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Livres usagés - Mesure en éducation...

Les livres usagés mis en vente sont à l'occasion annotés ou certains passages sont surlignés. Mais, en aucun cas ces livres sont détériorés. Ils sont tous en très bon état ou à l'état neuf. Les prix sont plus que concurrentiels. Ils intéresseront principalement les professeurs universitaires et leurs étudiants aux niveaux gradués ou les enseignants au niveau collégial ou les professionnels de la mesure et de l'évaluation en exercice.

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An Introduction to the Bootstrap
An Introduction to the Bootstrap Auteurs : Bradley Efron & Robert J. Tibshirani
Date : 1993 Hardcover
Prix : 111,50$
La voie traditionnelle de la connaissance statistique est bloquée, pour la plupart, par un formidable mur de mathématiques. Notre approche ici évite ce mur. Notre but dans ce livre est de procurer aux scientifiques et des ingénieurs, ...
La voie traditionnelle de la connaissance statistique est bloquée, pour la plupart, par un formidable mur de mathématiques. Notre approche ici évite ce mur. Notre but dans ce livre est de procurer aux scientifiques et des ingénieurs, ainsi que des statisticiens, avec des techniques de calcul qu'ils peuvent utiliser pour analyser et comprendre des ensembles de données complexes.
Le mot «comprendre» est important dans la phrase précédente. Ce n'est pas un livre de recettes statistiques. Nous visons à donner au lecteur une bonne compréhension intuitive de l'inférence statistique.
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The traditional road to statistical knowledge is blocked, for most, by a formidable wall of mathematics. Our approach here avoids that wall. The bootstrap is a computerbased method of statistical inference that can answer many real statistical questions without formulas. Our goal in this book is to arm scientists and engineers, as well as statisticians, with computational techniques that they can use to analyze and understand complicated data sets.
The word "understand" is an important one in the previous sentence. This is not a statistical cookbook. We aim to give the reader a good intuitive understanding of statistical inference.
One of the charms of the bootstrap is the direct appreciation i gives of variance, bias. coverage, and other probabilistic phenomena. What does it mean that a confidence interval contains the true value with probability .90? Bootstrap confidence intervals are directly constructed from real data sets, using a simple computer algorithm. This doesn't necessarily make it easy to understand confidence intervals, but at least the difficulties are the appropriate conceptual ones, and not mathematical muddles.

Much of the exposition in our book is based on the analysis of real data sets.

This book does not give a rigorous technical treatment of the bootstrap. and we concentrate on the ideas rather than their mathematical justification.

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Applied Logistic Regression
Applied Logistic Regression Auteurs : David W. Hosmer & Stanley Lemeshow
Date : 1989 Hardcover
Prix : 41,50$
Le modèle de régression logistique est utilisé depuis de nombreuses années dans les analyses statistiques. Depuis l’étude de Truett, Cornfield et Kannel (1967) le modèle de régression logistique ...
Le modèle de régression logistique est utilisé depuis de nombreuses années dans les analyses statistiques. Depuis l’étude de Truett, Cornfield et Kannel (1967) le modèle de régression logistique est devenu la méthode standard pour l'analyse de régression des données dichotomiques dans de nombreux domaines, en particulier dans les sciences de la santé.
L'objectif principal de ce manuel est une introduction ciblée au modèle de régression logistique et son utilisation dans des méthodes de modélisation de la relation entre une variable de résultat dichotomique et un ensemble de covariables.
Le public visé comprend des étudiants débutants en biostatistique, des étudiants diplômés en épidémiologie et des professionnels qui souhaitent apprendre à modéliser une variable de résultat binaire.
L'approche que nous allons adopter est de développer le modèle d'un point de vue de l'analyse de régression. Ceci est accompli en abordant la régression logistique d'une manière analogue à ce qui serait considéré comme une bonne pratique statistique pour la régression linéaire.
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The logistic regression model has been in use in statistical analyses for many years to provide a multivariate analysis. Since Truett, Cornfield, and Kannel (1967) that landmark paper the logistic regression model has become the standard method for regression analysis of dichotomous data in many fields, especially in the health sciences.
In reviewing papers in these journals as well as many others, it became clear that the quality of the use of the method is not on the same level as analyses using linear regression.
The primary objective of this textbook is a focused introduction to the logistic regression model and its use in methods for modeling the relationship between a dichotomous outcome variable and a set of covariates.
The intended audience includes beginning graduate students in biostatistics, graduate students in epidemiology, and working professionals who wish to learn how to model a binary outcome variable. We assume that students have a solid foundation in linear regression methodology and contingency table analysis through Mantel-Haenszel methods.
The approach we will take is to develop the model from a regression analysis point of view. This is accomplished by approaching logistic regression in a manner analogous to what would be considered good statistical practice for linear regression. This differs from the approach used by other authors who have begun their discussion from a contingency table point of view.

