Analisi di regressione e modelli lineari: Concetti, applicazioni e implementazione

Recensioni dei lettori

Il libro è considerato una risorsa preziosa per l'apprendimento della regressione e della statistica, apprezzato per la sua scrittura chiara e le sue tecniche moderne. Tuttavia, ha ricevuto critiche per l'uso di notazioni non standard e per la presenza di errori nella prima edizione.

Scrittura chiara e piacevole, spiegazioni eccellenti, utile per l'apprendimento della regressione, favorevole sia per lo studio personale che per i gruppi di ricerca e molto apprezzato dai lettori.

L'uso di notazioni non standard irrita alcuni lettori e la presenza di una quantità significativa di errori nella prima edizione.

(basato su 8 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Regression Analysis and Linear Models: Concepts, Applications, and Implementation

Contenuto del libro:

Questo testo di facile consultazione, che privilegia la comprensione concettuale rispetto alla matematica, introduce l'analisi della regressione lineare a studenti e ricercatori di scienze sociali, comportamentali, dei consumi e della salute. La trattazione comprende la costruzione e la stima dei modelli, la quantificazione e la misurazione di associazioni multivariate e parziali, il controllo statistico, i confronti tra gruppi, l'analisi della moderazione, la mediazione e l'analisi dei percorsi e la diagnostica della regressione, oltre ad altri importanti argomenti. Ogni tecnica è illustrata con esempi pratici e coinvolgenti, accompagnati da consigli e avvertenze utili. L'uso di SPSS, SAS e STATA è sottolineato, con un'appendice sull'analisi di regressione con R. Il sito web allegato ( www.afhayes.com ) fornisce set di dati per gli esempi del libro e la macro RLM per SPSS e SAS.

Caratteristiche pedagogiche:

*I capitoli includono il codice SPSS, SAS o STATA pertinente alle analisi descritte, con una formattazione distinta per una facile identificazione.

*Un'appendice documenta la macro RLM, che facilita i calcoli per la stima e la verifica delle interazioni, l'analisi della dominanza, gli errori standard coerenti con l'eteroscedasticità e la regressione lineare spline, tra le altre analisi.

*Gli studenti sono guidati a mettere in pratica quanto appreso in ogni capitolo utilizzando i set di dati forniti online.

*Affronta argomenti solitamente non trattati, come i modi per misurare l'importanza di una variabile, i sistemi di codifica per rappresentare le variabili categoriche, la causalità e i miti sulla verifica dell'interazione.