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Sinopsis
Engaging and accessible, this book teaches readers how to use inferential statistical thinking to check their assumptions, assess evidence about their beliefs, and avoid overinterpreting results that may look more promising than they really are. It provides step-by-step guidance for using both classical (frequentist) and Bayesian approaches to inference. Statistical techniques covered side by side from both frequentist and Bayesian approaches include hypothesis testing, replication, analysis of variance, calculation of effect sizes, regression, time series analysis, and more. Students also get a complete introduction to the open-source R programming language and its key packages. Throughout the text, simple commands in R demonstrate essential data analysis skills using real-data examples. The companion website provides annotated R code for the book's examples, in-class exercises, teaching notes, and slide decks.
Pedagogical Features
*Playful, conversational style and gradual approach; suitable for students without strong math backgrounds.
*End-of-chapter exercises based on real data supplied in the free R package.
*Technical explanation and equation/output boxes.
*Appendices on how to install R and work with the sample datasets.
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Acerca del autor
Jeffrey M. Stanton, PhD, is Associate Provost for Academic Affairs and Professor in the School of Information Studies at Syracuse University. Dr. Stanton's interests center on research methods, psychometrics, and statistics, with a particular focus on self-report techniques, such as surveys. He has conducted research on a variety of substantive topics in organizational psychology, including the interactions of people and technology in institutional contexts. He is the author of numerous scholarly articles and several books, including Information Nation: Education and Careers in the Emerging Information Professions and The Visible Employee: Using Workplace Monitoring and Surveillance to Protect Information Assets--Without Compromising Employee Privacy or Trust. Dr. Stanton’s background also includes more than a decade of experience in business, both in established firms and startup companies.
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- EditorialGuilford Press
- Año de publicación2017
- ISBN 10 1462530265
- ISBN 13 9781462530267
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas325
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Reasoning with Data: An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R
Publicado por
The Guilford Press, 2017
ISBN 10: 1462530265
ISBN 13: 9781462530267
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Reasoning with Data : An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R
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Guilford Publications, 2017
ISBN 10: 1462530265
ISBN 13: 9781462530267
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Reasoning with Data
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Reasoning with Data: An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R
Publicado por
The Guilford Press, 2017
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ISBN 13: 9781462530267
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Reasoning with Data: An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R
Publicado por
Guilford Press 2017-05-17, 2017
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Reasoning With Data : An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R
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Reasoning With Data: An Introduction To Traditional And Bayesian Methods Using R
Publicado por
Guilford Publications, Incorporated, 2017
ISBN 10: 1462530265
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Reasoning With Data : An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R
Publicado por
The Guilford Press, 2017
ISBN 10: 1462530265
ISBN 13: 9781462530267
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Reasoning with Data: An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R
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Guilford Publications, 2017
ISBN 10: 1462530265
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Reasoning With Data : An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R
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The Guilford Press, 2017
ISBN 10: 1462530265
ISBN 13: 9781462530267
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