图书介绍

追踪数据分析方法及其应用pdf电子书版本下载

追踪数据分析方法及其应用
  • 刘红云,张雷著 著
  • 出版社: 北京:教育科学出版社
  • ISBN:7504132101
  • 出版时间:2005
  • 标注页数:347页
  • 文件大小:18MB
  • 文件页数:361页
  • 主题词:统计分析(数学)

PDF下载


点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快] 温馨提示:(请使用BT下载软件FDM进行下载)软件下载地址页 直链下载[便捷但速度慢]   [在线试读本书]   [在线获取解压码]

下载说明

追踪数据分析方法及其应用PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台)。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用!后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载!

(文件页数 要大于 标注页数,上中下等多册电子书除外)

注意:本站所有压缩包均有解压码: 点击下载压缩包解压工具

图书目录

引言 1

1.追踪研究特点及研究问题 1

2.追踪研究设计的类型 2

3.追踪研究中数据的缺失 7

4.追踪研究的效度问题 9

5.追踪研究数据分析 11

6.本书内容安排 12

第一部分 方差分析在追踪研究中的应用 14

第一章 追踪数据的一元方差分析 14

第一节 追踪设计的常见类型 14

1.追踪设计的常见类型 14

2.追踪测量应该注意的问题 17

第二节 追踪数据的一元方差分析 18

1.追踪数据一元方差分析基本原理 18

2.追踪数据方差分析的正交对照 22

第三节 追踪数据一元方差分析的假设 25

1.追踪数据方差分析的基本假设 25

2.对偏离球形假设的校正 29

3.追踪数据方差分析的事后检验 31

第四节 追踪数据一元方差分析的效应模型 34

1.一组被试、一个变量、多个时间点的测量 34

2.多组被试、一个变量、多个时间点的测量 35

3.一组被试、多个变量、多个时间点的测量 37

1.一组被试、一个变量、多个时间点的测量 39

第五节 追踪数据一元方差分析应用 39

2.多组被试、一个变量、多个时间点的测量 45

3.一组被试、多个变量、多个时间点的测量 51

4.多组被试、多个变量、多个时间点的测量 59

第二章 追踪数据的多元方差分析 66

第一节 追踪数据多元方差分析基础 67

1.追踪数据的多元方差分析 67

2.多元方差分析的检验统计量 69

第二节 多元方差分析的假设 74

1.多元方差分析的基本假设 74

2.检验多元方差分析假设条件的一般步骤 79

第三节 多元方差分析应用举例 80

1.GLM的应用 81

2.MANOVA的应用 101

小结 112

第二部分 多层线性模型在追踪研究中的应用 118

第一节 追踪数据变化趋势的初步分析 118

1.追踪数据文件的建立 118

2.个体随时间变化的初步描述 120

第二节 追踪研究中的多层次模型简介 124

1.追踪研究中的多层线性模型 125

2.多层线性模型的参数估计 127

3.多层线性模型的假设检验 130

1.模型定义过程 131

第三节 多层线性模型应用 131

2.主要输出结果 139

第四节 多层线性模型的推广应用 146

1.测量次数相同,时间间隔不同 147

2.测量次数不同,时间间隔也不同 149

3.非线性增长模型 151

4.含有随时间变化的预测变量模型 154

第五节 多元多层分析模型在追踪研究中的应用 158

1.多元发展的多层次模型 159

2.多元增长模型应用举例 160

1.多层线性模型中误差之间关系的“标准”假设 174

第六节 多层线性模型中误差的协方差结构 174

2.多层线性模型与重复测量的方差分析 177

3.多层线性模型与多元方差分析 178

4.几种常见的误差协方差矩阵结构 179

5.正确选择误差协方差矩阵的重要性 181

小结 181

第三部分 潜变量增长曲线模型在追踪研究中的应用 186

第一节 潜变量增长曲线模型简介 186

1.只有两个测量时间点的两因子LGM 186

2.定义增长曲线类型的LGM 190

3.不定义曲线类型的两因子LGM 192

4.单因子潜变量增长曲线模型 193

第二节 潜变量增长曲线模型应用 194

1.潜变量线性增长模型 195

2.潜变量二次增长曲线模型 200

3.不定义曲线类型的潜变量增长曲线模型 202

第三节 潜变量增长曲线模型的多样本比较 203

1.多样本比较通常关注的问题 204

2.潜变量增长曲线模型多样本比较的一般方法 205

3.另一种检验多样本增长趋势是否相同的多样本比较的方法 211

第四节 多元潜变量增长曲线模型 214

1.一阶相关潜变量增长曲线模型 215

2.高阶潜变量增长曲线模型 219

第五节 潜变量增长曲线模型在群组序列设计中的应用 226

1.群组序列设计的LGM模型 227

2.不定义增长曲线类型的群组序列设计的LGM 233

第六节 含有缺失数据的潜变量增长曲线模型 235

1.潜变量增长曲线模型处理数据缺失值的方法 236

2.多组比较方法的推广 241

第七节 多层次潜变量增长曲线模型 243

1.全息极大似然估计 244

2.多水平潜变量增长曲线模型 248

第八节 潜变量增长曲线模型和重复测量的方差分析 254

1.追踪数据的MANOVA和LGM 255

2.包含有预测变量和结果变量的潜变量增长曲线模型 260

小结 271

附录 274

参考文献 338

精品推荐