Análisis de regresión y modelos lineales: Conceptos, aplicaciones y puesta en práctica

Opiniones de los lectores

El libro está muy bien considerado como un valioso recurso para el aprendizaje de la regresión y la estadística, alabado por su redacción clara y sus técnicas modernas. Sin embargo, ha recibido críticas por su uso de notación no estándar y la presencia de erratas en la primera edición.

Redacción clara y amena, excelentes explicaciones, útil para el aprendizaje de la regresión, favorable tanto para el estudio personal como para equipos de investigación, y muy apreciado por los lectores.

El uso de notación no estándar irrita a algunos lectores, y hay una cantidad significativa de erratas en la primera edición.

(basado en 8 opiniones de lectores)

Título original:

Regression Analysis and Linear Models: Concepts, Applications, and Implementation

Contenido del libro:

Enfatizando la comprensión conceptual por encima de las matemáticas, este texto de fácil manejo introduce el análisis de regresión lineal a estudiantes e investigadores de las ciencias sociales, del comportamiento, del consumo y de la salud. Incluye la construcción y estimación de modelos, la cuantificación y medición de asociaciones multivariantes y parciales, el control estadístico, las comparaciones de grupos, el análisis de moderación, la mediación y el análisis de trayectorias, y el diagnóstico de regresión, entre otros temas importantes. Cada técnica se muestra mediante atractivos ejemplos prácticos, acompañados de útiles consejos y advertencias. Se hace hincapié en el uso de SPSS, SAS y STATA, con un apéndice sobre el análisis de regresión utilizando R. El sitio web complementario ( www.afhayes.com ) proporciona conjuntos de datos para los ejemplos del libro, así como la macro RLM para SPSS y SAS.

Características pedagógicas:

*Los capítulos incluyen código SPSS, SAS o STATA pertinente para los análisis descritos, con un formato distintivo para facilitar su identificación.

*Un apéndice documenta la macro RLM, que facilita los cálculos para estimar y sondear interacciones, análisis de dominancia, errores estándar coherentes con la heteroscedasticidad y regresión lineal spline, entre otros análisis.

*Se guía a los estudiantes para que practiquen lo que aprenden en cada capítulo utilizando conjuntos de datos proporcionados en línea.

*Aborda temas que normalmente no se tratan, como las formas de medir la importancia de una variable, los sistemas de codificación para representar variables categóricas, la causalidad y los mitos sobre las pruebas de interacción.