
Cross-Level Inference
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Beschreibung
"Cross-Level Inference" von W. Phillips Shively ist ein Buch, das sich mit den methodologischen Herausforderungen und Techniken der Analyse von Daten auf verschiedenen Aggregationsebenen in den Sozialwissenschaften befasst. Es untersucht, wie man aus Daten, die auf einer Ebene gesammelt wurden (z.B. individuelle Umfragedaten), valide Schlussfolgerungen für eine andere Ebene (z.B. nationale Trends) ziehen kann. Shively behandelt dabei sowohl theoretische als auch praktische Aspekte der cross-level inference und bietet Einblicke in statistische Methoden sowie deren Anwendung in realen Forschungsprojekten. Das Buch richtet sich an Wissenschaftler und Studierende, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit komplexen Datensätzen verbessern möchten, um fundierte empirische Analysen durchzuführen.
Produktdetails

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Über den Autor
- Kartoniert
- 220 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer Spektrum
- paperback
- 416 Seiten
- Erschienen 1989
- MIT Press
- hardcover
- 422 Seiten
- Erschienen 2018
- Cambridge University Pr.
- Gebunden
- 377 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Hardcover
- 138 Seiten
- Erschienen 2007
- Sage Publications, Inc
- hardcover
- 416 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley
- Hardcover
- 100 Seiten
- Erschienen 1981
- Sage Publications, Inc
- Kartoniert
- 148 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer
- paperback
- 249 Seiten
- Hogrefe AG
- paperback
- 390 Seiten
- Erschienen 2016
- Routledge
- paperback
- 306 Seiten
- Erschienen 2017
- Cambridge University Press
- Kartoniert
- 618 Seiten
- Erschienen 2022
- Routledge