Longitudinal Structural Equation Modeling
Lingua: inglese
Editore: Guilford Publications Feb 2024, 2024
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - This valuable book is now in a fully updated second edition that presents the latest developments in longitudinal structural equation modeling (SEM) and new chapters on missing data, the random intercepts cross-lagged panel model (RI-CLPM), longitudinal mixture modeling, and Bayesian SEM. Emphasizing a decision-making approach, leading methodologist Todd D. Little describes the steps of modeling a longitudinal change process. He explains the big picture and technical how-tos of using longitudinal confirmatory factor analysis, longitudinal panel models, and hybrid models for analyzing within-person change. User-friendly features include equation boxes that translate all the elements in every equation, tips on what does and doesn't work, end-of-chapter glossaries, and annotated suggestions for further reading. The companion website provides data sets for the examples--including studies of bullying and victimization, adolescents' emotions, and healthy aging--along with syntax and output, chapter quizzes, and the book's figures. New to This Edition: \*Chapter on missing data, with a spotlight on planned missing data designs and the R-based package PcAux. \*Chapter on longitudinal mixture modeling, with Whitney Moore. \*Chapter on the random intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM), with Danny Osborne. \*Chapter on Bayesian SEM, with Mauricio Garnier. \*Revised throughout with new developments and discussions, such as how to test models of experimental effects.…
Codice articolo 9781462553143
- Titolo
- Longitudinal Structural Equation Modeling
- Autore
- Todd D Little
- Editore
- Guilford Publications Feb 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1462553141
- ISBN 13
- 9781462553143
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 1434 grammi
- Dimensioni
- 261x186x37 mm
- Serie
- Libro 33 di 33: Methodology in the Social Sciences
This valuable book is now in a fully updated second edition that presents the latest developments in longitudinal structural equation modeling (SEM) and new chapters on missing data, the random intercepts cross-lagged panel model (RI-CLPM), longitudinal mixture modeling, and Bayesian SEM. Emphasizing a decision-making approach, leading methodologist Todd D. Little describes the steps of modeling a longitudinal change process. He explains the big picture and technical how-tos of using longitudinal confirmatory factor analysis, longitudinal panel models, and hybrid models for analyzing within-person change. User-friendly features include equation boxes that translate all the elements in every equation, tips on what does and doesn't work, end-of-chapter glossaries, and annotated suggestions for further reading. The companion website provides data sets for the examples--including studies of bullying and victimization, adolescents' emotions, and healthy aging--along with syntax and output, chapter quizzes, and the book’s figures.
New to This Edition:
*Chapter on missing data, with a spotlight on planned missing data designs and the R-based package PcAux.
*Chapter on longitudinal mixture modeling, with Whitney Moore.
*Chapter on the random intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM), with Danny Osborne.
*Chapter on Bayesian SEM, with Mauricio Garnier.
*Revised throughout with new developments and discussions, such as how to test models of experimental effects.
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