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Applied Multivariate Statistical Concepts - Tapa dura

 
9781032276076: Applied Multivariate Statistical Concepts

Sinopsis

This second edition of Applied Multivariate Statistical Concepts covers the classic and cutting-edge multivariate techniques used in today's research.

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Acerca del autor

Debbie L. Hahs-Vaughn is a Professor in the University of Central Florida’s Methodology, Measurement, and Analysis Program in the College of Community Innovation and Education, USA.

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  • EditorialRoutledge
  • Año de publicación2024
  • ISBN 10 103227607X
  • ISBN 13 9781032276076
  • EncuadernaciónTapa dura
  • IdiomaInglés
  • Número de edición2
  • Número de páginas878
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Publicado por Routledge, 2024
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HAHS-VAUGHN D.L.
Publicado por Routledge, 2024
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Debbie L. Hahs-Vaughn
Publicado por H N H International Limited, 2024
ISBN 10: 103227607X ISBN 13: 9781032276076
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Hahs-Vaughn Debbie L.
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ISBN 10: 103227607X ISBN 13: 9781032276076
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Publicado por Routledge, 2024
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Debbie L. Hahs-Vaughn
Publicado por Taylor & Francis Ltd, 2024
ISBN 10: 103227607X ISBN 13: 9781032276076
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Debbie L Hahs-Vaughn
ISBN 10: 103227607X ISBN 13: 9781032276076
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This second edition of Applied Multivariate Statistical Concepts covers the classic and cutting-edge multivariate techniques used in today's research.Through clear writing and engaging pedagogy and examples using real data, Hahs-Vaughn walks students through the most used methods to learn why and how to apply each technique. A conceptual approach with a higher than usual text-to-formula ratio helps readers master key concepts so they can implement and interpret results generated by today's sophisticated software. Additional features include examples using real data from the social sciences; templates for writing research questions and results that provide manuscript-ready models; step-by-step instructions on using R and SPSS statistical software with screenshots and annotated output; clear coverage of assumptions, including how to test them and the effects of their violation; and conceptual, computational, and interpretative example problems that mirror the real-world problems students encounter in their studies and careers. This edition features expanded coverage of topics, such as propensity score analysis, path analysis and confirmatory factor analysis, and centering, moderation effects, and power as related to multilevel modelling. New topics are introduced, such as addressing missing data and latent class analysis, while each chapter features an introduction to using R statistical software. This textbook is ideal for courses on multivariate statistics/analysis/design, advanced statistics, and quantitative techniques, as well as for graduate students broadly in social sciences, education, and behavioral sciences. It also appeals to researchers with no training in multivariate methods. 850 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9781032276076

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