Ce texte classique entièrement réécrit présente de nombreux nouveaux exemples, perspectives et sujets, notamment les modèles de médiation, catégoriels et multiniveaux. Substantiellement réorganisée, cette édition propose un examen plus bref et plus épuré de l'analyse de données. Reconnu pour son approche de comparaison de modèles et son cadre unifié basé sur le modèle linéaire général, le livre permet aux lecteurs de mieux comprendre une variété de procédures statistiques. Ce cadre cohérent, incluant un vocabulaire et une notation uniformes, est utilisé tout au long de l'ouvrage pour développer des techniques de modélisation moins nombreuses mais plus puissantes. Les auteurs montrent comment toutes les analyses de variance et les régressions multiples peuvent être réalisées dans ce cadre. L'approche de comparaison de modèles offre plusieurs avantages : Elle renforce la compréhension intuitive de la matière, augmentant ainsi la capacité à analyser avec succès les données à l'avenir Elle offre un plus grand contrôle dans l'analyse des données afin que les lecteurs puissent appliquer les techniques à un spectre plus large de questions Elle réduit le nombre de techniques statistiques qui doivent être mémorisées Elle enseigne aux lecteurs comment devenir des analystes de données plutôt que des statisticiens. Le livre s'ouvre sur une vue d'ensemble de l'analyse de données. Tous les concepts nécessaires à l'inférence statistique utilisés tout au long du livre sont introduits dans les chapitres 2 à 4. Le reste du livre s'appuie sur ces modèles. Les chapitres 5 à 7 se concentrent sur l'analyse de régression, suivis de l'analyse de variance (ANOVA), des analyses de médiation, des erreurs non indépendantes ou corrélées, y compris la modélisation multiniveaux, ainsi que des valeurs aberrantes et des violations d'erreurs. Le livre est apprécié de tous pour son traitement détaillé de l'ANOVA, de la régression multiple, des observations non indépendantes, des modèles interactifs et non linéaires de données, et de ses conseils pour traiter les valeurs aberrantes et d'autres aspects problématiques de l'analyse de données. Destiné aux cours de niveau licence avancée ou universitaire sur l'analyse de données, les statistiques et/ou les méthodes quantitatives enseignés dans les départements de psychologie, d'éducation ou d'autres sciences comportementales et sociales, ce livre séduit également les chercheurs qui analysent des données. Un site web protégé présentant des exemples et des problèmes supplémentaires avec des ensembles de données, des notes de cours, des présentations PowerPoint et des questions d'examen testées en classe est disponible pour les adoptants. Ce matériel utilise SAS mais peut facilement être adapté à d'autres programmes. Une connaissance pratique de l'algèbre de base et de tout programme de régression multiple est supposée.

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Détails du livre

• Auteur : McClelland, Gary H., Ryan, Carey S., Judd, Charles M.
• Format : relié
• Édition : 2
• Éditeur : Routledge
• Langue : Anglais
• Pages : 328
• ISBN-13 : 9780805833881