Fundamentele modelelor multi-nivel: Monopoly(r) Data și Stata

Recenzii ale cititorilor

Multilevel Model Foundations: Monopoly Data and Stata de Ralph Taylor este lăudată pentru că face modelarea pe mai multe niveluri accesibilă și ușor de înțeles prin exemple ușor de corelat folosind popularul joc de societate Monopoly. Cartea servește atât ca manual pentru studenții la un curs de statistică de al doilea nivel, cât și ca referință pentru profesioniști. Explicațiile sale clare și abordarea practică sunt bine primite, în special de cei care sunt noi în domeniu sau de cei care îl predau.

⬤ Face accesibile și ușor de înțeles conceptele complexe de modelare pe mai multe niveluri.
⬤ Utilizarea captivantă a datelor Monopoly pentru exemple clare.
⬤ O resursă excelentă atât pentru predare, cât și pentru cercetarea aplicată.
⬤ Oferă o bază solidă de concepte fundamentale înainte de a avansa.
⬤ Site-ul de însoțire oferă resurse suplimentare, inclusiv date descărcabile și linkuri video ilustrative.

Niciunul nu a fost menționat explicit în recenzii, deși unii utilizatori au sugerat că cunoștințele prealabile de statistică ar putea îmbunătăți experiența.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Multilevel Model Foundations: Monopoly(r) Data and Stata

Conținutul cărții:

Această carte prezintă bazele modelelor pe mai multe niveluri, folosind datele Monopoly(R) din clasicul joc de societate și programul statistic Stata(R). Experiența larg răspândită cu jocul înseamnă că mulți cititori au un avans în înțelegerea acestor modele.

Setul mic de date, 132 de valori ale chiriei pentru 22 de proprietăți grupate pe cele patru laturi ale tablei de joc, se combină cu afișări grafice extinse ale datelor și rezultatelor, astfel încât toți cititorii să poată vedea ideile de bază pe mai multe niveluri în acțiune la un nivel granular. Două capitole privind modelele statistice standard, analiza unidirecțională a varianței și regresia multiplă, îi ajută pe cititori să vadă cum modelele multinivel se bazează pe aceste idei monolivel, dar le și extind. Capitolele prezintă trei modele multinivel de bază pentru analize transversale - analiza varianței, analiza covarianței și regresia cu coeficienți aleatori - și un model de dezvoltare de bază pentru analize longitudinale.

Ghidul de depanare, combinat cu examinarea atentă a modelelor de date și inspecția atentă a parametrilor modelului, ajută cititorii să înțeleagă mai bine ce înseamnă rezultatele modelului, când ar trebui sau nu să se aibă încredere în rezultatele modelului și cum se leagă rezultatele modelului de întrebările teoretice fundamentale. În consecință, cititorii vor dezvolta un simț al celor mai bune practici pentru construirea și diagnosticarea propriilor modele pe mai multe niveluri.

Cei care termină volumul pot aplica cu ușurință ceea ce au învățat la seturi de date și modele mai complexe și pot adapta fișierele Stata do disponibile online la aceste proiecte. Cartea va fi utilă oricărui cercetător în științe sociale care lucrează cu date grupate în timp, în spațiu sau în ambele și care dorește să afle mai multe despre modul de utilizare, interpretare sau predare a acestor modele.