Fondamenti di modelli multilivello: Dati di monopolio e Stata

Recensioni dei lettori

Multilevel Model Foundations: Monopoly Data and Stata di Ralph Taylor è apprezzato per aver reso la modellazione multilivello accessibile e comprensibile attraverso esempi facili da correlare che utilizzano il popolare gioco da tavolo Monopoly. Il libro serve sia come libro di testo per gli studenti di un corso di statistica di secondo livello sia come riferimento per i professionisti. Le sue spiegazioni chiare e il suo approccio pratico sono ben accolti, in particolare da chi è alle prime armi con la materia o da chi la insegna.

⬤ Rende accessibili e comprensibili i complessi concetti della modellazione multilivello.
⬤ Uso coinvolgente dei dati di Monopoli per esempi chiari.
⬤ Eccellente risorsa sia per l'insegnamento che per la ricerca applicata.
⬤ Fornisce una solida base di concetti fondamentali prima di avanzare.
⬤ Il sito web di accompagnamento offre ulteriori risorse, tra cui dati scaricabili e link a video illustrativi.

Non è stato segnalato esplicitamente nelle recensioni, anche se alcuni utenti hanno fatto intendere che una conoscenza preliminare della statistica potrebbe migliorare l'esperienza.

(basato su 6 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Multilevel Model Foundations: Monopoly(r) Data and Stata

Contenuto del libro:

Questo libro introduce le basi dei modelli multilivello, utilizzando i dati di Monopoly(R) rent del classico gioco da tavolo e il programma statistico Stata(R). L'esperienza diffusa con il gioco consente a molti lettori di avere un vantaggio nella comprensione di questi modelli.

Il piccolo insieme di dati, 132 valori di affitto per 22 proprietà raggruppate sui quattro lati del tavolo da gioco, si combina con ampie visualizzazioni grafiche dei dati e dei risultati, in modo che tutti i lettori possano vedere le idee multilivello fondamentali in azione a un livello granulare. Due capitoli sui modelli statistici standard, l'analisi oneway della varianza e la regressione multipla, aiutano i lettori a capire come i modelli multilivello si basino su queste idee monolivello, ma le estendano anche. I capitoli presentano tre modelli multilivello di base per le analisi trasversali - analisi della varianza, analisi della covarianza e regressione a coefficienti casuali - e un modello di sviluppo di base per le analisi longitudinali.

La guida alla risoluzione dei problemi, unita a un attento esame dei modelli di dati e a un'accurata ispezione dei parametri del modello, aiutano i lettori a comprendere meglio il significato dei risultati del modello, a capire quando i risultati del modello devono o non devono essere attendibili e a capire come i risultati del modello si ricolleghino alle questioni teoriche fondamentali. Di conseguenza, i lettori svilupperanno un senso di best practice per costruire e diagnosticare i propri modelli multilivello.

Chi completa il volume può facilmente applicare quanto appreso a insiemi di dati e modelli più complessi e adattare i file Stata disponibili online a tali progetti. Il libro sarà utile a tutti gli scienziati sociali che lavorano con dati raggruppati nel tempo, nello spazio o in entrambi, e che vogliono saperne di più su come usare, interpretare o insegnare questi modelli.