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Multiple Regression and Beyond

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Timothy Z. Keith
Routledge
2019-1-27
654
USD 89.95
9781138061446

图书标签: 统计学  结构方程模型  多重回归  路径分析  Statistics  英文  心理学  rstats   


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发表于2024-12-23

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图书描述

Companion Website materials: https://tzkeith.com/ Multiple Regression and Beyond offers a conceptually-oriented introduction to multiple regression (MR) analysis and structural equation modeling (SEM), along with analyses that flow naturally from those methods. By focusing on the concepts and purposes of MR and related methods, rather than the derivation and calculation of formulae, this book introduces material to students more clearly, and in a less threatening way. In addition to illuminating content necessary for coursework, the accessibility of this approach means students are more likely to be able to conduct research using MR or SEM--and more likely to use the methods wisely. This book: * Covers both MR and SEM, while explaining their relevance to one another * Includes path analysis, confirmatory factor analysis, and latent growth modeling * Makes extensive use of real-world research examples in the chapters and in the end-of-chapter exercises * Extensive use of figures and tables providing examples and illustrating key concepts and techniques New to this edition: * New chapter on mediation, moderation, and common cause * New chapter on the analysis of interactions with latent variables and multilevel SEM * Expanded coverage of advanced SEM techniques in chapters 18 through 22 * International case studies and examples * Updated instructor and student online resources

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著者简介

Timothy Z. Keith is Professor of Educational Psychology at the University of Texas, Austin. His research is focused on the nature and measurement of intelligence, including the validity of tests of intelligence and the theories from which they are drawn. His research has been recognized with awards from the three major journals in school psychology, and he was awarded the senior scientist distinction by the School Psychology division of APA.


图书目录


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用户评价

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SEM部分讲得非常清楚。总体信息密度不大,不涉及什么数学,一个下午可以把一章重点都搞清楚。不过个人还是喜欢带一些不繁琐公式推导的书。另一点,很多例子是基于Amos的,让R语言患者烦恼。总体就是,语言通俗易懂+无数学烦恼+无编程语法困扰,如小说般流畅,心理学跨专业研究者(我)入门必备。另一点,心理学一直解决不了潜变量的不可知论问题这本书也有涉及。这是对心理学研究可重复性和效度的极大挑战。今年有些研究或许可以改变这一局面,而5年后,也许新的方法会得到更多重视。且拭目以待

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这是本很好的工具书。

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看了一二三四六七十章,20190617补看第五章

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第三版了,兜兜转转回来再看这本书仍是最佳最佳的入门读物,是多重回归、路径分析与结构方程模型最佳最佳的教科书,是难得一见“说人话”的专业参考读物,如果有人要教相关的课程,那么这本书是绝对首选的教材,质量甩此领域的中文书半个地球,在同类英文书中也可算一等一。首先,和上一个版本一样,从多重回归到结构方程模型一步一步合理至极的安排,例子深入浅出,将数学公式的枯燥推导压缩到最小,学习曲线平滑无比;第二,“说人话”“说人话”“说人话”,有些书能把同样的内容写成“他不是为了教会你,而是在显摆自己,嘲讽读者”,但有些书能把同样的内容写成“他真心实意想教会你点东西”的感觉;第三,新版加入了更为进阶的内容,虽然只是匆匆一瞥,但提升了完整度,使我有兴趣去翻阅相应资料;第四,标注列出了详尽丰富的参考文献与软件资源。

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第三版了,兜兜转转回来再看这本书仍是最佳最佳的入门读物,是多重回归、路径分析与结构方程模型最佳最佳的教科书,是难得一见“说人话”的专业参考读物,如果有人要教相关的课程,那么这本书是绝对首选的教材,质量甩此领域的中文书半个地球,在同类英文书中也可算一等一。首先,和上一个版本一样,从多重回归到结构方程模型一步一步合理至极的安排,例子深入浅出,将数学公式的枯燥推导压缩到最小,学习曲线平滑无比;第二,“说人话”“说人话”“说人话”,有些书能把同样的内容写成“他不是为了教会你,而是在显摆自己,嘲讽读者”,但有些书能把同样的内容写成“他真心实意想教会你点东西”的感觉;第三,新版加入了更为进阶的内容,虽然只是匆匆一瞥,但提升了完整度,使我有兴趣去翻阅相应资料;第四,标注列出了详尽丰富的参考文献与软件资源。

读后感

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