Modelarea pe mai multe niveluri a problemelor sociale: O perspectivă cauzală

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Multilevel Modeling of Social Problems: A Causal Perspective

Conținutul cărții:

Capitolele integrate din punct de vedere substanțial și metodologic ale acestei cărți clarifică strategiile de bază pentru dezvoltarea și testarea modelelor liniare pe mai multe niveluri (MLM) și pentru extragerea de concluzii întâmplătoare din astfel de modele, concentrându-se în mod unic asupra intersecțiilor dintre problemele sociale, modelarea statistică pe mai multe niveluri și cauzalitate. Aceste modele sunt denumite și modele liniare ierarhice (HLM) sau modele mixte.

Modelarea statistică a structurilor de date pe mai multe niveluri permite cercetătorilor să combine în mod adecvat analizele contextuale și longitudinale. Cu toate acestea, cercetătorii care se ocupă de problemele sociale aplică rareori aceste metode, deși subiectele pe care le studiază și datele empirice necesită utilizarea lor. Prin aplicarea modelării pe mai multe niveluri la structurile de date ierarhice, această carte ilustrează modul în care utilizarea acestor metode poate facilita cercetarea problemelor sociale și formularea de politici sociale.

Ea oferă cititorului acces la seturi de date de lucru, cod informatic și tehnici analitice, discutând în același timp cu atenție problemele de cauzalitate în astfel de modele.

Această carte are un caracter inovator: -dezvoltă proceduri pentru studierea dezvoltării sociale, economice și umane. - Folosește tipologii pentru a grupa (i.

e., clasifică sau cuibărește) nivelul factorilor aleatorii la nivel macro. - Estimează modele cu puncte finale Poisson, binomiale și gaussiene utilizând procedura SAS generalized linear mixed models (GLIMMIX). - Selectează structuri de covarianță adecvate pentru modelele mixte liniare generalizate.

- Aplică modele de studiu cu diferențe în diferențe în modelarea pe mai multe niveluri a studiilor de intervenție. -Calculează scorurile de propensiune prin aplicarea regresiei logistice Firth la datele corectate Goldberger. - Utilizează corecția Kenward-Rogers în modelele mixte de măsuri repetate.

- Explică diferențele dintre analiza asociativă și cauzală a modelelor pe mai multe niveluri. - Consolidează rezultatele cercetării prin meta-analiză și critică metodologică.

-Dezvoltă criterii pentru evaluarea validității unui studiu și a zonei de cauzalitate. Datorită concentrării sale asupra problemelor sociale, clarității expunerii și utilizării procedurilor de ultimă generație; cercetătorii în domeniul politicilor, metodiștii și statisticienii aplicați în științele sociale (în special sociologie, psihologie socială, științe politice, educație și sănătate publică) vor găsi această carte de mare interes. Ea poate fi utilizată ca text principal în cadrul cursurilor privind modelarea pe mai multe niveluri sau ca o introducere pentru texte mai avansate.