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Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS
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Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Statistical methods for mediation, confounding and moderation analysis using R and SAS
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Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS (Paperback)
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. 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 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. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2022-03-21, 2022
ISBN 10: 0367365472 ISBN 13: 9780367365479
Sprache: Englisch
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Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS
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Statistical methods for mediation, confounding and moderation analysis using R and SAS
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Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS
Verlag: Chapman And Hall/CRC Mai 2024, 2024
ISBN 10: 1032220082 ISBN 13: 9781032220086
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbTaschenbuch. 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.
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