A Primer in Longitudinal Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Taris, Toon W.

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2000-11

价格:$ 70.06

装帧:Pap

isbn号码:9780761960270

丛书系列:

图书标签:

纵向数据分析
统计学
数据分析
计量经济学
生物统计学
医学统计学
研究方法
面板数据
重复测量数据
时间序列分析

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具体描述

'The author has done a remarkable job of writing a very accessible introduction to a broad literature. As such, he should be congratulated on achieving his objective to provide the "ideal primer for this growing area of social research"' - Kwantitatieve Methoden This accessible introduction to the theory and practice of longitudinal research takes the reader through the strengths and weaknesses of this kind of research, making clear: how to design a longitudinal study; how to collect data most effectively; how to make the best use of statistical techniques; and how to interpret results. Although the book provides a broad overview of the field, the focus is always on the practical issues arising out of longitudinal research. This book supplies the student with all that they need to get started and acts as a manual for dealing with opportunities and pitfalls. It is the ideal primer for this growing area of social research.

《探索时空的奥秘：纵向数据分析入门》本书旨在为读者提供一个坚实的基础，以理解和应用纵向数据分析的核心概念和技术。纵向数据，即在多个时间点上对同一研究对象进行观测的数据，在心理学、医学、经济学、社会学、教育学等众多领域都扮演着至关重要的角色。它们能够帮助我们揭示个体发展轨迹、评估干预效果、理解行为变化规律，从而深入洞察事物随时间演变的动态过程。本书的内容组织旨在循序渐进，从最基础的理论概念出发，逐步深入到复杂的模型和实际应用。我们不会照搬任何一本特定的书籍内容，而是将纵向数据分析的精髓浓缩提炼，用清晰易懂的语言加以阐释，并辅以大量的实例和说明，确保读者能够真正掌握这项强大的研究工具。第一部分：理解纵向数据的本质与挑战在本书的开篇，我们将首先探讨纵向数据的独特性质。我们会详细解释为什么纵向数据与横截面数据（在单一时间点收集的数据）有着本质的区别，以及这种区别如何影响我们的数据分析策略。接着，我们将深入剖析纵向数据分析中普遍存在的挑战，例如：重复测量带来的相关性：同一对象在不同时间点的观测值之间往往存在着高度的相关性，这违背了传统统计模型中独立性假设，需要特殊的建模方法来处理。我们将解释这种相关性的来源，并为读者构建处理相关数据的基本框架。数据缺失：在长期跟踪研究中，数据缺失是不可避免的现象。我们将探讨不同类型的数据缺失（完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失），以及它们对分析结果可能产生的影响。读者将了解如何识别和处理缺失数据，以避免引入偏差。个体差异：研究对象在发展速度、起始水平、变化轨迹等方面都存在着显著的个体差异。如何有效地捕捉和建模这些差异，是纵向数据分析的关键。我们将介绍理解和量化个体差异的初步方法。时间依赖性：变量之间的关系可能随着时间的推移而发生变化，或者一个变量在某个时间点上的状态会影响其在未来时间点的变化。我们将初步探讨如何处理这种时间依赖性。第二部分：纵向数据分析的常用方法与模型在奠定了对纵向数据理解的基础后，我们将进入纵向数据分析的核心部分，介绍几种最常用且强大的统计建模方法：线性混合效应模型 (Linear Mixed-Effects Models, LMMs)：这是处理纵向数据最灵活和常用的模型之一。我们将详细解释LMMs的组成部分，包括固定效应（代表总体平均趋势）和随机效应（捕捉个体差异）。读者将学习如何构建不同结构的LMMs，例如仅包含随机截距的模型，以及同时包含随机截距和随机斜率的模型，以更好地拟合不同的个体发展轨迹。我们会讲解如何解释LMMs的输出，并评估模型的拟合优度。广义线性混合效应模型 (Generalized Linear Mixed-Effects Models, GLMMs)：当响应变量不是连续且呈正态分布时（例如，二元变量、计数变量），LMMs就不再适用。GLMMs是对LMMs的扩展，能够处理各种类型的响应变量。我们将介绍GLMMs的框架，以及如何将其应用于二元纵向数据（如是否发生某事件）、计数纵向数据（如事件发生次数）等。潜在增长模型 (Latent Growth Models, LGMs)： LGMs是结构方程模型（SEM）框架下的一个重要分支，专注于直接对个体发展轨迹的形状进行建模。我们将介绍如何使用LGMs来描述和检验不同类型的生长曲线，例如线性增长、二次增长等。读者将学习如何通过LGMs来理解个体在不同时间点上的平均变化模式，以及个体如何偏离这些平均模式。增长混合模型 (Growth Mixture Models, GMMs)： GMMs是LGMs的进一步发展，旨在识别数据中存在的不同潜在的增长轨迹群体（也称为“类别”或“亚组”）。例如，在青春期身高增长的研究中，可能存在快速增长、中速增长和迟缓增长等不同的群体。我们将介绍GMMs的原理，以及如何利用它来识别和描述这些具有不同发展模式的亚组。第三部分：实战应用与案例分析为了帮助读者将理论知识应用于实际研究，本书将包含丰富多样的案例分析，涵盖不同学科领域：心理学领域：例如，分析儿童认知能力随年龄增长的变化，评估心理干预对抑郁症患者情绪恢复的影响，研究学习策略对学业成绩的影响。医学领域：例如，追踪患者的生理指标（如血压、血糖）随时间的变化，评估新药的疗效，预测疾病复发风险。教育学领域：例如，研究教学方法对学生学习效果的长期影响，分析学生学习动机的变化轨迹。经济学领域：例如，分析家庭收入随时间的动态变化，评估政策对经济增长的影响。在案例分析中，我们将详细展示如何使用主流的统计软件（如R、SAS、SPSS中的相应模块）来执行这些分析。我们将引导读者完成从数据准备、模型构建、参数估计、模型诊断到结果解释的整个过程。重点将放在如何根据研究问题选择合适的模型，以及如何准确地解读模型输出的统计量和图形。第四部分：进阶主题与展望在掌握了基础的纵向数据分析方法后，本书还将简要介绍一些进阶的主题，为读者提供进一步探索的方向：时间序列分析的初步接触：简要介绍时间序列分析与纵向数据分析的联系与区别，以及在某些情况下如何结合使用。协变量的引入：探讨如何将个体水平的协变量（如性别、教育程度、治疗方案）纳入纵向模型，以理解它们如何影响发展轨迹。模型比较与选择：介绍常用的模型比较标准（如AIC、BIC），以及如何在多个备选模型之间进行选择。更复杂的纵向数据结构：简要提及嵌套数据、生存数据等更复杂的纵向数据结构，以及相应的分析方法。本书的特点：理论与实践并重：既有严谨的统计理论阐述，又有贴近实际的案例应用。语言通俗易懂：避免使用过于晦涩的专业术语，力求使不同背景的读者都能理解。注重逻辑清晰：按照科学研究的逻辑顺序，引导读者一步步掌握纵向数据分析的精髓。强调理解而非死记硬背：鼓励读者深入理解每种方法的原理和适用条件，而不是简单地套用公式。开放性的学习路径：为读者后续深入学习和研究提供坚实的基础和清晰的指引。通过学习本书，读者将能够自信地处理和分析纵向数据，从而更深入地理解事物的动态变化规律，做出更科学的研究结论。无论您是统计学专业的学生、研究人员，还是在各领域需要处理时间序列数据的实践者，本书都将是您宝贵的学习伙伴。