Analiza wielowymiarowych danych z nauk społecznych

Opinie czytelników

Książka jest wysoko ceniona jako jasne i przystępne wprowadzenie do wielowymiarowej analizy danych, dzięki czemu jest odpowiednia zarówno dla nauczycieli, jak i początkujących. Skutecznie obejmuje podstawowe koncepcje przy minimalnej ilości matematyki.

Bardzo polecana ze względu na przejrzystość, dobre omówienie podstawowych pojęć, odpowiednia dla początkujących i nauczycieli, minimalne wykorzystanie matematyki i zawiera pomocne materiały online.

Początkowy dostęp do materiałów online był problematyczny z powodu nieaktualnego łącza.

(na podstawie 5 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Analysis of Multivariate Social Science Data

Zawartość książki:

Opierając się na różnorodnych doświadczeniach autorów w pracy i nauczaniu w tej dziedzinie, Analysis of Multivariate Social Science Data, Second Edition umożliwia podstawowe zrozumienie, w jaki sposób korzystać z kluczowych metod wielowymiarowych w naukach społecznych. Dzięki aktualizacjom w każdym rozdziale, to wydanie rozszerza swoje tematy o analizę regresji, potwierdzającą analizę czynnikową, modele równań strukturalnych i modele wielopoziomowe.

Po podkreśleniu podsumowania danych w pierwszych kilku rozdziałach, autorzy skupiają się na analizie regresji. Rozdział ten stanowi łącznik między dwiema częściami książki, sygnalizując przejście od metod opisowych do wnioskowania i od współzależności do zależności. Pozostała część tekstu dotyczy metod opartych na modelach, które przede wszystkim wyciągają wnioski na temat procesów generujących dane.

Opierając się w dużej mierze na przykładach liczbowych, autorzy zapewniają wgląd w cel i działanie metod, a także interpretację danych. Wiele z tych samych przykładów jest używanych w celu zilustrowania powiązań między metodami. W większości rozdziałów autorzy przedstawiają sugestie dotyczące dalszej pracy, które wykraczają poza konwencjonalne ćwiczenia, zachęcając czytelników do odkrywania nowych obszarów w badaniach nauk społecznych.

Książka ta, wymagająca minimalnej wiedzy matematycznej i statystycznej, pokazuje, w jaki sposób różne metody wielowymiarowe ujawniają różne aspekty danych, a tym samym pomagają odpowiedzieć na istotne pytania badawcze.