Avis des lecteurs
Résumé:Les critiques du livre de Raudenbush & Bryk sur la modélisation linéaire hiérarchique (HLM) soulignent qu'il s'agit d'une ressource complète et essentielle pour les chercheurs quantitatifs avancés travaillant avec des modèles multiniveaux. Cependant, de nombreux utilisateurs ont souligné qu'il n'est pas adapté aux débutants et qu'il a tendance à être dense et difficile à suivre sans soutien supplémentaire.
Avantages:⬤ Ressource complète et détaillée pour le HLM.
⬤ Excellente référence pour les chercheurs avancés.
⬤ Bonne couverture du HLM dans les modèles longitudinaux et d'autres sujets avancés.
⬤ Livraison et emballage de haute qualité.
⬤ Remises disponibles à l'achat.
⬤ Jeux de données inclus pour la pratique.
⬤ Ne convient pas aux débutants ; nécessite des bases statistiques solides.
⬤ Style d'écriture dense, ce qui rend le texte difficile à suivre.
⬤ Peu d'explications sur les concepts et les exemples importants.
⬤ Certains évaluateurs ont trouvé que les exemples étaient difficiles à reproduire.
⬤ Les graphiques réalisés à partir de caractères ASCII sont moins utiles que les graphiques standard.
⬤ Peu de conseils pratiques sur l'exécution d'analyses à l'aide du logiciel HLM.
(basé sur 22 avis de lecteurs)
Titre original :
Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods
Contenu du livre :
Apprécié dans la première édition pour ses exemples riches et illustratifs et ses explications lucides de la théorie et de l'utilisation des modèles linéaires hiérarchiques (HLM), le livre a été réorganisé en quatre parties avec quatre chapitres entièrement nouveaux. Les deux premières parties, la partie I sur "La logique de la modélisation linéaire hiérarchique" et la partie II sur "Les applications de base" suivent de près les neuf premiers chapitres de l'édition précédente avec des développements significatifs et des clarifications techniques, telles que : * Un résumé introductif intuitif de la théorie et de l'utilisation des modèles linéaires hiérarchiques.
* Un résumé introductif intuitif des procédures de base pour l'estimation et l'inférence utilisées avec les modèles HLM qui ne nécessite qu'un niveau minimal de sophistication mathématique dans le chapitre 3.
* Une nouvelle section sur les modèles de croissance multivariés au chapitre 6.
* Une discussion sur la synthèse de la recherche ou les applications de la méta-analyse au chapitre 7.
* Des conseils d'analyse de données sur le centrage des prédicteurs de niveau 1 et de nouveaux éléments sur les intervalles de valeur plausibles et les estimateurs standard robustes.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780761919049 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2002 |
| Nombre de pages : | 512 |
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