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
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2017
- The MIT Press
- hardcover
- 649 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- hardcover
- 693 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- paperback
- 340 Seiten
- Erschienen 2015
- Routledge
- Gebunden
- 397 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer
- Kartoniert
- 432 Seiten
- Erschienen 2008
- Taylor & Francis Ltd
- Kartoniert
- 296 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Gebunden
- 573 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Hardcover
- 736 Seiten
- Erschienen 2002
- Taylor & Francis



