- ISBN：9787543236233
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 开本：32开
- 页数：176
- 出版时间：2024-11-01
- 条形码：9787543236233 ; 978-7-5432-3623-3
本书特色
潜变量增长曲线模型是对纵向数据进行分析的一种方法，它可以让科学家清楚地表达和检验均值随时间变化的趋势、*初的水平对变化速度的预测、两组或多组数据在变化轨迹上的区别、一个变量的变化是否与另一个变量的变化相关等。本书使用了大量的说明性的图形来表述和讨论，向读者展示了如何构筑复杂的增长曲线模型。
• 提供相关软件及详尽的参考文献，便于读者深入探索
• 介绍由浅入深，有助于读者完全掌握增长曲线模型
• 适合具有经典统计方法基础的高年级本科生、研究生
内容简介
潜变量增长曲线模型是对纵向数据进行分析的一种方法，它可以让科学家清楚地表达和检验均值随时间变化的趋势、*初的水平对变化速度的预测、两组或多组数据在变化轨迹上的区别、一个变量的变化是否与另一个变量的变化相关等。本书分析了各种各样的模型，例如固定/随机截距和/或固定/随机坡度、有条件增长曲线模型、平行过程模型、多组分析，也讨论了模型的各种延伸，例如分段增长、结构潜在增长、类型和有序变量结果等。
目录
作者简介
克里斯托弗·普里彻，堪萨斯大学定量心理学系助理教授。他的研究主要关注运用因子分析、结构方程模型和多层模型来分析纵向与相关数据。阿斯荣·威克曼，俄亥俄州立大学社会心理学课程博士后讲师。他的研究兴趣集中于社会认知与量化方法在个体差异研究，包括性格评估上的应用。罗伯特·麦卡勒姆，北卡罗莱纳大学教堂山分校瑟斯通计量心理学实验室主任。他的主要研究兴趣涉及研究分析相关数据的定量模型与方法，特别是因子分析、结构方程模型和多层模型。南希·布里格斯，阿德莱德大学公共卫生领域的统计学家。她的研究与专业兴趣涉及将高级多元统计方法，例如线性或非线性多层模型和潜变量模型。
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