Modelos de regresión para variables categóricas, de recuento y relacionadas: Un enfoque aplicado

Los estudiantes e investigadores de ciencias sociales y del comportamiento a menudo se enfrentan a datos categóricos, que cuantifican un fenómeno o que han sido recopilados a lo largo del tiempo. Los sociólogos que examinan la probabilidad de matrimonios interraciales, los politólogos que estudian el comportamiento electoral, los criminólogos que cuentan el número de delitos que cometen las personas, los científicos de la salud que estudian el número de suicidios en diferentes vecindarios y los psicólogos que modelan el éxito del tratamiento de salud mental están todos interesados en resultados que no son continuos. En cambio, deben medir y analizar estos eventos y fenómenos de manera discreta.

Este libro proporciona una introducción y una visión general de varios modelos estadísticos diseñados para este tipo de resultados, todo presentado con la suposición de que el lector solo tiene un buen conocimiento práctico de álgebra elemental y ha tomado cursos de estadística introductoria y análisis de regresión lineal.

Numerosos ejemplos de las ciencias sociales demuestran las aplicaciones prácticas de estos modelos. Los capítulos abordan modelos logísticos y probit, incluidos aquellos diseñados para variables ordinales y nominales, modelos Poisson regulares y con inflación de ceros y binomiales negativos, modelos de historia de eventos, modelos para datos longitudinales, modelos multinivel y técnicas de reducción de datos como el análisis de componentes principales y factorial.

Cada capítulo explica cómo utilizar los modelos y probar sus suposiciones con el software estadístico Stata, y también incluye conjuntos de ejercicios para que los lectores puedan practicar el uso de estas técnicas. Los apéndices muestran cómo estimar los modelos en SAS, SPSS y R; proporcionan una revisión de las suposiciones de regresión utilizando simulaciones; y discuten los datos faltantes.

Un sitio web complementario incluye versiones descargables de todos los conjuntos de datos utilizados en el libro.

Autor: John P. Hoffmann
Editorial: University of California Press
Publicado: 16/08/2016
Páginas: 432
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.95 libras
Tamaño: 9.80 alto x 6.90 ancho x 1.00 profundidad
ISBN13: 9780520289291
ISBN10: 0520289293
Categorías BISAC:
- Ciencias Sociales | Estadística
- Ciencias Sociales | Metodología
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | General

Acerca del autor
John P. Hoffmann es Profesor de Sociología en la Universidad Brigham Young. Antes de llegar a BYU, fue científico investigador principal en el National Opinion Research Center (NORC), una firma sin fines de lucro afiliada a la Universidad de Chicago. Obtuvo una maestría en Estudios de Justicia en la American University y un doctorado en Justicia Criminal en SUNY-Albany. También obtuvo una maestría en Salud Pública con énfasis en Epidemiología y Ciencias del Comportamiento en la Rollins School of Public Health de la Universidad de Emory. Su investigación aborda el consumo de drogas, la delincuencia juvenil, la salud mental y la sociología de la religión.