
Pagini: 124
Dimensiuni: 140 x 216 x 9 mm
Greutate: 0.19 kg
Ediția:2. Auflage
Editura: Sage Publications, Inc
Colecția Quantitative Applications in the Social Sciences
Seria Quantitative Applications in the Social Sciences

Locul publicării:Thousand Oaks, United States

De ce să citești această carte

Această carte este recomandată studenților și cercetătorilor din științele sociale care doresc să stăpânească modelele multinivel fără a se pierde în demonstrații matematice excesive. Cititorul câștigă o înțelegere clară a modului în care timpul este imbricat în individ în studiile longitudinale și primește acces direct la codul R și Stata necesar pentru a reproduce analizele pe propriile date.

Despre autor

Douglas A. Luke este un expert recunoscut în domeniul analizei sistemelor de sănătate publică și al metodelor cantitative. Este profesor la Universitatea Washington din St. Louis, unde conduce Center for Public Health Systems Science. Specializarea sa se concentrează pe aplicarea modelării multinivel și a analizei de rețele în evaluarea politicilor de sănătate și a programelor comunitare. Contribuția sa în seria Quantitative Applications in the Social Sciences reflectă angajamentul său de a face metodele statistice avansate accesibile practicienilor din diverse discipline sociologice.

Descriere scurtă

Multilevel Modeling is a concise, practical guide to building models for multilevel and longitudinal data. Author Douglas A. Luke begins by providing a rationale for multilevel models; outlines the basic approach to estimating and evaluating a two-level model; discusses the major extensions to mixed-effects models; and provides advice for where to go for instruction in more advanced techniques. Rich with examples, the Second Edition expands coverage of longitudinal methods, diagnostic procedures, models of counts (Poisson), power analysis, cross-classified models, and adds a new section added on presenting modeling results. A website for the book includes the data and the statistical code (both R and Stata) used for all of the presented analyses.

Recenzii

With growing statistical software package costs, more researchers are using R than ever before. This book allows researchers to do more when using R.

The book offers insights and explanations from which both newcomers and seasoned experts can find benefit.

Because of the author’s pedagogically masterful presentation of multi-level modeling, the otherwise challenging journey to this topic now becomes not only smooth but also enjoyable.

This is a very well-written and organized book. The author uses practical examples to help the readers understand the reasoning and steps of a complex statistical approach. I have used the first edition of this book in my class, and definitely plan on using the second edition too. This is a book that I would highly recommend to clinical researchers who are interested in learning multilevel modeling.

Multilevel Modeling provides a thorough and accessible introduction to multilevel models. Through extensive examples, the author expertly guides the reader through the material addressing interpretation, graphical presentation, and diagnostics along the way.

The new second edition is even better than the first. The models presented are closely linked to an extended example that students can readily identify with.

Cuprins

Series Editor's Introduction
About the Author
Preface
1. The Need for Multilevel Modeling
Background and Rationale
Theoretical Reasons for Multilevel Models
Statistical Reasons for Multilevel Models
Scope of Book
Online Book Resources
2. Planning a Multilevel Model
The Basic Two-Level Multilevel Model
The Importance of Random Effects
Classifying Multilevel Models
3. Building a Multilevel Model
Introduction to Tobacco Voting Data Set
Assessing the Need for a Multilevel Model
Model-building Strategies
Estimation
Level-2 Predictors and Cross-Level Interactions
Hypothesis Testing
4. Assessing a Multilevel Model
Assessing Model Fit and Performance
Estimating Posterior Means
Centering
Power Analysis
5. Extending the Basic Model
The Flexibility of the Mixed-Effects Model
Generalized Models
Three-level Models
Cross-classified Models
6. Longitudinal Models
Longitudinal Data as Hierarchical: Time Nested Within Person
Intra-individual Change
Inter-individual Change
Alternative Covariance Structures
7.Guidance
Recommendations for Presenting Results
Useful Resources
References

Notă biografică

Douglas A. Luke is Professor and Director of the Center for Public Health Systems Science at the Brown School at Washington University in St. Louis. Dr. Luke is a leading researcher in the areas of public health policy, imple- mentation science, and systems science. Most of the work that Dr. Luke di- rects at the Center focuses on the evaluation, dissemination, and implemen- tation of evidence-based public health policies. During the past decade, Dr. Luke has worked on applying systems science methods to important public health problems, especially social network analysis. He has published two systems science review papers in the Annual Review of Public Health, and the first study to employ new statistical network modeling techniques on public health data was published in the American Journal of Public Health in 2010. He was also a member of a National Academy of Sciences panel that produced a recent report, Assessing the use of agent-based models for tobacco regulation, which provided the FDA and other public health scien- tists with guidance on how best to use computational models to inform to- bacco control regulation and policy. Dr. Luke directs the doctoral progam in Public Health Sciences at the Brown School, where he also teaches doctoral courses in multilevel and longitudinal modeling, social network analysis, and philosophy of social science. Dr. Luke received his Ph.D. in clinical and community psychology in 1990 from the University of Illinois at Urbana- Champaign