Análisis de regresión para moderadores categóricos

Puntuación:   (4,1 de 5)

Análisis de regresión para moderadores categóricos (Herman Aguinis)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro sobre análisis de regresión múltiple moderada del Dr. Aguinis recibe elogios por sus explicaciones claras y ejemplos prácticos que ayudan a comprender temas complejos en este campo. Se considera uno de los mejores recursos disponibles sobre este tema, especialmente útil tanto para los recién llegados como para los investigadores experimentados. Sin embargo, algunos lectores desean una cobertura más detallada de los análisis avanzados.

Ventajas:

Ejemplos claros, explicaciones exhaustivas, muy práctico y útil tanto para aplicaciones académicas como prácticas, muy apreciado entre los investigadores, referencias concisas y heurísticas.

Desventajas:

Falta de detalle en los análisis más complejos.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Regression Analysis for Categorical Moderators

Contenido del libro:

¿Varía la estabilidad de la personalidad en función del sexo o la etnia? ¿Funciona mejor una determinada terapia para tratar a clientes con un tipo de trastorno de la personalidad que a los que padecen otro? Proporcionando una solución a problemas espinosos como éstos, Aguinis muestra a los lectores cómo evaluar mejor si la relación entre dos variables está moderada por la pertenencia a un grupo mediante el uso de una técnica estadística, la regresión múltiple moderada (MMR). Escrito con claridad, el libro sólo requiere conocimientos básicos de estadística inferencial.

Ayuda a estudiantes, investigadores y profesionales a determinar si es probable que una intervención concreta produzca resultados distintos en los miembros de varios grupos. Los programas informáticos y conjuntos de datos asociados están disponibles en el sitio web complementario ( www.

guilford. com/aguinis-materials ).

Otros datos del libro:

ISBN:9781572309692
Autor:
Editorial:
Idioma:inglés
Encuadernación:Tapa dura

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)