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Basics of Structural Equation Modeling
Basics of Structural Equation Modeling Auteurs : Geoffrey M. Maruyama
Date : 1997
Prix : 28,99$
Ce livre est destiné aux chercheurs qui veulent utiliser des approches d'équations structurelles, mais qui estiment avoir besoin de plus de connaissances et d'une approche un peu plus "douce" que celle fournie par les livres ...
Ce livre est destiné aux chercheurs qui veulent utiliser des approches d'équations structurelles, mais qui estiment avoir besoin de plus de connaissances et d'une approche un peu plus "douce" que celle fournie par les livres publiés précédemment. De mon point de vue en tant qu'utilisateur à l'heure des méthodes d'équations structurelles, de nombreuses personnes qui essaient d'utiliser ces techniques font des erreurs fondamentales parce qu'elles manquent
une compréhension des racines sous-jacentes et de la logique des méthodes. Ils peuvent également commettre des erreurs "idiotes" qui non seulement les frustrent mais invalident également leurs analyses parce que les auteurs ont supposé que les lecteurs comprendraient les bases des méthodes (par exemple, ce que l'on appelle des indicateurs de référence).
 J'espère que je transmettre efficacement les forces et les limites de ces techniques ainsi que les façons dont ils ont conduit aux méthodes actuelles.
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This book is intended for researchers who want to se structural equation approaches but who feel that they need more background and a somewhat more "gentle" approach than has been provided by books published previously. From my perspective as an ontime user of structural equation methods, many individuals who try to use these techniques make fundamental errors because they lack
understanding of the underlying roots and logic of the methods. They also can make "silly" mistakes that not only frustrate them but also invalidate their analyses because writers have assumed that readers would understand basics of the methods (e.g., what are called reference indicators).
I hope that I effectively transmit the strengths and limitations of these techniques as well as the ways in which they led to current methods.

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Differential Item Functioning
Differential Item Functioning Auteurs : Edited by Paul w. Holland & Howard Wainer
Date : 1993 Hardcover
Prix : 46,95$
L'équité des tests est un impératif moral pour les décideurs et les utilisateurs des tests. Cela a été un principe fondamental pour plus de 30 siècles. La pertinence du contenu de ce livre, est donnée ...
L'équité des tests est un impératif moral pour les décideurs et les utilisateurs des tests. Cela a été un principe fondamental pour plus de 30 siècles.
La pertinence du contenu de ce livre, est donnée par trois préoccupations suivantes:
1. Des examens détaillés des articles de test par des experts en la matière et des membres des principaux sous-groupes de la société (genre, ethnique et linguistique) qui, à l'avenir, seront représentés dans la population étudiante.
2. Les comparaisons de la validité prédictive du test effectuées séparément pour chacun des grands sous-groupes d'examinés.
3. Les analyse statistique approfondies de la performance relative des grands sous-groupes d'examinés sur des items.

Ce livre porte principalement sur le troisième l'aspect.
À l'exception du chapitre 19, consacré aux méthodes formelles de mise en œuvre du numéro. Le présent ouvrage se concentre très fortement sur les méthodes de détection des items qui fonctionnent différemment pour les différents groupes d'examinés Et sur l'utilisation de ces informations pour améliorer les tests.
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Test fairness is a moral imperative for both the makers and the users of tests. This has been a basic tenet for more than 30 centuries. Although formal testing was well under way during the Shang Dynasty (ca. 1760-1122 B.C.), by the time of the Han Dynasty (202 B.C.-A.D.220), written examination papers were rewritten by scribes. This rewriting was to ensure the anonymity of the examinees before they were graded, thus eliminating one possible barrier to the unbiased grading of the exams. Machine scoring of multiple-choice tests is a modern equivalent, but it is a trivial component of the modern armamentarium of techniques used routinely to ensure test fairness. Three of these, of relevance to the contents of this book, are:
Detailed reviews of test items by subject matter experts and members of the major subgroups in society (gender, ethnic, and linguistic) that, in prospect, will be represented in the examinee population.
Comparisons of the predictive validity of the test done separately for each of the major subgroups of examinees.
Extensive statistical analyses of the relative performance of major subgroups of examinees on individual test items.
This book is concerned primarily with number 3. With the exception of chapter 19, which is concerned with formal methods for implementing number l , the focus of this book is very tightly focused on methods for detecting test items that function differently for different groups of examinees and on using this information to improve tests.

