Un primo corso di modellazione delle equazioni strutturali [Con CDROM]

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per l'accessibilità e la chiarezza con cui spiega i concetti e il software della modellazione delle equazioni strutturali (SEM). È particolarmente apprezzato da chi sta imparando il SEM e fornisce una guida pratica con esempi.

⬤ Facile da leggere e da capire
⬤ ottimo per i principianti
⬤ buona spiegazione dei concetti di base del SEM
⬤ include la sintassi e l'output per i software SEM più diffusi come LISREL, EQS e Mplus
⬤ esperienza di acquisto complessivamente piacevole.

⬤ Non abbastanza completo per gli studenti avanzati
⬤ manca di esempi complessi e realistici
⬤ potrebbe beneficiare di un seguito incentrato su argomenti più avanzati.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

A First Course in Structural Equation Modeling [With CDROM]

Contenuto del libro:

In questo libro, gli autori Tenko Raykov e George A. Marcoulides introducono gli studenti alle basi della modellazione delle equazioni strutturali (SEM) attraverso un approccio concettuale e non matematico. Per facilitare la comprensione, le poche formule matematiche presentate sono utilizzate in modo concettuale o illustrativo, piuttosto che computazionale.

Con esempi tratti da EQS, LISREL e Mplus, A First Course in Structural Equation Modeling è un'eccellente guida per i principianti per imparare a impostare i file di input per adattare i tipi di modelli di equazioni strutturali più comunemente utilizzati con questi programmi. Le idee e i metodi di base per la conduzione di SEM sono indipendenti da qualsiasi software.

I punti salienti della seconda edizione includono:

- Revisione dei modelli di analisi del cambiamento latente (crescita) a livello introduttivo.

- Copertura del popolare programma Mplus.

- Esempi aggiornati di LISREL e EQS.

- Risorse scaricabili che contengono tutti gli esempi di LISREL, EQS e Mplus del testo.

A First Course in Structural Equation Modeling è un libro introduttivo per studenti e ricercatori di psicologia, educazione, economia, medicina e altre scienze sociali, comportamentali e sanitarie applicate con un'esposizione limitata o nulla al SEM. Si raccomanda un prerequisito di statistica di base attraverso l'analisi di regressione. Il libro fa spesso dei paralleli tra SEM e regressione, rendendo utile questa conoscenza preliminare.