Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2024
- Brossura
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Third-variable effect refers to the effect transmitted by third-variables that intervene in the relationship between an exposure and a response variable. Differentiating between the indirect effect of individual factors from multiple third-variables is a constant problem for modern researchers.Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS introduces general definitions of third-variable effects that are adaptable to all different types of response (categorical or continuous), exposure, or third-variables. Using this method, multiple third- variables of different types can be considered simultaneously, and the indirect effect carried by individual third-variables can be separated from the total effect. Readers of all disciplines familiar with introductory statistics will find this a valuable resource for analysis.Key Features:Parametric and nonparametric method in third variable analysisMultivariate and Multiple third-variable effect analysisMultilevel mediation/confounding analysisThird-variable effect analysis with high-dimensional data Moderation/Interaction effect analysis within the third-variable analysisR packages and SAS macros to implement methods proposed in the book.…
Codice articolo 9781032220086
- Titolo
- Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS
- Autore
- Bin Li
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032220082
- ISBN 13
- 9781032220086
- Peso dell'articolo
- 450 grammi
- Dimensioni
- 234x156x16 mm
- Serie
- Libro 132 di 155: Chapman & Hall/CRC Biostatistics
Third-variable effect refers to the effect transmitted by third-variables that intervene in the relationship between an exposure and a response variable. Differentiating between the indirect effect of individual factors from multiple third-variables is a constant problem for modern researchers.
Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS introduces general definitions of third-variable effects that are adaptable to all different types of response (categorical or continuous), exposure, or third-variables. Using this method, multiple third- variables of different types can be considered simultaneously, and the indirect effect carried by individual third-variables can be separated from the total effect. Readers of all disciplines familiar with introductory statistics will find this a valuable resource for analysis.
Key Features:
- Parametric and nonparametric method in third variable analysis
- Multivariate and Multiple third-variable effect analysis
- Multilevel mediation/confounding analysis
- Third-variable effect analysis with high-dimensional data Moderation/Interaction effect analysis within the third-variable analysis
- R packages and SAS macros to implement methods proposed in the book
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Qingzhao Yu is Professor in Biostatistics, Louisiana State University Health Sciences Center.
Bin Li is Associate Professor in Statistics, Louisiana State University.
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Einbeck, Germania
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