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Alan C. Acock orienta esta edición a los nuevos usuarios de Stata y que requieren dominarlo.

Sexta edición del libro “A Gentle Introduction to Stata”

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Alan C. Acock orienta esta edición a los nuevos usuarios de Stata y que requieren dominarlo. Después de leer este texto introductorio, los nuevos usuarios no sólo podrán usar Stata sino también aprender nuevos aspectos de este.

Acock supone que el usuario no está familiarizado con ningún software estadístico. Esta suposición es central para la estructura y contenido del libro. Acock comienza con lo básico; por ejemplo, la parte del libro que trata sobre la administración de datos comienza con un ejemplo cuidadoso y detallado de convertir los datos de la encuesta en papel en un conjunto de datos listos para Stata en la computadora. Al explicar cómo llevar a cabo procedimientos estadísticos exploratorios básicos, Acock incluye notas que ayudaran al lector a desarrollar buenos hábitos de trabajo. Esta mezcla de explicar buenos hábitos en Stata y buenos hábitos estadísticos continúa a lo largo del libro.

El enfoque del libro es especialmente útil para aquellos en las ciencias del comportamiento y las ciencias sociales pues la presentación del modelado estadístico básico se complementa con discusiones sobre la magnitud de los efectos y los coeficientes estandarizados. Se discuten diversos criterios de selección, como las correlaciones semiparciales, para la selección del modelo. Acock también cubre una variedad de comandos disponibles para evaluar la confiabilidad y la validez de las mediciones.

 

La sexta edición incorpora nuevas características de Stata 15. Se han actualizado todos los menús, cuadros de dialogo e instrucciones para utilizar la interface. Los cálculos de potencia y tamaño de muestra para la regresión lineal se demuestran utilizando el nuevo comando power rsquared. Esta edición también incluye nuevas secciones que describen cómo evaluar la validez convergente y discriminante, cómo calcular los tamaños del efecto para pruebas t y modelos ANOVA, cómo usar margins y marginsplot para interpretar los resultados de los modelos de regresión lineal y logística, y cómo usar la estimación por máxima verosimilitud con información completa (FIML) con SEM para abordar problemas de datos faltantes.

 

Si este es un libro que a usted le interesa, contáctenos por correo electrónico o teléfono y se lo haremos llegar sin costo a cualquier parte de México:

Joel Cervantes

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