Using R for Data Analysis in Social Sciences (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Oxford University Press Inc, New York, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
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Paperback. Statistical analysis is common in the social sciences, and among the more popular programs is R. This book provides a foundation for undergraduate and graduate students in the social sciences on how to use R to manage, visualize, and analyze data. The focus is on how to address substantive questions with data analysis and replicate published findings.Using R for Data Analysis in Social Sciences adopts a minimalist approach and coversonly the most important functions and skills in R to conduct reproducible research. It emphasizes the practical needs of students using R by showing how to import, inspect, and manage data, understand the logicof statistical inference, visualize data and findings via histograms, boxplots, scatterplots, and diagnostic plots, and analyze data using one-sample t-test, difference-of-means test, covariance, correlation, ordinary least squares (OLS) regression, and model assumption diagnostics. It also demonstrates how to replicate the findings in published journal articles and diagnose model assumption violations. Because the book integrates R programming, the logic and steps of statistical inference, andthe process of empirical social scientific research in a highly accessible and structured fashion, it is appropriate for any introductory course on R, data analysis, and empirical social-scientificresearch. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780190656225
- Título
- Using R for Data Analysis in Social Sciences (Paperback)
- Autor
- Quan Li
- Editorial
- Oxford University Press Inc, New York
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0190656220
- ISBN 13
- 9780190656225
Using R for Data Analysis in Social Sciences adopts a minimalist approach and covers only the most important functions and skills in R to conduct reproducible research. It emphasizes the practical needs of students using R by showing how to import, inspect, and manage data, understand the logic of statistical inference, visualize data and findings via histograms, boxplots, scatterplots, and diagnostic plots, and analyze data using one-sample t-test, difference-of-means test, covariance, correlation, ordinary least squares (OLS) regression, and model assumption diagnostics. It also demonstrates how to replicate the findings in published journal articles and diagnose model assumption violations. Because the book integrates R programming, the logic and steps of statistical inference, and the process of empirical social scientific research in a highly accessible and structured fashion, it is appropriate for any introductory course on R, data analysis, and empirical social-scientific research.
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