메세지가 없습니다
상세정보
- 검색상세정보
LONGITUDINAL STRUCTURAL EQUATION MODELING WITH MPLUS a latent state-trait perspective;a latent state-trait perspective. [electronic resource]
GEISER, CHRISTIAN
- 책이미지
- 서평쓰기
- 서평쓰기
- 책이미지
-
QRcode
- QRcode 사용방법
-
QRcode 사용방법
- QR코드 정의
- 사각형의 가로세로 격자무늬에 다양한 정보를 담고 있는 2차원(매트릭스)형식의 코드로 스마트폰으로 QR코드를 스캔하면 각종 정보를 제공 받을 수 있습니다.
- QR코드 인식프로그램
- 스마트폰 마켓에 들어가면 'QR코드 스캔 프로그램'을 검색해 무료 어플을 다운받아 사용하시면 됩니다.
- 도서정보 QR코드 이용하기
- 도서 상세정보에서 QR코드를 스캔하면, 모바일 웹페이지로 연결되어 해당 도서의 상세정보 및 소장정보 등을 확인 할 수 있습니다.
| 자료유형 | E-BOOK |
|---|---|
| 서명/저자사항 | LONGITUDINAL STRUCTURAL EQUATION MODELING WITH MPLUS [electronic resource] : a latent state-trait perspective;a latent state-trait perspective. |
| 개인저자 | GEISER, CHRISTIAN. |
| 발행사항 | [S.l.]: GUILFORD PRESS, THE, 2020. |
| 형태사항 | 1 online resource. |
| 총서사항 | Methodology in the Social Sciences Ser. |
| 기타형태 저록 | Print version: Geiser, Christian Longitudinal Structural Equation Modeling with Mplus : A Latent State-Trait Perspective New York : Guilford Publications,c2020 |
| ISBN | 1462544266 9781462544264 |
| 내용주기 | Cover -- Half Title Page -- Series Page -- Title Page -- Copyright -- Series Editor's Note -- Preface -- Brief Contents -- List of Abbreviations -- Guide to Statistical Symbols -- 1. A Measurement Theoretical Framework for Longitudinal Data: Introduction to Latent State-Trait Theory -- 2. Single-Factor Longitudinal Models for Single-Indicator Data -- 3. Multifactor Longitudinal Models for Single-Indicator Data -- 4. Latent State Models and Measurement Equivalence Testing in Longitudinal Studies -- 5. Multiple-Indicator Longitudinal Models -- 6. Modeling Intensive Longitudinal Data 7. Missing Data Handling -- 8. How to Choose between Models and Report the Results -- Extended Contents -- List of Abbreviations -- Guide to Statistical Symbols -- 1. A Measurement Theoretical Framework for Longitudinal Data: Introduction to Latent State-Trait Theory -- 1.1 Introduction -- 1.2 Latent State-Trait Theory -- 1.2.1 Introduction -- 1.2.2 Basic Idea -- 1.2.3 Random Experiment -- 1.2.4 Variables in LST-R Theory -- BOX 1.1. Key Concepts and Definitions in CTT -- 1.2.5 Properties -- 1.2.6 Coefficients -- BOX 1.2. Properties of the Latent Variables in LST-R Theory -- 1.3 Chapter Summary 1.4 Recommended Readings -- 2. Single-Factor Longitudinal Models for Single-Indicator Data -- 2.1 Introduction -- 2.2 The Random Intercept Model -- 2.2.1 Introduction -- 2.2.2 Model Description -- BOX 2.1. Available Information, Model Degrees of Freedom, and Model Identification in Single-Indicator Longitudinal Designs -- BOX 2.2. Defining the Random Intercept Model Based on LST-R Theory -- 2.2.3 Variance Decomposition and Reliability Coefficient -- 2.2.4 Mplus Application -- BOX 2.3. Model Fit Assessment and Model Comparisons -- 2.2.5 Summary -- 2.3 The Random and Fixed Intercepts Model 2.5 Chapter Summary -- 2.6 Recommended Reading -- Note -- 3. Multifactor Longitudinal Models for Single-Indicator Data -- 3.1 Introduction -- 3.2 The Simplex Model -- 3.2.1 Introduction -- 3.2.2 Model Description -- BOX 3.1. Defining the Simplex Model Based on LST-R Theory -- BOX 3.2. Should a Researcher Constrain State Residual or Measurement Error Variances in the Simplex Model? -- 3.2.3 Variance Decomposition and Coefficients -- 3.2.4 Assessing Stability and Change in the Simplex Model -- BOX 3.3. Endogenous versus Exogenous Variables in Structural Equation Models and Mplus |
| 요약 | "An in-depth guide to executing longitudinal confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation modeling (SEM) in Mplus, this book uses latent state-trait (LST) theory as a unifying conceptual framework, including the relevant coefficients of consistency, occasion-specificity, and reliability. Following a standard format, chapters review the theoretical underpinnings, strengths, and limitations of the various models; present data examples; and demonstrate each model's application and interpretation in Mplus, with numerous screen shots and output excerpts. Coverage encompasses both traditional models (autoregressive, change score, and growth curve models) and LST models, for analyzing single- and multiple-indicator data. The book discusses measurement equivalence testing, intensive longitudinal data modeling, and missing data handling, and provides strategies for model selection and reporting of results. User-friendly features include special-topic boxes, chapter summaries, and suggestions for further reading. The companion website features data sets, annotated syntax files, and output for all of the examples"-- |
| 해제 | Provided by publisher. |
| 주제명 (통일서명) | Mplus. Mplus. --fast |
| 일반주제명 | Structural equation modeling. Longitudinal method. Longitudinal method. Structural equation modeling. |
| 언어 | 영어 |
| 바로가기 | URL |
소장정보
청구기호 Browsing
이 분야 인기자료
-
- 지적인 어른을 위한 최소한의 교양수업 : 평생의 무기가...
- 사이토 다카시
- 더퀘스트: 길벗, 2024
-
- 비밀의 도서관 : 호메로스에서 케인스까지 99권으로 읽...
- 티얼, 올리버
- 생각정거장, 2017
-
- 가짜뉴스의 사회학 = the sociology of f...
- 박창호
- 서울경제경영, 2024
-
- 도서관과 리터러시 파워
- 송경진
- 정은문고, 2023
-
- 그곳에 책이 있었다
- 파이퍼, 앤드루
- 책읽는수요일: 한국학술정보, 2014
태그가 저장되었습니다. 
태그저장 중 오류가 발생하였습니다. 재시도 하십시오. 
개인정보처리방침
주소 : 부산광역시 남구 신선로 428 동명대학교 중앙도서관전화번호 : 051-629-3101~8
COPYRIGHT ⓒ 2016 TONGMYONG UNIVERSITY LIBRARY. ALL RIGHTS RESERVED.
서평 (0 건)
*주제와 무관한 내용의 서평은 삭제될 수 있습니다.
서평추가