Fundamentos de los modelos multinivel: Monopoly(r) Data y Stata

Opiniones de los lectores

Multilevel Model Foundations: Monopoly Data and Stata de Ralph Taylor es elogiado por hacer el modelado multinivel accesible y comprensible a través de ejemplos fáciles de relacionar utilizando el popular juego de mesa Monopoly. El libro sirve tanto de libro de texto para estudiantes de un curso de estadística de segundo nivel como de referencia para profesionales. Sus explicaciones claras y su enfoque práctico son bien recibidos, sobre todo por quienes se inician en el tema o por quienes lo enseñan.

⬤ Hace accesibles y comprensibles complejos conceptos de modelización multinivel.
⬤ Atractivo uso de los datos de Monopoly para obtener ejemplos claros.
⬤ Excelente recurso tanto para la enseñanza como para la investigación aplicada.
⬤ Proporciona una base sólida de conceptos fundamentales antes de avanzar.
⬤ El sitio web que lo acompaña ofrece recursos adicionales, incluidos datos descargables y enlaces a vídeos ilustrativos.

En las reseñas no se señala explícitamente ninguno, aunque algunos usuarios insinuaron que el conocimiento previo de estadística podría mejorar la experiencia.

(basado en 6 opiniones de lectores)

Título original:

Multilevel Model Foundations: Monopoly(r) Data and Stata

Contenido del libro:

Este libro presenta los fundamentos de los modelos multinivel, utilizando los datos de alquiler de Monopoly(R), el clásico juego de mesa, y el programa estadístico Stata(R). La amplia experiencia con el juego significa que muchos lectores tienen una ventaja en la comprensión de estos modelos.

El pequeño conjunto de datos, 132 valores de alquiler para 22 propiedades agrupadas por los cuatro lados del tablero de juego, se combina con amplias presentaciones gráficas de datos y resultados para que todos los lectores puedan ver las ideas básicas multinivel en acción a un nivel granular. Dos capítulos sobre modelos estadísticos estándar, el análisis unidireccional de la varianza y la regresión múltiple, ayudan a los lectores a ver cómo los modelos multinivel se basan en estas ideas mononivel, pero también las amplían. Los capítulos presentan tres modelos multinivel básicos para análisis transversales -análisis de varianza, análisis de covarianza y regresión de coeficientes aleatorios- y un modelo básico de desarrollo para análisis longitudinales.

La orientación para la resolución de problemas, combinada con un examen minucioso de los patrones de datos y una inspección cuidadosa de los parámetros del modelo, ayudan a los lectores a comprender mejor qué significan los resultados del modelo, cuándo se debe o no confiar en los resultados del modelo y cómo se vinculan los resultados del modelo con las cuestiones teóricas fundamentales. En consecuencia, los lectores desarrollarán un sentido de las mejores prácticas para construir y diagnosticar sus propios modelos multinivel.

Aquellos que completen el volumen pueden aplicar fácilmente lo que han aprendido a conjuntos de datos y modelos más complejos, y adaptar los archivos do de Stata disponibles en línea a esos proyectos. Cualquier científico social que trabaje con datos agrupados en el tiempo, en el espacio, o en ambos, y que busque aprender más sobre cómo usar, interpretar o enseñar estos modelos, encontrará este libro útil.