Applied multivariate statistics for the social sciences /

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CD-ROM contains: Data sets.

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Stevens, James (συγγραφέας.)
Μορφή: Ηλ. βιβλίο
Γλώσσα:English
Έκδοση: Mahwah, N.J. : L. Erlbaum, 2002.
Έκδοση:4η έκδ.
Θέματα:
Πολυμεταβλητή ανάλυση.
Κοινωνικές επιστήμες > Στατιστικές μέθοδοι
Ηλεκτρονικά βιβλία
Διαθέσιμο Online:http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&AN=63477
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100 1 |a Stevens, James  |9 87274  |e συγγραφέας. 
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250 |a 4η έκδ. 
260 |a Mahwah, N.J. :  |b L. Erlbaum,  |c 2002. 
300 |a 1 ηλεκτρονική πηγή (xiv, 699 σ.) :  |b εικ., διαγρ. 
504 |a Includes bibliographical references and index. 
505 0 0 |g 1.2  |t Type I Error, Type II Error, and Power  |g 3 --  |g 1.3  |t Multiple Statistical Tests and the Probability of Spurious Results  |g 6 --  |g 1.4  |t Statistical Significance Versus Practical Significance  |g 9 --  |g 1.5  |t Outliers  |g 12 --  |g 1.6  |t Research Examples for Some Analyses Considered in This Text  |g 17 --  |g 1.7  |t SAS and SPSS Statistical Packages  |g 24 --  |g 1.8  |t SPSS for Windows -- Releases 9.0 and 10.0  |g 34 --  |g 1.9  |t Data Files  |g 36 --  |g 1.10  |t Data Editing  |g 40 --  |g 1.11  |t SPSS Output Navigator  |g 45 --  |g 1.12  |t Some Issues Unique to Multivariate Analysis  |g 48 --  |g 1.13  |t Data Collection and Integrity  |g 49 --  |g Appendix 1  |t Defining a Measure of Statistical Distance  |g 50 --  |g Appendix 2  |t Milk Data  |g 52 --  |g Chapter 2  |t Matrix Algebra --  |g 2.2  |t Addition, Subtraction, and Multiplication of a Matrix by a Scalar  |g 59 --  |g 2.3  |t Obtaining the Matrix of Variances and Covariances  |g 62 --  |g 2.4  |t Determinant of a Matrix  |g 64 --  |g 2.5  |t Inverse of a Matrix  |g 70 --  |g 2.6  |t Eigenvalues  |g 73 --  |g 2.7  |t SPSS Matrix Procedure  |g 75 --  |g 2.8  |t SAS IML Procedure  |g 76 --  |g Chapter 3  |t Multiple Regression --  |g 3.2  |t Simple Regression  |g 82 --  |g 3.3  |t Multiple Regression for Two Predictors -- Matrix Formulation  |g 86 --  |g 3.4  |t Mathematical Maximization Nature of Least Squares Regression  |g 88 --  |g 3.5  |t Breakdown of Sum of Squares in Regression and F Test for Multiple Correlation  |g 89 --  |g 3.6  |t Relationship of Simple Correlations to Multiple Correlation  |g 91 --  |g 3.7  |t Multicollinearity  |g 91 --  |g 3.8  |t Model Selection  |g 93 --  |g 3.9  |t Two Computer Examples  |g 98 --  |g 3.10  |t Checking Assumptions for the Regression Model  |g 110 --  |g 3.11  |t Model Validation  |g 113 --  |g 3.12  |t Importance of the Order of the Predictors in Regression Analysis  |g 119 --  |g 3.13  |t Other Important Issues  |g 121 --  |g 3.14  |t Outliers and Influential Data Points  |g 125 --  |g 3.15  |t Further Discussion of the Two Computer Examples  |g 138 --  |g 3.16  |t Sample Size Determination for a Reliable Prediction Equation  |g 143 --  |g 3.17  |t Logistic Regression  |g 146 --  |g 3.18  |t Other Types of Regression Analysis  |g 155 --  |g 3.19  |t Multivariate Regression  |g 155 --  |g 3.20  |t Summary of Important Points  |g 159 --  |g Chapter 4  |t Two-Group Multivariate Analysis Of Variance --  |g 4.2  |t Four Statistical Reasons for Preferring a Multivariate Analysis  |g 174 --  |g 4.3  |t Multivariate Test Statistic as a Generalization of Univariate t  |g 175 --  |g 4.4  |t Numerical Calculations for a Two-Group Problem  |g 177 --  |g 4.5  |t Three Post Hoc Procedures  |g 181 --  |g 4.6  |t SAS and SPSS Control Lines for Sample Problem and Selected Printout  |g 183 --  |g 4.7  |t Multivariate Significance but No Univariate Significance  |g 184 --  |g 4.8  |t Multivariate Regression Analysis for the Sample Problem  |g 188 --  |g 4.9  |t Power Analysis  |g 