Description Longitudinal Analysis provides an accessible, application-oriented treatment of introductory and advanced linear models for within-person fluctuation and change.
Organized by research design and data type, the text uses in-depth examples to provide a complete description of the model-building process.
The core longitudinal models and their extensions are presented within a multilevel modeling framework, paying careful attention to the modeling concerns that are unique to longitudinal data.
Written in a conversational style, the text provides verbal and visual interpretation of model equations to aid in their translation to empirical research results.
Overviews and summaries, boldfaced key terms, and review questions will help readers synthesize the key concepts in each chapter.
Written for non-mathematically-oriented readers, this text features: A description of the data manipulation steps required prior to model estimation so readers can more easily apply the steps to their own data An emphasis on how the terminology, interpretation, and estimation of familiar general linear models relates to those of more complex models for longitudinal data Integrated model comparisons, effect sizes, and statistical inference in each example to strengthen readers' understanding of the overall model-building process Sample results sections for each example to provide useful templates for published reports Examples using both real and simulated data in the text, along with syntax and output for SPSS, SAS, STATA, and Mplus at www.
Piles Of Variance.
com to help readers apply the models to their own data The book opens with the building blocks of longitudinal analysis--general ideas, the general linear model for between-person analysis, and between- and within-person models for the variance and the options within repeated measures analysis of variance.
Section 2 introduces unconditional longitudinal models including alternative covariance structure models to describe within-pe.
| Features | A description of the data manipulation steps required prior to model estimation so readers can more easily apply the steps to their own data |
|---|
Routledge este o companie de editură britanică specializată în cărți academice, reviste și resurse online.
Face parte din Taylor & Francis Group, care este una dintre cele mai mari companii de editare academică din lume.
Accentul lui Routledge este în primul rând pe științele umaniste și sociale.
Punctele cheie despre Routledge includ: 1.
Editura academică: Routledge este cunoscut pentru publicarea de cărți și reviste academice într-o gamă largă de discipline, inclusiv literatură, educație, filozofie, psihologie, sociologie și multe altele.
Cărți și reviste: Compania publică atât cărți, cât și reviste academice, contribuind la diseminarea cercetării și cunoștințelor în cadrul comunității academice.
Resurse online: Routledge oferă o varietate de resurse digitale, inclusiv cărți electronice, reviste online și alte materiale educaționale.
Aceste resurse sunt adesea accesibile studenților, cercetătorilor și instituțiilor prin intermediul platformelor online.
Grupul Taylor & Francis: Routledge face parte din Grupul Taylor & Francis, care cuprinde mai multe mărci comerciale și filiale.
Grupul Taylor & Francis este cunoscut pentru angajamentul său față de publicarea academică și științifică.
Acoperire internațională: Routledge are o acoperire globală, cu publicațiile sale distribuite și accesate de savanți, cercetători și studenți din întreaga lume.
Compania interacționează cu comunitățile academice din întreaga lume.
Routledge Longitudinal analysis: modeling within-person fluctuation and change/lesa hoffman
