Multiple Regression and Beyond.
Idioma: inglés
Editorial: Allyn & Bacon / Pearson, Boston, 2009
- Tapa dura
- Usado
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Hardback small quarto, no jacket as issued, very good condition, pictorial cover, many figures & tables, appendices, minor edgewear, remainder star. Heavy, and extra postage may be requested to destinations outside Australia. 534 pp. Timothy Z. Keith provides a remarkably lucid conceptual introduction to multiple regression in two parts. Part 1 (9 chapters) concentrates on multiple regression, including types (simultaneous, sequential, stepwise, categorical variables). Part 2 (7 chapters) looks beyond multiple regression to path analysis, structural equation modelling and confirmatory factor analysis. Each chapter has a simple guide to statistics, SPSS output, assumptions, cautions, summary, and final exercise questions. (This copy: First edition, 2006 reprint.).
N° de ref. del artículo 18618
- Título
- Multiple Regression and Beyond.
- Autor
- Keith, Timothy Z.
- Editorial
- Allyn & Bacon / Pearson, Boston
- Año de publicación
- 2009
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0205326447
- ISBN 13
- 9780205326440
- Edición
- Reprint ed.
- Catálogos de vendedores
- RESEARCH & STATISTICS
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De la contraportada
This is undoubtedly the most readable book about multiple regression I have ever used. My students found it clear and understandable. Keith writes in a clear style that is designed to engage students rather than alienate them. The emphasis is on conceptual understanding rather than mathematical proofs. Formulas are used when necessary, but Keith takes care not to drown students in a sea of algebra. The aim throughout is to empower students to make the decisions that they will need to make in thier own research.
Larry Greil, Alfred University
Keith's approach is a conceptually oriented introduction to multiple regression. None of the negative connotations of that phrase apply here. Keith's coverage de-emphasizes complex mathematics yet is committed to a rigorous, model-building use of multiple regression in research data analysis. . . . Material that can be quite difficult and confusing for students is covered with sufficient depth and clarity so that many issues will make considerably more sense to students than they usually do.
Robert J. Crutcher, University of Dayton
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