Analisi della regressione lineare: ipotesi e applicazioni è progettato per fornire agli studenti un'introduzione semplice a un modello statistico comunemente usato che è appropriato per dare un senso ai dati con più variabili dipendenti continue. Utilizzando un approccio relativamente semplice che è stato dimostrato attraverso diversi anni di utilizzo in classe, questo testo consentirà agli studenti con scarso background matematico di comprendere e applicare il modello di regressione quantitativa più comunemente usato in un'ampia varietà di contesti di ricerca. Gli istruttori scopriranno che il suo stile ben scritto e coinvolgente, numerosi esempi ed esercizi di capitolo forniranno materiale essenziale che completerà il lavoro in classe. L'analisi di regressione lineare può anche essere utilizzata come guida autoinsegnante da ricercatori che richiedono una guida generale o una consulenza specifica sui modelli di regressione, dai responsabili politici che hanno il compito di interpretare e applicare i risultati della ricerca derivati da modelli di regressione e da coloro che necessitano di un riferimento rapido o di una guida pratica all'analisi di regressione lineare.

Studenti e ricercatori di scienze sociali e comportamentali e di altri studi sociali e comportamentali devono disporre di una suite di strumenti di ricerca per condurre studi. L'analisi di regressione è uno strumento popolare che viene utilizzato in numerosi studi per esaminare le relazioni statistiche tra le variabili. Eppure ci sono pochi libri che offrono istruzioni semplici e facili da seguire su questo tipo di analisi. La maggior parte dei libri si basa troppo sulle rappresentazioni matematiche e simboliche dell'analisi di regressione, anche se molti studenti non hanno un background sufficiente in matematica e sono spesso scoraggiati dall'alto livello di sofisticazione richiesto per padroneggiare queste tecniche. Questo libro offre un approccio concettuale e software-driven alla comprensione dell'analisi di regressione lineare, con solo una leggera familiarità con l'algebra richiesta anche per lo studio autonomo. Studenti e ricercatori troveranno questa un'introduzione accessibile, ma approfondita, al modello di regressione lineare.

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Linear Regression Analysis: Assumptions and Applications

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