Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences)
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Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences)
Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences)
Articolo #: 5301390

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Dettagli del prodotto

Discover advanced quantitative techniques in social sciences. Get Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods 2nd Edition with fast delivery from Ubuy Italia.
Publisher SAGE Publications, Inc
Publication date December 19, 2001
Edition 2nd
Language English
Print length 512 pages
ISBN-10 076191904X
ISBN-13 978-0761919049
Item Weight 1.75 pounds (790 grams)
Dimensions 6.24 x 1.35 x 9.24 inches (15.8 x 3.4 x 23.5 cm)

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Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences)

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Probability & Statistics Editorial Review

Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences) offers a comprehensive exploration of HLM, making it a vital resource for those delving into quantitative research, particularly in social sciences. With 512 pages published by SAGE Publications, Inc., this second edition serves as a definitive source, praised for its clear mathematical explanations and practical examples. Reviewers note its in-depth discussion on longitudinal designs, which is particularly beneficial for researchers conducting growth-curve analysis. However, some suggest that it's not the easiest introduction for beginners without a strong foundation in general linear modeling, indicating that readers should have prior knowledge before diving in.

Recensioni e valutazioni dei clienti

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Vantaggi

  • Comprehensive resource for hierarchical modeling
  • Clear explanations with practical examples
  • Great for researchers interested in longitudinal designs
  • Dense material fosters deeper understanding
  • A must-have reference in quantitative research

Contro

  • Some sections may be too dense for beginners

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