خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Multilevel Modeling of Categorical Outcomes Using IBM SPSS

توضیحات فارسی

کتاب مدل‌سازی چندسطحی پیامدهای طبقه‌ای با استفاده از IBM SPSS نوشته رونالد اچ. هک، اسکات توماس و لین تاباتا، منبعی تخصصی برای پژوهشگران و دانشجویانی است که با داده‌های پیچیده و چندلایه سر و کار دارند. این اثر به‌طور ویژه بر تحلیل پیامدهای طبقه‌ای مانند متغیرهای دووجهی، چندوجهی یا ترتیبی تمرکز دارد و نشان می‌دهد چگونه می‌توان این نوع داده‌ها را با استفاده از نرم‌افزار SPSS مدل‌سازی کرد.

نویسندگان در این کتاب ابتدا مبانی نظری مدل‌سازی چندسطحی را توضیح می‌دهند و سپس با مثال‌های کاربردی، مراحل تحلیل داده‌ها را گام‌به‌گام آموزش می‌دهند. موضوعاتی مانند مدل‌های لاجیت چندسطحی، مدل‌های پروبیت، و تحلیل ساختارهای سلسله‌مراتبی در داده‌های آموزشی، اجتماعی و رفتاری به تفصیل بررسی شده است.

یکی از نقاط قوت کتاب، ترکیب مباحث نظری با دستورالعمل‌های عملی و خروجی‌های واقعی SPSS است که باعث می‌شود پژوهشگران بتوانند به‌سرعت روش‌ها را در پروژه‌های خود به کار بگیرند. این منبع برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی، اساتید و پژوهشگرانی که با داده‌های چندسطحی در علوم اجتماعی، آموزشی، بهداشت و روان‌شناسی کار می‌کنند بسیار ارزشمند است.

توضیحات انگلیسی

Multilevel Modeling of Categorical Outcomes Using IBM SPSS by Ronald H. Heck, Scott Thomas, and Lynn Tabata is a specialized guide for researchers and graduate students dealing with complex, hierarchical data structures. The book focuses on the analysis of categorical outcomes, such as binary, multinomial, and ordinal variables, and demonstrates how to effectively apply multilevel modeling techniques using IBM SPSS.

The authors begin by outlining the theoretical foundations of multilevel modeling before moving into practical, step-by-step examples that illustrate the process of data analysis. Topics include multilevel logistic regression, probit models, and the handling of hierarchical structures in educational, social, and behavioral research.

A key strength of this book lies in its integration of theoretical explanations with applied examples and actual SPSS outputs, making the techniques both accessible and directly applicable. It is particularly valuable for graduate students, faculty, and researchers in social sciences, education, health, and psychology who need to analyze multilevel categorical data with accuracy and efficiency.