Accurate Case Outcome Modeling
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer VS Nov 2019, 2019
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This volume advocates accurate case outcome prediction that does not rely on symmetric modeling. To that end, it provides theory construction and testing applications in several sub-disciplines of business and the social sciences to illustrate how to move away from symmetric theory construction. Each chapter constructs case outcome theory and includes empirical analysis of outcomes. Chapter 1 provides a foundation of symmetric variable directional-relationship theory construction and null hypothesis significance testing versus asymmetric case outcome theory construction and somewhat precise outcome testing, while Chapters 2¿6 investigate these principles through a range of applications.This volume will be very useful to researchers and professionals in manufacturing, service, consulting, management, marketing, organizational studies, and more. It will also be an excellent resource for advanced statistics students in building and testing case outcome models. Data sets are included so that readers can replicate findings presented in each chapter, and grow to present and test additional theories.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 276 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783030268176
- Titolo
- Accurate Case Outcome Modeling
- Autore
- Arch G. Woodside
- Editore
- Springer, Springer VS Nov 2019
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030268179
- ISBN 13
- 9783030268176
- Peso dell'articolo
- 582 grammi
- Dimensioni
- 241x160x21 mm
This volume advocates accurate case outcome prediction that does not rely on symmetric modeling. To that end, it provides theory construction and testing applications in several sub-disciplines of business and the social sciences to illustrate how to move away from symmetric theory construction. Each chapter constructs case outcome theory and includes empirical analysis of outcomes. Chapter 1 provides a foundation of symmetric variable directional-relationship theory construction and null hypothesis significance testing versus asymmetric case outcome theory construction and somewhat precise outcome testing, while Chapters 2–6 investigate these principles through a range of applications.
This volume will be very useful to researchers and professionals in manufacturing, service, consulting, management, marketing, organizational studies, and more. It will also be an excellent resource for advanced statistics students in building and testing case outcome models. Data sets are included so that readers can replicate findings presented in each chapter, and grow to present and test additional theories.
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