Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models: Analytical Methods for Social Research
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Beschreibung
"Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models" von Andrew Gelman bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Regressions- und hierarchischen Modellen zur Datenanalyse, insbesondere im Bereich der Sozialforschung. Das Buch beginnt mit grundlegenden Konzepten der linearen Regression und erweitert diese auf komplexere Modelle, die hierarchische Strukturen berücksichtigen. Es erklärt sowohl theoretische als auch praktische Aspekte der Modellierung, einschließlich der Schätzung und Interpretation von Parametern. Ein Schwerpunkt liegt auf der Anwendung multilevel Modelle, die es ermöglichen, Daten zu analysieren, die in mehreren Ebenen organisiert sind, wie z.B. Schüler innerhalb von Schulen oder Patienten innerhalb von Krankenhäusern. Gelman diskutiert ausführlich verschiedene Techniken zur Modellanpassung und -validierung sowie Methoden zur Bewältigung von Unsicherheiten in den Schätzungen. Das Buch ist praxisorientiert und enthält zahlreiche Beispiele und Übungen, oft unter Verwendung statistischer Software wie R. Es richtet sich an Studierende und Forscher in den Sozialwissenschaften, die bereits über Grundkenntnisse in Statistik verfügen und ihre Fähigkeiten in fortgeschrittenen Analysemethoden erweitern möchten.
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