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Empirical Bayes Methods Second Edition
Empirical Bayes Methods Second Edition Auteurs : J.S. Martiz and T. Lwin
Date : 1989 Hardcover
Prix : 64,35$
Cette monographie examine l'état actuel des méthodes de Monte Carlo. Le contenu théorique principal de ce livre est dans le chapitre 5; Certains lecteurs aimeront peut-être commencer par ce chapitre, en se reportant aux chapitres ...
Cette monographie examine l'état actuel des méthodes de Monte Carlo. Le contenu théorique principal de ce livre est dans le chapitre 5; Certains lecteurs aimeront peut-être commencer par ce chapitre, en se reportant aux chapitres 2 et 3 lorsque cela est nécessaire. Les chapitres 7 à 12 traitent des applications de la méthode Monte Carlo dans divers domaines et peuvent être lus dans n'importe quel ordre. Pour être complet, nous avons jeté un bref coup d'œil au chapitre 4 à la simulation directe utilisée dans la recherche industrielle et opérationnelle, où les techniques de Monte Carlo les plus simples sont habituellement suffisantes.

Nous supposons que le lecteur a ce que l'on pourrait à peu près décrire comme une connaissance des mathématiques. Les techniques mathématiques réelles sont, à quelques exceptions près, assez élémentaires, mais nous avons utilisé librement des vecteurs, des matrices et un langage mathématique similaire pour des raisons de concision.
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This monograph surveys the present state of Monte Carlo methods.
The main theoretical content of this book is in Chapter 5; some readers may like to begin with this chapter, referring back to Chapters 2 and 3 when necessary. Chapters 7 to 12 deal with applications of the Monte Carlo method in various fields, and can be read in any order. For the sake of completeness, we cast a very brief glance in Chapter 4 at the direct simulation used in industrial and operational research, where the very simplest Monte Carlo techniques are usually sufficient.
We assume that the reader has what might roughly be described as a • graduate' knowledge of mathematics. The actual mathematical techniques are, with few exceptions, quite elementary, but we have freely used vectors, matrices, and similar mathematical language for the sake of conciseness.

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Fundamentals of Item Response Theory
Fundamentals of Item Response Theory Auteurs : Ronald K. Hambleton, H.Swaminathan & H. Jane Rogers
Date : 1991 Hardcover
Prix : 75,80$
FONDEMENTS DE LA THÉORIE DE LA RÉPONSE à L’ITEM Ce livre a comme objectif de fournir une introduction complète et pratique dans le domaine de la théorie de la réponse à l’item (TRI ou MRI). ...
FONDEMENTS DE LA THÉORIE DE LA RÉPONSE à L’ITEM
Ce livre a comme objectif de fournir une introduction complète et pratique dans le domaine de la théorie de la réponse à l’item (TRI ou MRI). Les limites des méthodes classiques de mesure sont abordées afin de justifier un autre modèle psychométrique. Les fondamentaux de la théorie de la réponse à l’item, comprend: les modèles, hypothèses et propriétés, ainsi que l'estimation des paramètres, les procédures d'évaluation de l'ajustement des données au modèle, la fonction d''information des items et des tests, etl'efficience. Ce qui constitue la partie centrale du livre. Plusieurs applications importantes de la TRIsont décrites dans les chapitres suivants. Les liens entre la théorie classique des tests et la théorie de la réponse aux items sont faits chaque fois que possible afin d'améliorer la clarté du matéria=el pédagogique.
De plus, e livre est destiné aux nouveaux arrivants dans le domaine de la TRI ayant des compétences statistiques modestes. Notre approche se concentre sur la base conceptuelle de la théorie de réponse de l'article et évite la discussion des dérivations mathématiques ou des aspects statistiques complexes de la théorie. Des exemples et des illustrations sont utilisés le plus souvent possible.
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FUNDAMENTALS OF ITEM RESPONSE THEORY
therefore, is to provide a comprehensive and practical introduction to the field of item response theory. The limitations of classical measurement procedures are addressed to provide a rationale for an alternative psychometric model. The fundamentals of item response theory, including models. assumptions, and properties, as well as parameter estimation, procedures for assessing model-data fit. alternative reporting scales. and item and test information and efficiency constitute the central part of the book. Several important IRT applications are described in later chapters. Connections between classical test theory and item response theory are made wherever possible to enhance the clarity of the material.
Since the book is intended for newcomers to the IRT field with modest statistical skills. our approach focuses on the conceptual basis of item response theory and avoids discussion of mathematical derivations or complex statistical aspects of the theory. Follow-up references are given for these important aspects. Examples and illustrations are used as often as possible

