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Produktbild: Multiple Regression and Beyond

Multiple Regression and Beyond An Introduction to Multiple Regression and Structural Equation Modeling

Fr. 129.00

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.09.2025

Abbildungen

430 SW-Abb., 430 SW-Zeichn., 66 Tabellen

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

712

Maße (L/B/H)

25.4/17.8/3.8 cm

Gewicht

1315 g

Auflage

4. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-252097-1

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.09.2025

Abbildungen

430 SW-Abb., 430 SW-Zeichn., 66 Tabellen

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

712

Maße (L/B/H)

25.4/17.8/3.8 cm

Gewicht

1315 g

Auflage

4. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-252097-1

EU-Ansprechpartner

Taylor & Francis Verlag GmbH
Kaufingerstraße 24
80331 München
DE
GPSR@taylorandfrancis.com

Herstelleradresse

Taylor & Francis Group
5 Howick Place
SW1P 1WG London
UK
GPSR@taylorandfrancis.com

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  • Produktbild: Multiple Regression and Beyond

  • Preface
    Notes for the Fourth Edition
    Acknowledgments

    Part I: Multiple Regression
    Chapter 1: Simple bivariate regression
    Chapter 2: Multiple regression: Introduction
    Chapter 3: Multiple regression: More detail
    Chapter 4: Three and more independent variables and related issues
    Chapter 5: Three Types of multiple regression
    Chapter 6: Analysis of categorical variables
    Chapter 7: Regression with categorical and continuous variables
    Chapter 8: Testing for interactions and curves with continuous variables
    Chapter 9: Mediation, moderation, common cause, and suppression
    Chapter 10: Multiple regression: Summary, assumptions, diagnostics, power, and problems
    Chapter 11: Related methods: Quantile regression, logistic regression and multilevel modeling
    Part II: Beyond Multiple Regression: Structural Equation Modeling
    Chapter 12: Path modeling: Structural equation modeling with measured variables
    Chapter 13: Path analysis: Assumptions and dangers
    Chapter 14: Analyzing path models using SEM programs
    Chapter 15: Error: The scourge of research
    Chapter 16: Confirmatory factor analysis I
    Chapter 17: Putting it all together: Introduction to latent variable SEM
    Information Classification: General
    Chapter 18: Latent variable models II: Single indicators, correlated errors, multigroup models, panel models, dangers & assumptions
    Chapter 19: Latent means in SEM
    Chapter 20: Confirmatory factor analysis II: Invariance and latent means
    Chapter 21: Latent growth models
    Chapter 22: Latent variable interactions and multilevel modeling in SEM
    Chapter 23: Summary: Path analysis, CFA, SEM, mean structures, and latent growth models
    Appendices
    Appendix A: Data files and statistical program notes
    Appendices B: Review of basic statistics concepts
    Appendix C: Partial and semipartial correlation
    Appendix D: Symbols used in this book
    Appendix E: Useful formulae

    Reference
    Author index
    Subject index