Základy viacúrovňových modelov: Monopolné(r) údaje a Stata

Recenzie čitateľov

Základy viacúrovňového modelu: Taylor je chválený za to, že viacúrovňové modelovanie sprístupňuje a robí ho zrozumiteľným na základe jednoduchých príkladov s využitím populárnej stolovej hry Monopoly. Kniha slúži ako učebnica pre študentov na druhom stupni kurzu štatistiky aj ako referencia pre odborníkov. Jej jasné vysvetlenia a praktický prístup sú dobre prijímané najmä pre tých, ktorí s touto problematikou začínajú, alebo pre tých, ktorí ju vyučujú.

⬤ Sprístupňuje a zrozumiteľne podáva zložité koncepty viacúrovňového modelovania.
⬤ Pútavo využíva údaje z Monopolu na názorné príklady.
⬤ Vynikajúci zdroj informácií pre výučbu aj aplikovaný výskum.
⬤ Poskytuje pevné základy základných pojmov pred pokrokom.
⬤ Sprievodná webová stránka ponúka ďalšie zdroje vrátane údajov na stiahnutie a odkazov na názorné videá.

V recenziách neboli výslovne uvedené žiadne, hoci niektorí používatelia naznačili, že predchádzajúce znalosti štatistiky by mohli zlepšiť skúsenosti.

(na základe 6 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Multilevel Model Foundations: Monopoly(r) Data and Stata

Obsah knihy:

Táto kniha predstavuje základy viacúrovňových modelov s použitím údajov o prenájme z klasickej stolovej hry Monopoly(R) a štatistického programu Stata(R). Široká skúsenosť s touto hrou znamená, že mnohí čitatelia majú náskok pri pochopení týchto modelov.

Malý súbor údajov, 132 hodnôt nájomného pre 22 nehnuteľností zoskupených podľa štyroch strán hracej dosky, sa kombinuje s rozsiahlymi grafickými zobrazeniami údajov a výsledkov, takže všetci čitatelia môžu vidieť základné viacúrovňové myšlienky v akcii na detailnej úrovni. Dve kapitoly o štandardných štatistických modeloch, jednocestnej analýze rozptylu a viacnásobnej regresii, pomáhajú čitateľom vidieť, ako sa viacúrovňové modely opierajú o tieto jednoúrovňové myšlienky, ale aj ako ich rozširujú. Kapitoly predstavujú tri základné viacúrovňové modely pre prierezové analýzy - analýzu rozptylu, analýzu kovariancie a regresiu náhodných koeficientov - a jeden základný vývojový model pre pozdĺžne analýzy.

Návod na riešenie problémov spolu s podrobným skúmaním vzorcov údajov a dôkladnou kontrolou parametrov modelu pomáhajú čitateľom lepšie pochopiť, čo výsledky modelu znamenajú, kedy by sa malo alebo nemalo veriť výsledkom modelu a ako výsledky modelu súvisia so základnými teoretickými otázkami. Následne si čitatelia vytvoria predstavu o osvedčených postupoch pri vytváraní a diagnostikovaní vlastných viacúrovňových modelov.

Tí, ktorí dokončia tento zväzok, môžu ľahko aplikovať to, čo sa naučili, na zložitejšie súbory údajov a modely a prispôsobiť dostupné online súbory Stata do týchto projektov. Kniha bude užitočná pre každého sociálneho vedca, ktorý pracuje s údajmi zoskupenými v čase, v priestore alebo v oboch týchto oblastiach a chce sa dozvedieť viac o tom, ako tieto modely používať, interpretovať alebo učiť.