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Inhaltsangabe
Sooner or later anyone who does statistical analysis runs into problems with missing data in which information for some variables is missing for some cases. Why is this a problem? Because most statistical methods presume that every case has information on all the variables to be included in the analysis. Using numerous examples and practical tips, this book offers a nontechnical explanation of the standard methods for missing data (such as listwise or casewise deletion) as well as two newer (and, better) methods, maximum likelihood and multiple imputation. Anyone who has been relying on ad-hoc methods that are statistically inefficient or biased will find this book a welcome and accessible solution to their problems with handling missing data.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Paul D. Allison, Ph.D., is Professor of Sociology at the University of Pennsylvania where he teaches graduate courses in methods and statistics. He is also the founder and president of Statistical Horizons LLC which offers short courses on a wide variety of statistical topics.
After completing his doctorate in sociology at the University of Wisconsin, he did postdoctoral study in statistics at the University of Chicago and the University of Pennsylvania. He has published eight books and more than 60 articles on topics that include linear regression, log-linear analysis, logistic regression, structural equation models, inequality measures, missing data, and survival analysis.
Much of his early research focused on career patterns of academic scientists. At present, his principal research is on methods for analyzing longitudinal data, especially those for determining the causes and consequences of events, and on methods for handling missing data.
A former Guggenheim Fellow, Allison received the 2001 Lazarsfeld Award for distinguished contributions to sociological methodology. In 2010 he was named a Fellow of the American Statistical Association. He is also a two-time winner of the American Statistical Association’s award for “Excellence in Continuing Education.”
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Missing Data (Quantitative Applications in the Social Sciences)
Verlag:
SAGE Publications, Inc (edition 1), 2001
ISBN 10: 0761916725
ISBN 13: 9780761916727
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Missing Data Quantitative Applications in the Social Sciences, 136
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Broschiert. Zustand: Gut. 93 Seiten Das hier angebotene Buch stammt aus einer teilaufgelösten Bibliothek und kann die entsprechenden Kennzeichnungen aufweisen (Rückenschild, Instituts-Stempel.); der Buchzustand ist ansonsten ordentlich und dem Alter entsprechend gut. In ENGLISCHER Sprache. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 140. Artikel-Nr. 2214817
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Missing Data (Quantitative Applications in the Social Sciences): 136
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Paperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 93 pages. 8.25x5.25x0.25 inches. In Stock. Artikel-Nr. __0761916725
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Zustand: New. Series: Quantitative Applications in the Social Sciences. Num Pages: 104 pages, illustrations. BIC Classification: JHBC. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 216 x 142 x 6. Weight in Grams: 130. . 2001. 1st Edition. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland. Artikel-Nr. V9780761916727
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