데이터베이스, 전자저널, 전자책, 학위논문, 멀티미디어 등을 가나다순 또는 주제별로 이용
Search it, Browse it, and Find it!
도서관에서는 연세 구성원의 효율적인 학습과 연구 활동을 지원하기 위해
다양한 학술정보교육, 리서치가이드, 논문 작성 지원 프로그램 등을 제공하고 있습니다.
수업계획서에 수록된 교재와 참고문헌 등의 학술정보를
쉽게 검색하고 편리하게 이용할 수 있습니다.
Your Research Partner, Yonsei University Library !
도서관 서비스 신청 양식을 한 곳에!
도서관을 어떻게 이용하는지 모르시나요?
하나부터 열까지! 도서관 이용 방법을 이곳에서 확인하세요.
About > Help에서 FAQ, 이메일 문의도 가능합니다.
나에게 도움되는 도서관 서비스를 알고 싶다면 이용자별 서비스를 확인해 보세요
연세대학교 도서관은 국내 대학도서관계에서 선도적인역할을 해 왔습니다.
이제는 세계를 향해 발돋움 하고 있는 도서관을 만나 보세요.
도서관 이용안내로도 해결이 안 된 문제는?
FAQ, 이메일 문의를 통해 궁금증을 해결해 보세요.
Your Research Partner, Yonsei University Library !
Geiser, Christian
자료유형 | 단행본 |
---|---|
서명/저자사항 | Data analysis with Mplus / Christian Geiser ; series editor's note by Todd D. Little. |
개인저자 | Geiser, Christian |
발행사항 | New York ; London : Guilford Press, c2013. |
형태사항 | xiii, 305 p. : ill. ; 24 cm. |
총서사항 | Methodology in the social sciences |
ISBN | 9781462502455 (pbk.) 1462502458 (pbk.) 9781462507825 (cloth) 1462507824 (cloth) |
일반주기 | Translation of: Datenanalyse mit Mplus : eine anwendungsorientierte Einführung. |
서지주기 | Includes bibliographical references (p. 283-291) and indexes. |
내용주기 | Machine generated contents note: 1. Data Management in SPSS -- 1.1 Coding Missing Values -- 1.2 Exporting an ASCII Data File for Mplus -- 2. Reading Data into Mplus -- 2.1 Importing and Analyzing Individual Data (Raw Data) -- 2.1.1 Basic Structure of the Mplus Syntax and Basic Analysis -- 2.1.2 Mplus Output for Basic Analysis -- 2.2 Importing and Analyzing Summary Data (Covariance or Correlation Matrices) -- 3. Linear Structural Equation Models -- 3.1 What are Linear SEMs? -- 3.2 Simple Linear Regression Analysis with Manifest Variables -- 3.3 Latent Regression Analysis -- 3.4 Confirmatory Factor Analysis -- 3.4.1 First-Order CFA -- 3.4.2 Second-Order CFA -- 3.5 Path Models and Mediator Analysis -- 3.5.1 Introduction and Manifest Path Analysis -- 3.5.2 Manifest Path Analysis in Mplus -- 3.5.3 Latent Path Analysis -- 3.5.4 Latent Path Analysis in Mplus -- 4. Structural Equation Models for Measuring Variability and Change -- 4.1 Latent State Analysis -- 4.1.1 LS versus LST Models -- 4.1.2 Analysis of LS Models in Mplus -- 4.1.3 Modeling Indicator-Specific Effects -- 4.1.4 Testing for Measurement Invariance across Time -- 4.2 LST Analysis -- 4.3 Autoregressive Models -- 4.3.1 Manifest Autoregressive Models -- 4.3.2 Latent Autoregressive Models -- 4.4 Latent Change Models -- 4.5 Latent Growth Curve Models -- 4.5.1 First-Order LGCMs -- 4.5.2 Second-Order LGCMs -- 5. Multilevel Regression Analysis -- 5.1 Introduction to Multilevel Analysis -- 5.2 Specification of Multilevel Models in Mplus -- 5.3 Option two level basic -- 5.4 Random Intercept Models -- 5.4.1 Null Model (Intercept-Only Model) -- 5.4.2 One-Way Random Effects of ANCOVA -- 5.4.3 Means-as-Outcomes Model -- 5.5 Random Intercept and Slope Models -- 5.5.1 Random Coefficient Regression Analysis -- 5.5.2 Intercepts-and-Slopes-as-Outcomes Model -- 6. Latent Class Analysis -- 6.1 Introduction to Latent Class Analysis -- 6.2 Specification of LCA Models in Mplus -- 6.3 Model Fit Assessment and Model Comparisons -- 6.3.1 Absolute Model Fit -- 6.3.2 Relative Model Fit -- 6.3.3 Interpretability -- Appendix A: Summary of Key Mplus Commands Discussed in This Book -- Appendix B: Common Mistakes in the Mplus Input Setup and Troubleshooting -- Appendix C: Further Readings. |
요약 | "A practical introduction to using Mplus for the analysis of multivariate data, this volume provides step-by-step guidance, complete with real data examples, numerous screen shots, and output excerpts. The author shows how to prepare a data set for import in Mplus using SPSS. He explains how to specify different types of models in Mplus syntax and address typical caveats--for example, assessing measurement invariance in longitudinal SEMs. Coverage includes path and factor analytic models as well as mediational, longitudinal, multilevel, and latent class models. Specific programming tips and solution strategies are presented in boxes in each chapter. The companion website features data sets, annotated syntax files, and output for all of the examples. Of special utility to instructors and students, many of the examples can be run with the free demo version of Mplus"--Provided by publisher. |
통일서명 | Datenanalyse mit Mplus. English |
주제명 (통일서명) | Mplus. |
일반주제명 | Multivariate analysis --Data processing. |
언어 | 영어 |
서평 (0 건)
*주제와 무관한 내용의 서평은 삭제될 수 있습니다.
서평추가