Regression with Dummy Variables
Langue : anglais
Edité par SAGE Publications Inc, 1993
Série : Livre 73 sur 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
- Livre broché
- Occasion
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Social scientists are often interested in studying differences in groups, such as gender or race differences in attitudes, buying behaviors, or socioeconomic characteristics. When the researcher seeks to estimate group differences through the use of independent variables that are qualitative (i.e., measured at only the nominal level), dummy variables will allow the researcher to represent information about group membership in quantitative terms without imposing unrealistic measurement assumptions on the categorical variables. Beginning with the simplest model, Hardy probes the use of dummy variable regression in increasingly complex specifications, exploring issues such as: interaction, heteroscedasticity, multiple comparisons and significance testing, the use of effects or contrast coding, testing for curvilinearity, and estimating a piecewise linear regression.
N° de réf. du vendeur 00100517243
- Titre
- Regression with Dummy Variables
- Auteur
- Melissa A Hardy
- Éditeur
- SAGE Publications Inc
- Année de publication
- 1993
- État de l'article
- Good
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0803951280
- ISBN à 13 chiffres
- 9780803951280
- Série
- Livre 73 sur 194: Quantitative Applications in the Social Sciences
It is often necessary for social scientists to study differences in groups, such as gender or race differences in attitudes, buying behavior, or socioeconomic characteristics. When the researcher seeks to estimate group differences through the use of independent variables that are qualitative, dummy variables allow the researcher to represent information about group membership in quantitative terms without imposing unrealistic measurement assumptions on the categorical variables. Beginning with the simplest model, Hardy probes the use of dummy variable regression in increasingly complex specifications, exploring issues such as: interaction, heteroscedasticity, multiple comparisons and significance testing, the use of effects or contrast coding, testing for curvilinearity, and estimating a piecewise linear regression.
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