Multilevel and Longitudinal Modeling With IBM SPSS (Quantitative Methodology Series)
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Beschreibung
Dieses Buch ist das erste, das zeigt, wie man die in IBM SPSS Version 18 verfügbaren multilevel und longitudinalen Modellierungstechniken nutzt. Die Autoren nutzen die Leistungsfähigkeit der Mixed Models-Routine von SPSS, um einen eleganten und zugänglichen Ansatz für diese Modelle zu bieten. Leser, die Statistik mit dieser Software gelernt haben, müssen sich nicht mehr an ein neues Programm anpassen, um qualitativ hochwertige multilevel und longitudinale Analysen durchzuführen. Kommentierte Bildschirmfotos mit allen wichtigen Ausgaben bieten den Lesern ein schrittweises Verständnis jeder Technik, während sie lernen, wie sie durch das Programm navigieren. Diagnosetools, Datenmanagementfragen und verwandte Grafiken werden durchgehend eingeführt. SPSS-Befehle zeigen den Ablauf der Menüstruktur und wie man den Modellaufbau erleichtert. Kommentierte Syntax steht ebenfalls zur Verfügung für diejenigen, die diesen Ansatz bevorzugen. Die meisten Kapitel enthalten ein ausführliches Beispiel zur Veranschaulichung der Logik der Modellentwicklung. Diese Beispiele zeigen den Lesern den Kontext und die Begründung der Forschungsfragen sowie die Schritte, auf denen die Analysen basieren. Das Buch beginnt mit konzeptionellen und methodologischen Fragen im Zusammenhang mit multilevel und longitudinaler Modellierung, gefolgt von einer Diskussion über SPSS-Datenmanagementtechniken, die das Arbeiten mit multilevel-, longitudinalen- oder cross-klassifizierten Datensätzen erleichtern. Die nächsten Kapitel führen in die Grundlagen der multilevel Modellierung ein, wie man ein solches Modell entwickelt und Techniken zur Fehlerbehebung bei häufigen Programmier- und Modellierungsproblemen sowie mögliche Lösungen findet. In den Kapiteln 5 und 6 werden Modelle zur Untersuchung individueller und organisatorischer Veränderungen entwickelt, gefolgt von Modellen mit multivariaten Ergebnissen in Kapitel 7. Kapitel 8 veranschaulicht SPSS' Fähigkeit zur Untersuchung von Modellen mit cross-klassifizierten Datenstrukturen. Das Buch schließt mit Überlegungen dazu ab, wie man auf den verschiedenen vorgestellten Techniken aufbauen kann und welche Aspekte bei der Durchführung von Multilevel-Analysen zu beachten sind. Ideal als ergänzender Text für Hochschulkurse zu Themen wie Multilevel-, Longitudinal-, latente Variablenmodellierung, multivariate Statistik oder fortgeschrittene quantitative Techniken in Fachbereichen wie Psychologie, Wirtschaftswissenschaften
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