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Generalizability Theory - A Primer
Generalizability Theory  -  A Primer Auteurs : Richard J. Shavelson & Noreen M. Webb
Date : 1991 Hardcover
Prix : 59,50$
Une première, selon le dictionnaire, est un «petit livre d’introduction sur un sujet». Nous voulons que ce livre soit une introduction au sujet de la théorie de la généralisation, une théorie psychométrique ...
Une première, selon le dictionnaire, est un «petit livre d’introduction sur un sujet». Nous voulons que ce livre soit une introduction au sujet de la théorie de la généralisation, une théorie psychométrique de la fiabilité des mesures comportementales. Notre objectif est de permettre une compréhension de cette théorie et d’utiliser la théorie de la généralisation dans des situations pratiques. À cette fin, nous développons intuitivement les concepts et suivons ce développement avec les formalismes mathématiques et statistiques les plus nécessaires, jetons les bases de développements plus avancés et justifions des applications pratiques. je
Nous faisons trois hypothèses importantes dans l'écriture du livre. Le premier est que les lecteurs sont des chercheurs et des professionnels pour des tests appliqués avec des connaissances psychométriques limitées. Leur intérêt pour la théorie de la généralisation est dans son application à la recherche ou au test, pas nécessairement dans son développement formel, qui est déjà disponible (Brennan, 1983, et Cronbach et al., 1972).
La deuxième hypothèse est que les lecteurs sont familiers avec la théorie de la fiabilité classique. Nous supposons qu'ils comprennent et peuvent appliquer des concepts tels que le score vrai, l'erreur, la fiabilité, la fiabilité test-retest, la fiabilité des formulaires parallèles et la fiabilité de la cohérence interne.
La troisième hypothèse est que les lecteurs sont familiers avec l'analyse de variance (ANOVA). Plus précisément, nous supposons que les lecteurs ont une compréhension rudimentaire de la façon dont l'ANOVA partitionne la variation dans un ensemble de données.
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A primer, according to the dictionary, is a "small introductory book on a subject." We intend this book to be just that: a small introductory book on generalizability theory, a psychometric theory of the dependability of behavioral measurements. Our goal is to provide the understanding and tools to permit the reader to use generalizability theory in everyday, practical situations. To this end, we develop constructs intuitively and follow this development with only the most necessary mathematical and statistical formalisms, lay the groundwork for more advanced developments, and justify practical applications. I
We make three important assumptions in writing the book. The first is that the readers are researchers and appJied testing professionals with limited psychometric knowledge and skills. Their interest in generalizability theory is in its application to research and/or testing, not necessarily in its formal development, which is already available (Brennan, 1983; Cardinet & Tourneur, 1985; Cronbach et al., 1972).
The second assumption is that the readers are familiar with classical reliability theory. We assume that they understand and can apply such concepts as true score, error, reliability, test-retest reliability, parallel forms reliability, and internal consistency reliability.
The third assumption is that the readers are familiar with the analysis of variance (ANOVA). More specifically, we assume that the readers have a rudimentary understanding of how the ANOVA partitions variation in a set of data collected in a factorial design.

