Avis des lecteurs
Résumé:Multilevel Model Foundations : Monopoly Data and Stata de Ralph Taylor est loué pour avoir rendu la modélisation multiniveau accessible et compréhensible à travers des exemples faciles à mettre en relation et utilisant le jeu de société populaire Monopoly. Le livre sert à la fois de manuel pour les étudiants d'un cours de statistiques de deuxième niveau et de référence pour les professionnels. Ses explications claires et son approche pratique sont bien accueillies, en particulier par ceux qui découvrent le sujet ou qui l'enseignent.
Avantages:⬤ Rend accessibles et compréhensibles les concepts complexes de la modélisation multiniveaux.
⬤ Utilisation attrayante des données de Monopoly pour des exemples clairs.
⬤ Excellente ressource pour l'enseignement et la recherche appliquée.
⬤ Fournit une base solide de concepts fondamentaux avant d'aller plus loin.
⬤ Le site web d'accompagnement offre des ressources supplémentaires, y compris des données téléchargeables et des liens vidéo illustratifs.
Aucune mention explicite dans les commentaires, bien que certains utilisateurs aient laissé entendre que des connaissances préalables en statistiques pourraient améliorer l'expérience.
(basé sur 6 avis de lecteurs)
Titre original :
Multilevel Model Foundations: Monopoly(r) Data and Stata
Contenu du livre :
Ce livre présente les fondements des modèles multiniveaux, en utilisant les données de location de Monopoly(R), le jeu de société classique, et le programme statistique Stata(R). L'expérience largement répandue du jeu signifie que de nombreux lecteurs ont une longueur d'avance sur la compréhension de ces modèles.
Le petit ensemble de données, 132 valeurs de loyer pour 22 propriétés regroupées sur les quatre côtés du plateau de jeu, est associé à de nombreuses représentations graphiques des données et des résultats, de sorte que tous les lecteurs peuvent voir les idées multi-niveaux fondamentales en action à un niveau granulaire. Deux chapitres sur les modèles statistiques standard, l'analyse de variance à une voie et la régression multiple, aident les lecteurs à voir comment les modèles multiniveaux s'appuient sur ces idées mononiveaux, mais les étendent également. Les chapitres présentent trois modèles multiniveaux de base pour les analyses transversales - l'analyse de la variance, l'analyse de la covariance et la régression à coefficients aléatoires - et un modèle de développement de base pour les analyses longitudinales.
Les conseils de dépannage, combinés à un examen minutieux des schémas de données et à une inspection attentive des paramètres du modèle, aident les lecteurs à mieux comprendre ce que signifient les résultats du modèle, quand il faut ou non s'y fier et comment les résultats du modèle sont liés à des questions théoriques fondamentales. En conséquence, les lecteurs développeront un sens des meilleures pratiques pour construire et diagnostiquer leurs propres modèles multiniveaux.
Ceux qui terminent le volume peuvent facilement appliquer ce qu'ils ont appris à des ensembles de données et des modèles plus complexes, et adapter les fichiers Stata do disponibles en ligne à ces projets. Tout chercheur en sciences sociales travaillant avec des données groupées dans le temps, dans l'espace ou dans les deux, et cherchant à en savoir plus sur la manière d'utiliser, d'interpréter ou d'enseigner ces modèles, trouvera ce livre utile.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781032431970 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 200 |
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