Hierarchické lineárne modely: Aplikácie a metódy analýzy údajov

Recenzie čitateľov

Recenzie knihy Raudenbush & Bryk o hierarchickom lineárnom modelovaní (HLM) ju vyzdvihujú ako komplexný a nevyhnutný zdroj informácií pre pokročilých kvantitatívnych výskumníkov pracujúcich s viacúrovňovými modelmi. Mnohí používatelia však poukázali na to, že nie je vhodná pre začiatočníkov a býva hutná a náročná na sledovanie bez ďalšej podpory.

⬤ Komplexný a podrobný zdroj informácií o HLM.
⬤ Vynikajúca referencia pre pokročilých výskumníkov.
⬤ Dobré pokrytie HLM v longitudinálnom dizajne a ďalších pokročilých tém.
⬤ Kvalitné dodanie a balenie.
⬤ Pri nákupe sú k dispozícii zľavy.
⬤ Zahrnuté súbory údajov na precvičenie.

⬤ Nevhodné pre začiatočníkov; vyžaduje si silný štatistický základ.
⬤ Hustý štýl písania, ktorý sťažuje sledovanie.
⬤ Zriedkavé vysvetlenie dôležitých pojmov a príkladov.
⬤ Niektorí recenzenti považovali príklady za ťažko reprodukovateľné.
⬤ Grafy vytvorené zo znakov ASCII sú menej užitočné ako štandardné grafy.
⬤ Obmedzený praktický návod na vykonávanie analýz pomocou softvéru HLM.

(na základe 22 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods

Obsah knihy:

Kniha, ktorá bola v prvom vydaní obľúbená pre svoje bohaté, názorné príklady a zrozumiteľné vysvetlenia teórie a použitia hierarchických lineárnych modelov (HLM), bola reorganizovaná do štyroch častí so štyrmi úplne novými kapitolami. Prvé dve časti, časť I o "Logike hierarchického lineárneho modelovania" a časť II o "Základných aplikáciách", úzko súvisia s prvými deviatimi kapitolami predchádzajúceho vydania s významnými rozšíreniami a technickými spresneniami, ako napr.

* Intuitívne úvodné zhrnutie základných postupov odhadovania a odvodzovania používaných pri modeloch HLM, ktoré si v kapitole 3 vyžaduje len minimálnu úroveň matematických znalostí.

* Nová časť o viacrozmerných modeloch rastu v kapitole 6.

* Diskusia o aplikáciách syntézy výskumu alebo metaanalýzy v kapitole 7.

* Rady pre analýzu údajov týkajúce sa centrovania prediktorov úrovne 1 a nový materiál o intervaloch hodnoverných hodnôt a robustných štandardných odhadoch.