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Logistic Regression / A Self-Learning Text
Logistic Regression / A Self-Learning Text Auteurs : David G. Kleinbaum
Date : 1994
Prix : 68,50$
Ce livre présente l'utilisation de la régression logistique en recherche. Il s'adresse aux étudiants et professionnels des sciences de la santé et de l'éducation ou des sciences humaines. Texte rédigé ...
Ce livre présente l'utilisation de la régression logistique en recherche. Il s'adresse aux étudiants et professionnels des sciences de la santé et de l'éducation ou des sciences humaines.
Texte rédigé en langue anglaise.
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This textbook provides students and professionals in the health sciences with a presentation of the use of logistic regression in research. The text is designed to be used either in class or as a tool for self-study. It arises from the author's many years of experience teaching this material, and the notes on which it is based have been extensively used throughout the world.

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Module 3 - Élaboration d'une évaluation instrumentée - Version électronique
Module 3 - Élaboration d'une évaluation instrumentée - Version électronique Auteurs : Landry Nicole, (UQTR) et Auger Réjean, (OgDDASt)
Date : 2011
Prix : 24,99$
Table des matières
Ce module au sujet de la construction d'instruments de mesure ou d'évaluation décrit les grands points principaux sur lesquels reposent toute mesure et évaluation qui se veulent justes et équitables pour tous. Cette ...
Ce module au sujet de la construction d'instruments de mesure ou d'évaluation décrit les grands points principaux sur lesquels reposent toute mesure et évaluation qui se veulent justes et équitables pour tous. Cette quête de justice, d'équité et de transparence dans une démarche d'évaluation repose sur l'énoncé de l'objectif visé par l'instrument de mesure ou l'épreuve ou les tâches d'évaluation, sur la description d'une spécification de tâche d'évaluation, sur le choix judicieux du type d'items ou de tâches évaluatives, sur la détermination du nombre d'items ou de tâches dans une épreuve, sur la bonne application des techniques de rédaction d'items ou le respect de règles docimologiques, sur l'assemblage et le montage de l'instrument de mesure, sur la précision concernant la démarche d'administration de l'instrument de mesure ou de la tâche évaluative. Module de 85 pages.

FORMAT ÉLECTRONIQUE SEULEMENT SANS POSSIBILITÉ D'IMPRIMER OU D'EXTRAIRE LES CONTENUS.

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Monte Carlo Methods
Monte Carlo Methods Auteurs : J.M. Hammersley & D. C. Handscomb
Date : 1992 Hardcover
Prix : 115,00$
Neyman (1962) se réfère à l'approche empirique de Bayes comme une percée dans la théorie de la prise de décision statistique, et dans le temps depuis la publication de la première édition de «Empirical ...
Neyman (1962) se réfère à l'approche empirique de Bayes comme une percée dans la théorie de la prise de décision statistique, et dans le temps depuis la publication de la première édition de «Empirical Bayes Methods». Il y a certainement eu de nombreuses contributions à cette théorie. Une mesure de l'importance d'une théorie est son impact sur la pratique de la statistique.
L'approche empirique de Bayes n'a pas révolutionné la pratique de la statistique, mais on ne peut argumenter qu'elle ait eu une influence significative sur la pensée de nombreux statisticiens et sur leur pratique dans certains domaines d'application. L'un des objets de cette nouvelle édition était de rassembler et de présenter plusieurs exemples pratiques de l'application des idées et des techniques empiriques de Bayes afin de donner une indication des sortes de problèmes dans lesquels ils peuvent être utiles. Il convient de souligner que la méta-analyse est maintenant considérée comme une entreprise hautement souhaitable, en particulier dans les sciences sociales et en médecine. Il a des connexions claires avec Bayes empiriques.
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Neyman (1962) referred to the empirical Bayes approach as a breakthrough in the theory of statistical decision making, and in the time since the publication of the first edition of Empirical Bayes Methods there have certainly been many contributions to this theory. A measure of the importance of a theory is its impact on the practice of Statistics. The empirical Bayes approach has not revolutionized the practice of Statistics, but there can be little argument that it has had a telling influence on the thinking of many statisticians, and on their practice in certain areas of application. One of the objects in preparing this new edition was to collect and present several practical examples of the application of empirical Bayes ideas and techniques so as to give an indication of the sorts of problems in which they may be useful. It is worth pointing out that meta analysis is now regarded as a highly desirable undertaking, especially in the social sciences and in medicine. It has clear connections with empirical Bayes.

