Modele ierarhice liniare: Aplicații și metode de analiză a datelor

Recenzii ale cititorilor

Recenzile cărții lui Raudenbush & Bryk despre Hierarchical Linear Modeling (HLM) o evidențiază ca fiind o resursă cuprinzătoare și esențială pentru cercetătorii cantitativi avansați care lucrează cu modele pe mai multe niveluri. Cu toate acestea, mulți utilizatori au subliniat că nu este potrivită pentru începători și tinde să fie densă și dificil de urmărit fără sprijin suplimentar.

⬤ Resursă cuprinzătoare și detaliată pentru HLM.
⬤ Referință excelentă pentru cercetătorii avansați.
⬤ Acoperire bună a HLM în modele longitudinale și alte subiecte avansate.
⬤ Livrare și ambalare de înaltă calitate.
⬤ Reduceri disponibile pentru achiziționare.
⬤ Seturi de date incluse pentru practică.

⬤ Nu este potrivit pentru începători; necesită o bază statistică solidă.
⬤ Stil de scriere dens, ceea ce face dificil de urmărit.
⬤ Explicații rare ale conceptelor și exemplelor importante.
⬤ Unii recenzenți au considerat că exemplele sunt greu de reprodus.
⬤ Graficele realizate din caractere ASCII sunt mai puțin utile decât graficele standard.
⬤ Orientări practice limitate privind efectuarea analizelor cu ajutorul software-ului HLM.

(pe baza a 22 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods

Conținutul cărții:

Populară în prima ediție pentru exemplele bogate, ilustrative și explicațiile lucide ale teoriei și utilizării modelelor liniare ierarhice (HLM), cartea a fost reorganizată în patru părți cu patru capitole complet noi. Primele două părți, Partea I privind "Logica modelării liniare ierarhice" și Partea a II-a privind "Aplicații de bază" sunt în strânsă paralelă cu primele nouă capitole ale ediției anterioare, cu extinderi semnificative și clarificări tehnice, cum ar fi:

* Un rezumat introductiv intuitiv al procedurilor de bază pentru estimare și inferență utilizate cu modelele HLM care necesită doar un nivel minim de sofisticare matematică în capitolul 3.

* O nouă secțiune privind modelele de creștere multivariate în capitolul 6.

* O discuție privind sinteza cercetării sau aplicațiile metaanalizei în capitolul 7.

* Sfaturi pentru analiza datelor privind centrarea predictorilor de nivel 1 și materiale noi privind intervalele de valori plauzibile și estimatorii robust standard.