Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC Mai 2024, 2024
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 294 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781032220086
- Titolo
- Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS
- Autore
- Bin Li
- Editore
- Chapman And Hall/CRC Mai 2024
- 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.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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