192 --  |g 4.10  |t Ways of Improving Power  |g 195 --  |g 4.11  |t Power Estimation on SPSS MANOVA  |g 197 --  |g 4.12  |t Multivariate Estimation of Power  |g 197 --  |g Chapter 5  |t K-Group Manova: A Priori And Post Hoc Procedures --  |g 5.2  |t Multivariate Regression Analysis for a Sample Problem  |g 209 --  |g 5.3  |t Traditional Multivariate Analysis of Variance  |g 210 --  |g 5.4  |t Multivariate Analysis of Variance for Sample Data  |g 212 --  |g 5.5  |t Post Hoc Procedures  |g 217 --  |g 5.6  |t Tukey Procedure  |g 222 --  |g 5.7  |t Planned Comparisons  |g 225 --  |g 5.8  |t Test Statistics for Planned Comparisons  |g 228 --  |g 5.9  |t Multivariate Planned Comparisons on SPSS MANOVA  |g 231 --  |g 5.10  |t Correlated Contrasts  |g 235 --  |g 5.11  |t Studies Using Multivariate Planned Comparisons  |g 241 --  |g 5.12  |t Stepdown Analysis  |g 243 --  |g 5.13  |t Other Multivariate Test Statistics  |g 243 --  |g 5.14  |t How Many Dependent Variables for a MANOVA?  |g 245 --  |g 5.15  |t Power Analysis -- A Priori Determination of Sample Size  |g 245 --  |g Appendix  |t Novince (1977) Data for Multivariate Analysis of Variance Presented in Tables 5.3 and 5.4  |g 249 --  |g Chapter 6  |t Assumptions In Manova --  |g 6.2  |t ANOVA and MANOVA Assumptions  |g 257 --  |g 6.3  |t Independence Assumption  |g 258 --  |g 6.4  |t What Should Be Done With Correlated Observations?  |g 260 --  |g 6.5  |t Normality Assumption  |g 261 --  |g 6.6  |t Multivariate Normality  |g 262 --  |g 6.7  |t Assessing Univariate Normality  |g 263 --  |g 6.8  |t Homogeneity of Variance Assumption  |g 268 --  |g 6.9d  |t Homogeneity of the Covariance Matrices  |g 269 --  |g 6.10  |t General Procedure for Assessing Violations in MANOVA  |g 276 --  |g Appendix  |t Multivariate Test Statistics for Unequal Covariance Matrices  |g 279 --  |g Chapter 7  |t Discriminant Analysis --  |g 7.2  |t Descriptive Discriminant Analysis  |g 286 --  |g 7.3  |t Significance Tests  |g 287 --  |g 7.4  |t Interpreting the Discriminant Functions  |g 288 --  |g 7.5  |t Graphing the Groups in the Discriminant Plane  |g 289 --  |g 7.6  |t Rotation of the Discriminant Functions  |g 296 --  |g 7.7  |t Stepwise Discriminant Analysis  |g 296 --  |g 7.8  |t Two Other Studies That Used Discriminant Analysis  |g 297 --  |g 7.9  |t Classification Problem  |g 301 --  |g 7.10  |t Linear vs. Quadratic Classification Rule  |g 316 --  |g 7.11  |t Characteristics of a Good Classification Procedure  |g 316 --  |g Chapter 8  |t Factorial Analysis Of Variance --  |g 8.2  |t Advantages of a Two-Way Design  |g 322 --  |g 8.3  |t Univariate Factorial Analysis  |g 324 --  |g 8.4  |t Factorial Multivariate Analysis of Variance  |g 331 --  |g 8.5  |t Weighting of the Cell Means  |g 332 --  |g 8.6  |t Three-Way MANOVA  |g 335 --  |g Chapter 9  |t Analysis Of Covariance --  |g 9.2  |t Purposes of Covariance  |g 340 --  |g 9.3  |t Adjustment of Posttest Means and Reduction of Error Variance  |g 342 --  |g 9.4  |t Choice of Covariates  |g 345 --  |g 9.5  |t Assumptions in Analysis of Covariance  |g 347 --  |g 9.6  |t Use of ANCOVA With Intact Groups  |g 350 --  |g 9.7  |t Alternative Analyses for Pretest-Posttest Designs  |g 351 --  |g 9.8  |t Error Reduction and Adjustment of Posttest Means for Several Covariates  |g 353 --  |g 9.9  |t MANCOVA -- Several Dependent Variables and Several Covariates  |g 354 --  |g 9.10  |t Testing the Assumption of Homogeneous Regression Hyperplanes on SPSS  |g 355 --  |g 9.11  |t Two Computer Examples  |g 356 --  |g 9.12  |t Bryant-Paulson Simultaneous Test Procedure  |g 361 --  |g Chapter 10  |t Stepdown Analysis --  |g 10.2  |t Four Appropriate Situations for Stepdown Analysis  |g 375 --  |g 10.3  |t Controlling on Overall Type I Error  |g 376 --  |g 10.4  |t Stepdown F's for Two Groups  |g 377 --  |g 10.5  |t Comparison of Interpretation of Stepdown F's vs.  
