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Sinopsis
This student orientated guide to structural equation modeling promotes theoretical understanding and inspires students with the confidence to successfully apply SEM. Assuming no previous experience, and a minimum of mathematical knowledge, this is an invaluable companion for students taking introductory SEM courses in any discipline.
Niels Blunch shines a light on each step of the structural equation modeling process, providing a detailed introduction to SPSS and EQS with a focus on EQS′ excellent graphical interface. He also sets out best practice for data entry and programming, and uses real life data to show how SEM is applied in research.
The book includes:
- Learning objectives, key concepts and questions for further discussion in each chapter.
- Helpful diagrams and screenshots to expand on concepts covered in the texts.
- A wide variety of examples from multiple disciplines and real world contexts.
- Exercises for each chapter on an accompanying companion website.
- A detailed glossary.
Clear, engaging and built around key software, this is an ideal introduction for anyone new to SEM.
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Acerca del autor
Niels J. Blunch was formerly in the Department of Marketing and Statistics at the University of Aarhus, Denmark.
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- EditorialSAGE Publications Ltd
- Año de publicación2015
- ISBN 10 1473916224
- ISBN 13 9781473916227
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas360
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Introduction to Structural Equation Modeling Using Ibm Spss Statistics and Eqs
Publicado por
SAGE Publications Ltd, 2015
ISBN 10: 1473916224
ISBN 13: 9781473916227
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Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM SPSS Statistics and EQS
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SAGE Publications Ltd, 2015
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Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM SPSS Statistics and EQS
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Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM SPSS Statistics and EQS
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Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM SPSS Statistics and EQS
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Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM SPSS Statistics and EQS
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Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM Spss Statistics and Eqs
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