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Multilevel Analysis of Educational Data
Multilevel Analysis of Educational Data Auteurs : R. Darrell Bock
Date : 1988 Hardcover
Prix : 101,85$
À l'automne 1986, le Centre de recherche en évaluation, normes et testing éducatif (CRESST) a pour mission d'étudier les principes et les procédures d'évaluation du progrès éducatif ...
À l'automne 1986, le Centre de recherche en évaluation, normes et testing éducatif (CRESST) a pour mission d'étudier les principes et les procédures d'évaluation du progrès éducatif par le biais de tests directs chez les étudiants. Le Centre coordonne un large éventail d'études; y compris des enquêtes sur les buts et le contenu des programmes, le développement de nouvelles méthodes de testing et d'évaluation scolaire ainsi que l'examen des effets sociaux et institutionnels des programmes de dépistage à grande échelle.
Parce que cette recherche nécessite souvent l'analyse des résultats des tests et d'autres données recueillies par l'échantillonnage des écoles et des élèves dans les écoles. Le Centre est conscient de la nécessité d'améliorer le traitement statistique des types de plans d'échantillonnage hiérarchique utilisés par ces études. Le manque de théorie n'a nulle part été plus apparent que dans le problème de l'évaluation de l'efficacité scolaire afin d’apprécier à sa juste valeur la performance des écoles en présence d'une hétérogénéité des ressources scolaires. programmes et d’apprécier les caractéristiques des élèves qui sont typiques des écoles aux États-Unis. L'information nécessaire pour guider l'amélioration de l'éducation nécessite non seulement une mesure précise du rendement des élèves, mais aussi la connaissance de la façon dont cette performance est influencée par les facteurs sur lesquels les décideurs et les administrateurs ont un certain contrôle. Ces facteurs agissent sans aucun doute à plus d'un niveau - dans l'orientation des élèves individuels, à travers les activités des enseignants en classe, comme effets de l'organisation et des programmes scolaires, en réponse à la dotation en personnel et à l'affectation des ressources au niveau du district, et suivant les directives locales et étatiques pour le système scolaire dans son ensemble. Pour identifier et prédire ces influences, il faut une modélisation statistique de la variation et des relations à chacun de ces niveaux. Bien que certaines méthodes d'analyse existent déjà pour des schémas d'échantillonnage hiérarchiques équilibrés. Par contre, elles sont pas directement applicables aux conceptions généralement irrégulières de la recherche pédagogique sur le terrain.
En dépit de ces nombreuses difficultés, le Royaume-Uni et les Etats-Unis ont entrepris des progrès en formulant une analyse pratique à plusieurs niveaux suffisamment généraux pour traiter les données d'enquêtes éducatives à grande échelle et d'essais sur le terrain. Les articles présentés ici fournissent une excellente introduction au domaine et un guide de la littérature connexe.
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In the autumn of 1986, the Center for Research in Evaluation, Standards and Student Testing (CRESST). has as its mission the study of principles and procedures for the evaluation of educational progress through the direct testing of students. The Center coordinates a wide range of studies. including surveys of curricular goals and content. development of new methods of student testing and school assessment. and examination of the social and institutional effects of large-scale testing programs.
Because this research frequently requires the analysis of test scores and other data collected by the sampling of schools and students within schools. the Center is conscious of the need for improved statistical treatment of the types of hierarchical sampling designs these studies employ. The paucity of theory has nowhere been more apparent than in the problem of evaluating school effectiveness. To fairly judge the performance of schools in the presence of heterogeneity in school resources. programs. and student characteristics that is typical of schools in the United States is a challenging problem. The information needed to guide educational improvement requires not only accurate measurement of student performance, but also knowledge of how that performance is influenced by factors over which policy makers and administrators have some control. These factors undoubtedly act at more than one level-in the guidance of individual students, through the activities of teachers in the classroom, as effects of school organization and programs. in response to staffing and resource allocation at the district level. and following upon local and state directives for the school system as a whole. To identify and predict these influences requires the statistical modeling of variation and relationships at each of these levels. Although some analytical methods for this purpose already exist for balanced hierarchical sampling designs. the} are not directly applicable to the typically irregular designs of educational field research.
Despite these many difficulties, UK and USA have at last begun to make progress in formulating a practical multilevel analysis sufficiently general to handle data from large-scale educational surveys and field trials. The papers presented here provide an excellent introduction to the field and a guide to the related literature.

