Intensywne metody podłużne: Wprowadzenie do badań dzienniczkowych i próbkowania doświadczeń

Opinie czytelników

Książka ta jest chwalona jako doskonałe i przystępne źródło informacji dla osób zainteresowanych intensywnymi metodami podłużnymi, zapewniając jasne wskazówki krok po kroku, przydatne przykłady i materiały uzupełniające. Przeznaczona jest zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych badaczy, oferując wgląd w różne analizy statystyczne i praktyczne zastosowania w badaniach.

Książka jest dobrze napisana, łatwa do zrozumienia i przedstawia złożony materiał w przejrzysty sposób. Zawiera pomocne przykłady, praktyczne kodowanie analiz i obejmuje szeroki zakres tematów istotnych dla intensywnych badań podłużnych. Wielu recenzentów uznało ją za niezbędne źródło wiedzy zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych badaczy, z cennymi materiałami uzupełniającymi dostępnymi na stronie internetowej autorów.

Niektórzy recenzenci wspomnieli o braku kodu R w książce i mogliby chcieć dodatkowych przykładów lub głębszej eksploracji niektórych tematów. Kilku użytkowników zauważyło, że choć książka jest doskonała dla badaczy akademickich, może być nieco dostosowana do tej grupy odbiorców, potencjalnie ograniczając jej atrakcyjność dla innych.

(na podstawie 17 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Intensive Longitudinal Methods: An Introduction to Diary and Experience Sampling Research

Zawartość książki:

Ta książka oferuje kompletny, praktyczny przewodnik do prowadzenia intensywnych badań podłużnych z udziałem osób, diad lub grup.

Zapewnia narzędzia do badania procesów społecznych, psychologicznych i fizjologicznych w codziennych kontekstach, przy użyciu metod takich jak dziennik i próbkowanie doświadczeń. Przedstawiono szereg angażujących, opracowanych przykładów badań z zestawami danych.

Obejmuje to, jak: wybrać najlepszy intensywny projekt podłużny dla konkretnego pytania badawczego, zastosować modele wielopoziomowe do projektów wewnątrzprzedmiotowych, modelować procesy zmian wewnątrzprzedmiotowych dla wyników ciągłych i kategorycznych, ocenić wiarygodność zmian wewnątrzprzedmiotowych, zapewnić wystarczającą moc statystyczną i nie tylko. Kilka rozdziałów końcowych ilustruje skuteczne sposoby prezentacji wyników badań do publikacji. Zestawy danych i dane wyjściowe w SPSS, SAS, Mplus, HLM, MLwiN i R dla przykładów są dostępne na towarzyszącej stronie internetowej ( www.

intensivelongitudinal. com ).