Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha je vysoko hodnotená pre svoju zrozumiteľnosť, praktický prístup a komplexné pokrytie viacúrovňového modelovania a regresných techník. Obzvlášť si ju obľúbia používatelia, ktorí poznajú R a oceňujú príklady a praktické kódovanie. Mnohí recenzenti však vyjadrili nespokojnosť s kvalitou poskytnutého kódu v jazyku R, pričom si všimli množstvo chýb a nezrovnalostí, ktoré bránia v učení. Zlepšiť by sa mohla aj organizácia knihy a sprievodné zdroje.
Výhody:⬤ Komplexné pokrytie viacúrovňového modelovania a regresných techník.
⬤ Jasný a pútavý štýl písania, vďaka ktorému sú zložité koncepty prístupné.
⬤ Praktické príklady a recepty na používanie R.
⬤ Silný dôraz na pochopenie teoretických konceptov, nie len na aplikáciu vzorcov.
⬤ Užitočné ako referencia pre študentov aj skúsených výskumníkov v sociálnych vedách.
Nevýhody:⬤ Príklady kódu R sú často chybné alebo nedostatočne vysvetlené, čo vedie k frustrácii.
⬤ Niektoré časti nemajú dostatočnú hĺbku a kniha si môže vyžadovať doplnkové zdroje na úplné pochopenie.
⬤ Organizácia obsahu môže byť rozptýlená, čo má vplyv na plynulosť a konzistentnosť.
⬤ Poskytnuté súbory údajov a príkladov nie sú vždy dobre zdokumentované alebo ľahko prístupné.
(na základe 72 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
Obsah knihy:
Analýza údajov pomocou regresie a viacúrovňových/hierarchických modelov je komplexná príručka pre aplikovaných výskumníkov, ktorí chcú vykonávať analýzu údajov pomocou lineárnej a nelineárnej regresie a viacúrovňových modelov. Kniha predstavuje širokú škálu modelov a zároveň čitateľa poučí o tom, ako tieto modely fitovať pomocou dostupných softvérových balíkov.
Kniha ilustruje koncepty na desiatkach príkladov reálnych údajov, ktoré vznikli na základe vlastného aplikovaného výskumu autorov, pričom pre každý z nich sú uvedené programové kódy. Témy zahŕňajú kauzálne závery vrátane regresie, poststratifikácie, párovania, regresnej diskontinuity a inštrumentálnych premenných, ako aj viacúrovňovú logistickú regresiu a imputáciu chýbajúcich údajov. V celom texte sú uvedené praktické tipy týkajúce sa zostavovania, prispôsobovania a porozumenia.
Stránka so zdrojmi autora: http: //www.stat. columbia.edu/ gelman/arm/.
