Statystyczny drogowskaz:

Część 1 : Modele regresji; Rozdział 1 : Regresja prosta; Wprowadzenie; Kowariancja i korelacja jako miary współzmienności; Jednozmiennowa analiza represji; Dopasowanie linii regresji metodą najmniejszych kwadratów; Równanie linii prostej - parametry modelu; Analiza regresji w programie; IBM SPSS Statistics; Przykład: relacja temperatury i samopoczucia; Podsumowanie; Rozdział 2 : Regresja wielokrotna; Wprowadzenie; Analiza regresji wielozmiennowej w programie IBM SPSS Statistics; Korelacja cząstkowa i semicząstkowa w analizie regresji; Różne metody wprowadzania predyktorów w analizie regresji; Regresja krokowa; Regresja hierarchiczna; Podsumowanie; Rozdział 3 : Testowanie założeń. Diagnostyka w analizie regresji; Wprowadzenie; Założenia analizy regresji; Homoscedastyczność; Brak korelacji składników losowych; Brak skorelowania predyktorów; Normalność rozkładu zmiennych oraz normalność rozkładu reszt; Jak policzyć statystyki diagnostyczne w programie IBM SPSS Statistics; Podsumowanie; Rozdział 4 : Zmienne jakościowe jako predyktory w analizie regresji; Wprowadzenie; Tworzenie zmiennych instrumentalnych dla jakościowego predyktora niedychotomicznego; Kodowanie zero-jedynkowe; Kodowanie quasi-eksperymentalne; Kodowanie ortogonalne; Podsumowanie; Rozdział 5. Analiza mediacyjna w regresji. Poszukiwanie zmiennych pośredniczących; Wprowadzenie; Klasyczne podejście Barona i Kennyego; Model mediacji Cohena i Cohen; Przykład 1. Model mediacyjny z ilościową zmienną niezależną; Krok 1 - relacja między zmienną niezależną a zależną; Krok 2 - relacja między zmienną niezależną a mediatorem; Krok 3 - relacja zmiennej niezależnej i mediatora ze zmienną zależną; Testy: Sobela, Aroiana i Goodmana testujące istotność mediacji częściowej; Opis wyników; Przykład 2. Model mediacyjny z dychotomiczną zmienną niezależną; Trudności w poszukiwaniu mediacji; Podsumowanie; Rozdział 6 : W poszukiwaniu interakcji. Moderatory w analizie regresji; Wprowadzenie; Poszukiwanie interakcji - kolejne kroki; Interakcja z dychotomicznym moderatorem; Interakcja z moderatorem ilościowym; Interakcja trzech zmiennych; Poszukiwanie interakcji między zmiennymi jakościowymi o większej liczbie wartości niż dwie; Podsumowanie; Część 2 : Modelowanie strukturalne; Rozdział 7 : Modele strukturalne zmiennych obserwowalnych; Wprowadzenie; Specyfikacja modelu strukturalnego zmiennych obserwowalnych; Interpretacja parametrów; Model regresji wielorakiej; Model ścieżkowy z kowariancją i zależnościami pośrednimi; Estymacja modeli strukturalnych; Założenia; Metody estymacji; Ocena jakości modelu; Test dopasowania modelu; Miary dopasowania do populacyjnej macierzy wariancji-kowariancji; Indeksy dopasowania; Kryteria informacyjne; Modyfikowanie modelu; Badanie istotności parametrów; Indeksy modyfikacji; Podsumowanie; Rozdział 8 : Modele strukturalne w podgrupach; Wprowadzenie; Specyfikacja i estymacja; Porównywanie pojedynczych parametrów między grupami; Weryfikacja złożonych hipotez dotyczących równości parametrów między grupami; Podsumowanie; Rozdział 9 : Modelowanie strukturalne ze zmiennymi ukrytymi; Wprowadzenie; Specyfikacja modelu strukturalnego ze zmiennymi ukrytymi; Część strukturalna modelu; Część pomiarowa modelu; Konfirmacyjna analiza czynnikowa jako narzędzie weryfikacji modelu pomiarowego; Estymacja i interpretacja modelu strukturalnego ze zmiennymi ukrytymi; Podsumowanie; Rozdział 10 : Krótkie wprowadzenie do IBM SPSS Statistics AMOS.[K]