9780761922285 - correlation: parametric and nonparametric measures: 139 (quantitative applications in the social sciences) de chen, p. y.; popovich, paula m. (15 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications, Inc, 2002
Serie: Libro 102 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Editorial: SAGE Publications, Incorporated, 2002
Serie: Libro 102 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 2002
Serie: Libro 102 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 2002
Serie: Libro 102 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 2002
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 2002
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Editorial: Sage Pubns, 2002
Serie: Libro 102 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 2002
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Editorial: SAGE Publications, Inc, 2002
Serie: Libro 102 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Editorial: Sage Publications, 2002
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Editorial: Sage Publications, 2002
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Editorial: Sage Publications, 2002
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Editorial: SAGE PUBN, 2002
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. How can correlation be more effectively used so that one does not misinterpret the data? This book reveals how to do this by examining Pearson r from its conceptual meaning, to assumptions, special cases of the Pearso…n r, the biserial coefficient and tetrac.
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Editorial: Sage Publications, Inc, 2002
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Correlations, in general, and the Pearson product-moment correlation in particular, can be used for many research purposes, ranging from describing a relationship between two variables as a descriptive statistic to examining a relationsh…ip between two variables in a population as an inferential statistic, or to gauge the strength of an effect, or to conduct a meta-analytic study. How can correlation be more effectively used so that one doesn't misinterpret the data This book reveals how to do this by examining Pearson r from its conceptual meaning, to assumptions, special cases of the Pearson r, the biserial coefficient and tetrachoric coefficient estimates of the Pearson r, its uses in research (including effect size, power analysis, meta-analysis, utility analysis, reliability estimates and validation), factors that affect the Pearson r, and finally to additional nonparametric correlation indexes. After reading this book, the reader will be able to compare and distinguish the concepts of similarity and relationship, identify the distinction between correlation and causation, and to interpret correlations correctly.
