Growth Modeling : Structural Equation and Multilevel Modeling Approaches
Langue : anglais
Edité par Guilford Publications Okt 2016, 2016
Série : Livre 17 sur 33 - Methodology in the Social Sciences
- Livre relié
- Neuf

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Neuware - Growth models are among the core methods for analyzing how and when people change. Discussing both structural equation and multilevel modeling approaches, this book leads readers step by step through applying each model to longitudinal data to answer particular research questions. It demonstrates cutting-edge ways to describe linear and nonlinear change patterns, examine within-person and between-person differences in change, study change in latent variables, identify leading and lagging indicators of change, evaluate co-occurring patterns of change across multiple variables, and more. User-friendly features include real data examples, code (for Mplus or NLMIXED in SAS, and OpenMx or nlme in R), discussion of the output, and interpretation of each model's results. User-Friendly Features \*Real, worked-through longitudinal data examples serving as illustrations in each chapter. \*Script boxes that provide code for fitting the models to example data and facilitate application to the reader's own data. \*'Important Considerations' sections offering caveats, warnings, and recommendations for the use of specific models. \*Companion website supplying datasets and syntax for the book's examples, along with additional code in SAS/R for linear mixed-effects modeling. Winner--Barbara Byrne Book Award from the Society of Multivariate Experimental Psychology.…
N° de réf. du vendeur 9781462526062
- Titre
- Growth Modeling : Structural Equation and Multilevel Modeling Approaches
- Auteur
- Nilam Ram
- Éditeur
- Guilford Publications Okt 2016
- Année de publication
- 2016
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1462526063
- ISBN à 13 chiffres
- 9781462526062
- Poids de l'article
- 1 147 grammes
- Dimensions
- 264x184x35 mm
- Série
- Livre 17 sur 33: Methodology in the Social Sciences
User-Friendly Features
*Real, worked-through longitudinal data examples serving as illustrations in each chapter.
*Script boxes that provide code for fitting the models to example data and facilitate application to the reader's own data.
*"Important Considerations" sections offering caveats, warnings, and recommendations for the use of specific models.
*Companion website supplying datasets and syntax for the book's examples, along with additional code in SAS/R for linear mixed-effects modeling.
Winner--Barbara Byrne Book Award from the Society of Multivariate Experimental Psychology
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À propos de l’auteur
Nilam Ram, PhD, is Professor in the Departments of Communication and Psychology at Stanford University. He specializes in longitudinal research methodology and lifespan development, with a focus on how multivariate time-series and growth curve modeling approaches can contribute to our understanding of behavioral change. He uses a wide variety of longitudinal models to examine changes in human behavior at multiple levels and across multiple time scales. Coupling the theory and method with data collected using mobile technologies, Dr. Ram is integrating process-oriented analytical paradigms with data visualization, gaming, experience sampling, and the delivery of individualized interventions/treatment.
Ryne Estabrook, PhD, is Assistant Professor in the Department of Medical Social Sciences at Northwestern University. His research combines multivariate longitudinal methodology, open-source statistical software, and lifespan development. His methodological work pertains to developing new methods for the study of change and incorporating longitudinal and dynamic information into measurement. Dr. Estabrook is a developer of OpenMx, an open-source statistical software package for structural equation modeling and general linear algebra. He applies his methodological and statistical research to the study of lifespan development, including work on early childhood behavior and personality in late life.
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