Análisis de diseños pretest-postest

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Título original:

Analysis of Pretest-Posttest Designs

Contenido del libro:

¿Cómo se analizan los datos pretest-postest? ¿Puntuaciones de diferencia? ¿Cambios porcentuales? ¿ANOVA? En los estudios médicos, psicológicos, sociológicos y educativos, los investigadores suelen diseñar experimentos en los que recogen datos de referencia (pretest) antes de la aleatorización. Sin embargo, a menudo les resulta difícil decidir qué método de análisis estadístico es el más apropiado. Hasta ahora, la consulta de la bibliografía disponible resultaba una tarea larga y ardua, con artículos dispersos por las revistas y escasas referencias en los libros de texto.

Analysis of Pretest-Posttest Designs aporta un bienvenido alivio a este enigma. Esta referencia única, escrita específicamente para investigadores, responde a las preguntas y ayuda a despejar la confusión sobre el análisis de datos pretest-postest. Reduciendo al mínimo las derivaciones y ofreciendo ejemplos reales de diversas disciplinas, el autor reúne y aclara los conceptos y técnicas más útiles para los estudios que incorporan datos de referencia.

Comprenda los pros y los contras de los distintos métodos: ANOVA, ANCOVA, porcentaje de cambio, puntuaciones de diferencia, etc.

Aprenda a elegir la prueba estadística más adecuada - Numerosas simulaciones Monte Carlo comparan las distintas pruebas y le ayudan a seleccionar la más adecuada para sus datos.

Aborde los análisis más difíciles - El extenso código SAS incluido le ahorrará tiempo y esfuerzo de programación.

Este libro, que sólo requiere una formación básica en estadística y diseño experimental, incorpora la mayor parte, si no todo, el material de referencia que trata los datos pretest-postest. Si utiliza datos de referencia en sus estudios, Analysis of Pretest-Posttest Designs le ahorrará tiempo, aumentará su comprensión y, en última instancia, mejorará la interpretación y el análisis de sus datos.