• Электронные книги
  • Авторы
  • Программы
Найти книгу:

электронные книги

  • бизнес-книги
  • детские книги
  • дом, дача
  • зарубежная литература
  • знания и навыки
    • изучение языков
    • компьютерная литература
    • научно-популярная литература
    • словари, справочники
    • учебная и научная литература
      • безопасность жизнедеятельности
      • военное дело
      • гуманитарные и общественные науки
      • естественные науки
        • астрономия
        • биология
        • естествознание
        • математика
        • механика
        • науки о Земле
        • физика
        • химия
        • экология
      • задачники
      • монографии
      • научные труды
      • практикумы
      • прочая образовательная литература
      • сельское и лесное хозяйство
      • технические науки
      • учебники и пособия для вузов
      • учебники и пособия для ссузов
      • учебно-методические пособия
  • история
  • комиксы и манга
  • легкое чтение
  • психология, мотивация
  • публицистика и периодические издания
  • родителям
  • серьезное чтение
  • спорт, здоровье, красота
  • хобби, досуг

Mike Cheung W.-L. — Meta-Analysis. A Structural Equation Modeling Approach

Купить и скачать за 6763.92 ₽





Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Facebook Twitter Вконтакте OK

Автор: Mike Cheung W.-L.

Издатель: John Wiley & Sons Limited

ISBN: 9781118957837

Описание: Presents a novel approach to conducting meta-analysis using structural equation modeling. Structural equation modeling (SEM) and meta-analysis are two powerful statistical methods in the educational, social, behavioral, and medical sciences. They are often treated as two unrelated topics in the literature. This book presents a unified framework on analyzing meta-analytic data within the SEM framework, and illustrates how to conduct meta-analysis using the metaSEM package in the R statistical environment. Meta-Analysis: A Structural Equation Modeling Approach begins by introducing the importance of SEM and meta-analysis in answering research questions. Key ideas in meta-analysis and SEM are briefly reviewed, and various meta-analytic models are then introduced and linked to the SEM framework. Fixed-, random-, and mixed-effects models in univariate and multivariate meta-analyses, three-level meta-analysis, and meta-analytic structural equation modeling, are introduced. Advanced topics, such as using restricted maximum likelihood estimation method and handling missing covariates, are also covered. Readers will learn a single framework to apply both meta-analysis and SEM. Examples in R and in Mplus are included. This book will be a valuable resource for statistical and academic researchers and graduate students carrying out meta-analyses, and will also be useful to researchers and statisticians using SEM in biostatistics. Basic knowledge of either SEM or meta-analysis will be helpful in understanding the materials in this book.

Купить и скачать за 6763.92 ₽


© epub.ru      О сайте