Descripción
La investigación en ciencias sociales y del comportamiento se ha beneficiado de los modelos de regresión lineal (LRM) durante décadas para identificar y comprender las asociaciones entre un conjunto de variables explicativas y una variable de resultado. Modelos de regresión lineal: Aplicaciones en R le proporciona un tratamiento integral de estos modelos y una guía indispensable sobre cómo estimarlos utilizando el entorno de software R.
Después de proporcionar material de antecedentes, el autor explica cómo estimar LRM simples y múltiples en R, incluyendo cómo interpretar sus coeficientes y comprender sus supuestos. Varios capítulos describen a fondo estos supuestos y explican cómo determinar si se cumplen y cómo modificar el modelo de regresión si no se cumplen. El libro también incluye capítulos sobre cómo especificar el modelo correcto, ajustar el error de medición, comprender los efectos de las observaciones influyentes y utilizar el modelo con datos multinivel. El capítulo final presenta un modelo alternativo —la regresión logística— diseñado para variables de resultado binarias o de dos categorías. El libro incluye apéndices que discuten la gestión de datos y los datos faltantes y proporciona simulaciones en R para probar los supuestos del modelo.
Características
- Proporciona una introducción exhaustiva e información detallada sobre el modelo de regresión lineal, incluyendo cómo comprender e interpretar sus resultados, probar los supuestos y adaptar el modelo cuando los supuestos no se cumplen.
- Utiliza numerosos gráficos en R para ilustrar los resultados, supuestos y otras características del modelo.
- No asume conocimientos previos en cálculo o álgebra lineal; en cambio, un curso introductorio de estadística y familiaridad con álgebra elemental son suficientes.
- Ofrece muchos ejemplos utilizando conjuntos de datos del mundo real relevantes para diversas disciplinas académicas.
- Integra completamente el entorno de software R en sus numerosos ejemplos.
El libro está dirigido principalmente a estudiantes de pregrado y posgrado de nivel avanzado en ciencias sociales, del comportamiento, de la salud y disciplinas relacionadas, que estén tomando un primer curso de regresión lineal. También podría utilizarse para el autoaprendizaje y sería una excelente referencia para cualquier investigador en estos campos. El código R y los ejemplos detallados proporcionados a lo largo del libro equipan al lector con un excelente conjunto de herramientas para llevar a cabo investigaciones sobre numerosos fenómenos sociales y del comportamiento.
John P. Hoffmann es profesor de sociología en la Universidad Brigham Young, donde imparte cursos de métodos de investigación y estadística aplicada, y realiza investigaciones sobre el consumo de sustancias y el comportamiento criminal.
Autor: John P. Hoffmann
Editorial: CRC Press
Publicado: 13/09/2021
Páginas: 420
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.34lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.89d
ISBN13: 9780367753665
ISBN10: 0367753669
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | Análisis de regresión
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | Análisis multivariado
- Negocios y Economía | Estadística
Acerca del autor
John P. Hoffmann es profesor de sociología en la Universidad Brigham Young. Tiene un doctorado en Criminología de la Universidad Estatal de Nueva York en Albany y una Maestría en Salud Pública (MPH) de la Universidad de Emory. Ha trabajado en los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU. y en el Centro Nacional de Investigación de Opinión (NORC) de la Universidad de Chicago; y ha enseñado en la Universidad de Hokkaido y en la Universidad de Carolina del Sur. Hoffmann es autor de más de 100 artículos en revistas y capítulos de libros y 10 libros sobre estadística aplicada, criminología y sociología de la religión.
Este título no es retornable