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9781316518786 - Multiverse Analysis: Computational Methods for Robust Results (Analytical Methods for Social Research) von Young, Cristobal; Cumberworth, Erin (4 Ergebnisse)
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Multiverse Analysis: Computational Methods for Robust Results (Analytical Methods for Social Research)
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1316518787 ISBN 13: 9781316518786
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
hardcover. Zustand: Very Good.
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Multiverse Analysis: Computational Methods for Robust Results (Analytical Methods for Social Research)
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1316518787 ISBN 13: 9781316518786
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Multiverse Analysis: Computational Methods for Robust Results (Analytical Methods for Social Research)
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1316518787 ISBN 13: 9781316518786
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Multiverse Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1316518787 ISBN 13: 9781316518786
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - There are many ways of conducting an analysis, but most studies show only a few carefully curated estimates. Applied research involves a complex array of analytical decisions, often leading to a 'garden of forking paths' where each choice can lead to different results. By systematically exploring how alternative analytical choices affect the findings, Multiverse Analysis reveals the full range of estimates that the data can support and uncovers insights that single-path analyses often miss. It shows which modelling decisions are most critical to the results and reveals how data and assumptions work together to produce empirical estimates. Focusing on intuitive understanding rather than complex mathematics, and drawing on real-world datasets, this book provides a step-by-step guide to comprehensive multiverse analysis. Go beyond traditional, single-path methods and discover how multiverse analysis can lead to more transparent, illuminating, and persuasive empirical contributions to science.
