دسته: آمار ریاضی
دانلود کتاب مقدمهای بر مدلسازی منحنی رشد متغیر پنهان: مفاهیم، مسائل و کاربرد، ویرایش دوم بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید
نام کتاب : An Introduction to Latent Variable Growth Curve Modeling: Concepts, Issues, and Application, Second Edition
ویرایش : 2
عنوان ترجمه شده به فارسی : مقدمهای بر مدلسازی منحنی رشد متغیر پنهان: مفاهیم، مسائل و کاربرد، ویرایش دوم
سری : Quantitative Methodology Series
نویسندگان : Terry E. Duncan, Susan C. Duncan, Lisa A. Strycker
ناشر : Routledge
سال نشر : 2006
تعداد صفحات : 274
ISBN (شابک) : 0805855467 , 9780805855463
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 12 مگابایت
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
این کتاب مقدمه ای جامع برای مدل سازی منحنی رشد متغیر پنهان (LGM) برای تجزیه و تحلیل اقدامات مکرر ارائه می دهد. این پایههای آماری LGM و توسعههای روششناختی مختلف آن، از جمله تعدادی مثال عملی از استفاده از آن را ارائه میکند. این طراحی شده است تا از آشنایی خواننده با تحلیل واریانس و مدل سازی معادلات ساختاری (SEM) در معرفی تکنیک های LGM استفاده کند. نمونه داده ها، نحو، ورودی و خروجی برای EQS، Amos، LISREL و Mplus بر روی سی دی کتاب ارائه شده است. در سرتاسر کتاب، نویسندگان انواع تکنیکهای LGM را ارائه میکنند که برای بسیاری از طرحهای تحقیقاتی مختلف مفید هستند، و شکلهای متعدد نمودارهای مفیدی از نمونهها را ارائه میدهند.
بهروزرسانی شده در سراسر، ویرایش دوم دارای سه فصل جدید است - رشد مدلسازی با متغیرهای طبقهبندی مرتب، مدلسازی مخلوط رشد و رویکردهای LGM سری زمانی منقطع ادغام شده. پس از یک سازمان جدید، این کتاب اکنون توسعه LGM را پوشش میدهد و به دنبال آن فصلهایی در مورد مسائل چند گروهی (تجزیه و تحلیل رشد در جمعیتهای چندگانه، طراحیهای شتابزده، و رویکردهای طولی چند سطحی) و سپس موضوعات ویژهای مانند مدلهای داده از دست رفته را پوشش میدهد. ، توان LGM و تخمین مونت کارلو و مدل های تعامل رشد نهفته. مشخصات مدلی که قبلاً در ضمائم گنجانده شده بود اکنون بر روی CD موجود است تا خواننده بتواند به راحتی مدل ها را با تحقیقات خود تطبیق دهد.
این راهنمای عملی برای طیف گسترده ای از محققان اجتماعی و رفتاری علاقه مند ایده آل است. در اندازهگیری تغییرات در طول زمان، از جمله روانشناسان اجتماعی، رشدی، سازمانی، آموزشی، مصرفکننده، شخصیت و بالینی، جامعهشناسان و روششناسان کمی، و همچنین برای متنی در مورد مدلسازی منحنی رشد متغیر نهفته یا بهعنوان مکمل دورهای آمار چند متغیره پیش نیاز آمار سطح تحصیلات تکمیلی توصیه می شود.
This book provides a comprehensive introduction to latent variable growth curve modeling (LGM) for analyzing repeated measures. It presents the statistical basis for LGM and its various methodological extensions, including a number of practical examples of its use. It is designed to take advantage of the reader’s familiarity with analysis of variance and structural equation modeling (SEM) in introducing LGM techniques. Sample data, syntax, input and output, are provided for EQS, Amos, LISREL, and Mplus on the book’s CD. Throughout the book, the authors present a variety of LGM techniques that are useful for many different research designs, and numerous figures provide helpful diagrams of the examples.
Updated throughout, the second edition features three new chapters—growth modeling with ordered categorical variables, growth mixture modeling, and pooled interrupted time series LGM approaches. Following a new organization, the book now covers the development of the LGM, followed by chapters on multiple-group issues (analyzing growth in multiple populations, accelerated designs, and multi-level longitudinal approaches), and then special topics such as missing data models, LGM power and Monte Carlo estimation, and latent growth interaction models. The model specifications previously included in the appendices are now available on the CD so the reader can more easily adapt the models to their own research.
This practical guide is ideal for a wide range of social and behavioral researchers interested in the measurement of change over time, including social, developmental, organizational, educational, consumer, personality and clinical psychologists, sociologists, and quantitative methodologists, as well as for a text on latent variable growth curve modeling or as a supplement for a course on multivariate statistics. A prerequisite of graduate level statistics is recommended.