Dependent Data in Social Sciences Research

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Beschreibung

This volume presents contributions on handling data in which the postulate of independence in the data matrix is violated. When this postulate is violated and when the methods assuming independence are still applied, the estimated parameters are likely to be biased, and statistical decisions are very likely to be incorrect. Problems associated with dependence in data have been known for a long time, and led to the development of tailored methods for the analysis of dependent data in various areas of statistical analysis. These methods include, for example, methods for the analysis of longitudinal data, corrections for dependency, and corrections for degrees of freedom. This volume contains the following five sections: growth curve modeling, directional dependence, dyadic data modeling, item response modeling (IRT), and other methods for the analysis of dependent data (e.g., approaches for modeling cross-section dependence, multidimensional scaling techniques, and mixed models). Researchers and graduate students in the social and behavioral sciences, education, econometrics, and medicine will find this up-to-date overview of modern statistical approaches for dealing with problems related to dependent data particularly useful.

Zusammenfassung

Presents new developments and applications for dependent data

Applications will be useful for researchers in the social sciences, econometrics, psychometrics, education and medicine

Features contributions from an international array of researchers

Inhaltsverzeichnis

¿Growth Curve Modeling.- Directional Dependence.- Dydatic Data Modeling.- Item Response Modeling.- Other Methods for the Analyses of Dependent Data.

Details

Erscheinungsjahr:	2015
Genre:	Soziologie
Rubrik:	Wissenschaften
Medium:	Buch
Seiten:	400
Reihe:	Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
Inhalt:	xiii 385 S.
ISBN-13:	9783319205847
ISBN-10:	3319205846
Sprache:	Englisch
Herstellernummer:	978-3-319-20584-7
Ausstattung / Beilage:	HC runder Rücken kaschiert
Einband:	Gebunden
Redaktion:	Stemmler, Mark Wiedermann, Wolfgang Eye, Alexander Von
Herausgeber:	Mark Stemmler/Alexander von Eye/Wolfgang Wiedermann
Auflage:	1st ed. 2015
Hersteller:	Springer International Publishing Springer International Publishing AG Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
Maße:	241 x 160 x 27 mm
Von/Mit:	Mark Stemmler (u. a.)
Erscheinungsdatum:	30.10.2015
Gewicht:	0,764 kg

preigu-id: 104632591