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Categorical and Nonparametric Data Analysis: Choosing the Best Statistical Technique (Multivariate Applications Series) - Tapa dura
Sinopsis
Now in its second edition, this book provides a comprehensive overview of categorical and nonparametric statistics, offering a conceptual framework for choosing the most appropriate test in various scenarios. Basic statistics and probability are reviewed for those needing a refresher.
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Acerca del autor
E. Michael Nussbaum is a Professor of Educational Psychology at The University of Nevada, Las Vegas, USA. Dr. Nussbaum holds a PhD from Stanford University and an MPP from the University of California, Berkeley. He is the author of numerous research publications and serves on the editorial boards of the Journal of Educational Psychology and the Educational Psychologist.
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- EditorialRoutledge
- Año de publicación2024
- ISBN 10 0367702541
- ISBN 13 9780367702540
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de edición2
- Número de páginas546
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Categorical and Nonparametric Data Analysis
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. E. Michael Nussbaum is a Professor of Educational Psychology at The University of Nevada, Las Vegas, USA. Dr. Nussbaum holds a PhD from Stanford University and an MPP from the University of California, Berkeley. He is the author of numerous resear. Nº de ref. del artículo: 1219503874
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Categorical and Nonparametric Data Analysis
Publicado por
Taylor & Francis Ltd Mai 2024, 2024
ISBN 10: 0367702541
ISBN 13: 9780367702540
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Now in its second edition, this book provides a focused, comprehensive overview of both categorical and nonparametric statistics, offering a conceptual framework for choosing the most appropriate test in various scenarios. The book's clear explanations and Exploring the Concept boxes help reduce reader anxiety. Problems inspired by actual studies provide meaningful illustrations of these techniques. Basic statistics and probability are reviewed for those needing a refresher with mathematical derivations placed in optional appendices.Highlights include the following:- Three chapters co-authored with Edgar Brunner address modern nonparametric techniques, along with accompanying R code.- Unique coverage of both categorical and nonparametric statistics better prepares readers to select the best technique for particular research projects.- Designed to be used with most statistical packages, clear examples of how to use the tests in SPSS, R,and Excel foster conceptual understanding.- Exploring the Concept boxes integrated throughout prompt students to draw links between the concepts to deepen understanding.- Fully developed Instructor and Student Resources featuring datasets for the book's problems and a guide to R, and for the instructor PowerPoints, author's syllabus, and answers to even-numbered problems.Intended for graduate or advanced undergraduate courses in categorical and nonparametric statistics taught in psychology, education, human development, sociology, political science, and other social and life sciences. 520 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9780367702540
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Categorical and Nonparametric Data Analysis : Choosing the Best Statistical Technique
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Categorical and Nonparametric Data Analysis: Choosing the Best Statistical Technique (Multivariate Applications Series)
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Categorical and Nonparametric Data Analysis: Choosing the Best Statistical Technique
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Categorical and Nonparametric Data Analysis : Choosing the Best Statistical Technique
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Buch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Now in its second edition, this book provides a focused, comprehensive overview of both categorical and nonparametric statistics, offering a conceptual framework for choosing the most appropriate test in various scenarios. The book's clear explanations and Exploring the Concept boxes help reduce reader anxiety. Problems inspired by actual studies provide meaningful illustrations of these techniques. Basic statistics and probability are reviewed for those needing a refresher with mathematical derivations placed in optional appendices.Highlights include the following:- Three chapters co-authored with Edgar Brunner address modern nonparametric techniques, along with accompanying R code.- Unique coverage of both categorical and nonparametric statistics better prepares readers to select the best technique for particular research projects.- Designed to be used with most statistical packages, clear examples of how to use the tests in SPSS, R,and Excel foster conceptual understanding.- Exploring the Concept boxes integrated throughout prompt students to draw links between the concepts to deepen understanding.- Fully developed Instructor and Student Resources featuring datasets for the book's problems and a guide to R, and for the instructor PowerPoints, author's syllabus, and answers to even-numbered problems.Intended for graduate or advanced undergraduate courses in categorical and nonparametric statistics taught in psychology, education, human development, sociology, political science, and other social and life sciences. Nº de ref. del artículo: 9780367702540
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Categorical and Nonparametric Data Analysis : Choosing the Best Statistical Technique
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Categorical and Nonparametric Data Analysis: Choosing the Best Statistical Technique (Multivariate Applications Series)
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