Författare
Daniel Mirman
Daniel Mirman är en uppskattad författare inom Psykologi och pedagogik med totalt 1 bok tillgängliga på Bokkollen, utgivna hos Taylor & Francis Inc.
Bland verken finns Growth Curve Analysis and Visualization Using R, som toppar listan över Daniel Mirmans populäraste böcker. Verken spänner över psykologi & pedagogik och tilltalar läsare som uppskattar genren.
På Bokkollen gör vi det enkelt att navigera i Daniel Mirmans författarskap. Vår databas uppdateras ständigt med nya släpp och format, så oavsett om du söker efter en lättläst pocket för semestern, en lyxig inbunden presentutgåva eller en digital ljudbok för pendlingen, har vi rätt utgåva för dig.
Jämför snabbt och smidigt priser på alla böcker av Daniel Mirman hos Sveriges ledande bokhandlare – som Adlibris, Bokus och Akademibokhandeln – och hitta alltid det bästa erbjudandet utan att betala för mycket.
Growth Curve Analysis and Visualization Using R
Learn How to Use Growth Curve Analysis with Your Time Course Data An increasingly prominent statistical tool in the behavioral sciences, multilevel regression offers a statistical framework for analyzing longitudinal or time course data. It also provides a way to quantify and analyze individual differences, such as developmental and neuropsychological, in the context of a model of the overall group effects. To harness the practical aspects of this useful tool, behavioral science researchers need a concise, accessible resource that explains how to implement these analysis methods. Growth Curve Analysis and Visualization Using R provides a practical, easy-to-understand guide to carrying out multilevel regression/growth curve analysis (GCA) of time course or longitudinal data in the behavioral sciences, particularly cognitive science, cognitive neuroscience, and psychology. With a minimum of statistical theory and technical jargon, the author focuses on the concrete issue of applying GCA to behavioral science data and individual differences. The book begins with discussing problems encountered when analyzing time course data, how to visualize time course data using the ggplot2 package, and how to format data for GCA and plotting. It then presents a conceptual overview of GCA and the core analysis syntax using the lme4 package and demonstrates how to plot model fits. The book describes how to deal with change over time that is not linear, how to structure random effects, how GCA and regression use categorical predictors, and how to conduct multiple simultaneous comparisons among different levels of a factor. It also compares the advantages and disadvantages of approaches to implementing logistic and quasi-logistic GCA and discusses how to use GCA to analyze individual differences as both fixed and random effects. The final chapter presents the code for all of the key examples along with samples demonstrating how to report GCA results. Throughout the book, R code illustrates how to implement the analyses and generate the graphs. Each chapter ends with exercises to test your understanding. The example datasets, code for solutions to the exercises, and supplemental code and examples are available on the author’s website.
Hela bibliografin
Utforska alla Daniel Mirmans publicerade verk sorterade efter popularitet.
Upptäck liknande författare
Om du gillar Daniel Mirman kommer du förmodligen att uppskatta även dessa författare inom psykologi & pedagogik.