505 0 0 |g Univariate F's  |g 379 --  |g 10.6  |t Stepdown F's for k Groups -- Effect of Within and Between Correlations  |g 381 --  |g Chapter 11  |t Confirmatory And Exploratory Factor Analysis --  |g 11.2  |t Nature of Principal Components  |g 386 --  |g 11.3  |t Three Uses for Components as a Variable Reducing Scheme  |g 388 --  |g 11.4  |t Criteria for Deciding on How Many Components to Retain  |g 389 --  |g 11.5  |t Increasing Interpretability of Factors by Rotation  |g 391 --  |g 11.6  |t What Loadings Should Be Used for Interpretation?  |g 393 --  |g 11.7  |t Sample Size and Reliable Factors  |g 395 --  |g 11.8  |t Four Computer Examples  |g 395 --  |g 11.9  |t Communality Issue  |g 409 --  |g 11.11  |t Exploratory and Confirmatory Factor Analysis  |g 411 --  |g 11.12  |t PRELIS  |g 415 --  |g 11.13  |t A LISREL Example Comparing Two A Priori Models  |g 419 --  |g 11.14  |t Identification  |g 427 --  |g 11.15  |t Estimation  |g 429 --  |g 11.16  |t Assessment of Model Fit  |g 430 --  |g 11.17  |t Model Modification  |g 435 --  |g 11.18  |t LISREL 8 Example  |g 437 --  |g 11.19  |t EQS Example  |g 445 --  |g 11.20  |t Some Caveats Regarding Structural Equation Modeling  |g 449 --  |g Chapter 12  |t Canonical Correlation --  |g 12.2  |t Nature of Canonical Correlation  |g 472 --  |g 12.3  |t Significance Tests  |g 473 --  |g 12.4  |t Interpreting the Canonical Variates  |g 475 --  |g 12.5  |t Computer Example Using SAS CANCORR  |g 476 --  |g 12.6  |t A Study That Used Canonical Correlation: Relationship Between Student Needs and Teacher Ratings  |g 479 --  |g 12.7  |t Using SAS for Canonical Correlation on Two Sets of Factor Scores  |g 481 --  |g 12.8  |t Redundancy Index of Stewart and Love  |g 483 --  |g 12.9  |t Rotation of Canonical Variates  |g 485 --  |g 12.10  |t Obtaining More Reliable Canonical Variates  |g 485 --  |g Chapter 13  |t Repeated Measures Analysis --  |g 13.2  |t Single-Group Repeated Measures  |g 496 --  |g 13.3  |t Multivariate Test Statistic for Repeated Measures  |g 497 --  |g 13.4  |t Assumptions in Repeated Measures Analysis  |g 500 --  |g 13.5  |t Computer Analysis of the Drug Data  |g 502 --  |g 13.6  |t Post Hoc Procedures in Repeated Measures Analysis  |g 506 --  |g 13.7  |t Should We Use the Univariate or Multivariate Approach?  |g 509 --  |g 13.8  |t Sample Size for Power = .80 in Single-Sample Case  |g 510 --  |g 13.9  |t Multivariate Matched Pairs Analysis  |g 512 --  |g 13.10  |t One Between and One Within Factor -- A Trend Analysis  |g 512 --  |g 13.11  |t Post Hoc Procedures for the One Between and One Within Design  |g 519 --  |g 13.12  |t One Between and Two Within Factors  |g 521 --  |g 13.13  |t Two Between and One Within Factors  |g 526 --  |g 13.14  |t Two Between and Two Within Factors  |g 532 --  |g 13.15  |t Totally Within Designs  |g 532 --  |g 13.16  |t Planned Comparisons in Repeated Measures Designs  |g 534 --  |g 13.17  |t Profile Analysis  |g 536 --  |g 13.18  |t Doubly Multivariate Repeated Measures Designs  |g 538 --  |g Chapter 14  |t Categorical Data Analysis: The Log Linear Model --  |g 14.2  |t Sampling Distributions: Binomial and Multinomial  |g 561 --  |g 14.3  |t Two Way Chi Square -- Log Linear Formulation  |g 564 --  |g 14.4  |t Three-Way Tables  |g 567 --  |g 14.5  |t Model Selection  |g 576 --  |g 14.6  |t Collapsibility  |g 578 --  |g 14.7  |t Odds (Cross-Product) Ratio  |g 582 --  |g 14.8  |t Normed Fit Index and Residual Analysis  |g 583 --  |g 14.9  |t Residual Analysis  |g 584 --  |g 14.10  |t Cross-Validation  |g 585 --  |g 14.11  |t Higher Dimensional Tables -- Model Selection --  |g 14.12  |t Contrasts for the Log Linear Model  |g 586 --  |g 14.13  |t Log Linear Analysis for Ordinal Data  |g 590 --  |g 14.14  |t Sampling and Structural (Fixed) Zeros  |g 595 --  |g Appendix  |t A Statistical Tables  |g 614 --  |g Appendix B  |t Data Sets  |g 634 --  |g Appendix C  |t Obtaining Nonorthogonal Contrasts in Repeated Measures Designs  |g 653. 
520 |a CD-ROM contains: Data sets. 
650 4 |a Πολυμεταβλητή ανάλυση.  |9 11196 
650 4 |a Κοινωνικές επιστήμες  |x Στατιστικές μέθοδοι  |9 692 
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