This book introduces general definitions of third-variable effects that are adaptable to all different types of response (categorical or continuous), exposure, or third-variables. Readers of all disciplines familiar with introductory statistics will find this a valuable resource for analysis.
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Qingzhao Yu is Professor in Biostatistics, Louisiana State University Health Sciences Center.
Bin Li is Associate Professor in Statistics, Louisiana State University.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Third-variable effect refers to the effect transmitted by third-variables that intervene in the relationship between an exposure and a response variable. Differentiating between the indirect effect of individual factors from multiple third-variables is a constant problem for modern researchers.Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS introduces general definitions of third-variable effects that are adaptable to all different types of response (categorical or continuous), exposure, or third-variables. Using this method, multiple third- variables of different types can be considered simultaneously, and the indirect effect carried by individual third-variables can be separated from the total effect. Readers of all disciplines familiar with introductory statistics will find this a valuable resource for analysis.Key Features:Parametric and nonparametric method in third variable analysisMultivariate and Multiple third-variable effect analysisMultilevel mediation/confounding analysisThird-variable effect analysis with high-dimensional data Moderation/Interaction effect analysis within the third-variable analysisR packages and SAS macros to implement methods proposed in the book 294 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9781032220086
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