Applied Mixed Model Analysis (Paperback)

Jos W.R. Twisk

5 valoraciones de Goodreads

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2019

110872776X / 9781108727761

Serie: Libro 8 de 8 - Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology

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Paperback. This practical book is designed for applied researchers who want to use mixed models with their data. It discusses the basic principles of mixed model analysis, including two-level and three-level structures, and covers continuous outcome variables, dichotomous outcome variables, and categorical and survival outcome variables. Emphasizing interpretation of results, the book develops the most important applications of mixed models, such as the study of group differences, longitudinal data analysis, multivariate mixed model analysis, IPD meta-analysis, and mixed model predictions. All examples are analyzed with STATA, and an extensive overview and comparison of alternative software packages is provided. All datasets used in the book are available for download, so readers can re-analyze the examples to gain a strong understanding of the methods. Although most examples are taken from epidemiological and clinical studies, this book is also highly recommended for researchers working in other fields. This book explains all aspects of mixed model analysis without mathematical jargon, so that non-statisticians can understand the basic principles, analyze their own data, and interpret the results with confidence. Worked examples are analyzed with STATA, and all datasets are available for download, equipping readers to replicate the methods. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

N° de ref. del artículo 9781108727761

Título
Applied Mixed Model Analysis (Paperback)
Autor
Jos W.R. Twisk
Editorial
Cambridge University Press, Cambridge
Año de publicación
2019
Estado
new
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
110872776X
ISBN 13
9781108727761
Edición
2ª Edición
Serie
Libro 8 de 8: Practical Guides to Biostatistics and Epidemiology

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