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
- Gebunden
- 418 Seiten
- Erschienen 2014
- De Gruyter
- Kartoniert
- 760 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- hardcover
- 693 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Kartoniert
- 570 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- hardcover
- 1096 Seiten
- Erschienen 2010
- The MIT Press
- paperback
- 420 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 376 Seiten
- Erschienen 1994
- Cambridge University Press
- Kartoniert
- 339 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer