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Multiple Regression: Testing and Interpreting Interactions
Multiple Regression: Testing and Interpreting Interactions Auteurs : Leona s. Aiken & Strephen B. West
Date : 1991 Hardcover
Prix : 75,80$
Depuis longtemps, les chercheurs en sciences sociales s'intéressent à l'étude des interactions entre les variables. Le test des interactions a constitué une partie importante de leurs recherches. En 1984, nous ...
Depuis longtemps, les chercheurs en sciences sociales s'intéressent à l'étude des interactions entre les variables. Le test des interactions a constitué une partie importante de leurs recherches.

En 1984, nous avons commencé à travailler sur un certain nombre de projets de recherche qui impliquaient des interactions complexes entre des variables continues.
La prévalence de traitements incomplets ou non optimaux des interactions variables continues dans plusieurs revues majeures en psychologie a confirmé davantage notre observation selon laquelle les psychologues n'avaient pas de lignes directrices claires pour l'analyse des interactions entre les variables continues. Ainsi, le besoin d'une source complète sur le traitement des interactions dans la régression multiple semble clair. Un tel manuel s’adresse à cette problématique.
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Social scientists have long had interests in studying interactions between variables. Whether hypothesized directly by theory or resulting from an attempt to establish a boundary condition for a relationship, the testing of interactions has formed an important part of their research.
In 1984 we began working on a number of research projects that involved complex interactions between continuous variables. The prevalence of incomplete or nonoptimal treatments of continuous variable interactions in several major journals in psychology further confirmed our observation that psychologists did not have clearcut guidelines for the analysis of interactions between continuous variables. Thus the need for a comprehensive source on the treatment of interactions in multiple regression seemed clear.

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Multivariate Analysis / Techniques for Educational and Psychological Research
Multivariate Analysis / Techniques for Educational and Psychological Research Auteurs : Maurice M. Tatsuoka
Date : 1971 Hardcover
Prix : 52,49$
L'analyse statistique multivariée ou l'analyse multivariée est la branche de la statistique qui est consacrée à l'étude des distributions multivariées (ou multidimensionnelles) et des échantillons ...
L'analyse statistique multivariée ou l'analyse multivariée est la branche de la statistique qui est consacrée à l'étude des distributions multivariées (ou multidimensionnelles) et des échantillons de ces distributions. C'est, du moins, la façon dont le statisticien mathématique caractériserait cette discipline. Pour les statisticiens appliqués et les chercheurs qui utilisent la statistique comme un outil, cependant, cette caractérisation - bien que techniquement correcte - laisserait beaucoup à désirer dans sa portée de communication
.
Dans les contextes appliqués, en particulier dans la recherche éducative et psychologique, l'analyse multivariée concerne un groupe (ou plusieurs groupes) d'individus, chacun possédant des valeurs ou des scores sur deux ou plusieurs variables telles que des tests ou d'autres mesures.
Nous nous intéressons à étudier les interrelations entre ces variables dans la recherche de groupe possible en termes de ces variables tout en proposant des inférences pertinentes en ce qui concerne les populations dont les groupes d 'échantillons ont été choisis.
La description ci-dessus, certes un peu lâche, de l'objet de ce livre est très large. Elle comprendrait, par exemple, une analyse de régression multiple, voire une régression bivariée, qui implique un critère (ou variable dépendante) et un prédicteur (ou variable indépendante). L'exclusion de l'analyse de régression multiple sert à délimiter un peu plus la portée de la couverture de l'analyse multivariée dans ce livre et à indiquer le contexte statistique attendu du lecteur.
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Multivariate statistical analysis, or multivariate analysis for short, is that branch of statistics which is devoted to the study of multivariate (or multidimensional) distributions and samples from those distributions. This, at least, is how the mathematical statistician would characterize this discipline. For applied statisticians and researchers who use statistics as a tool, however, this characterization-although technically correct-would leave much to be desired in communicative value; it may even sound tautologous.

In applied contexts, particularly in educational and psychological research, multivariate analysis is concerned with a group (or several groups) of individuals, each of whom possesses values or scores on two or more variables such as tests or other measures. We are interested in studying the interrelations among these variables in looking for possible groupe in terms of these variables, in terms of these variables, and in drawing inferences relevant to these variables concerning the populations from which the sample groups were chosen.
The above, admittedly rather loose, description of the subject matter of this book is a very broad one. It would include, for example, multiple regression analysis, or even bivariate regression, which involves one criterion (or dependent variable) and one predictor (or independent variable). The exclusion of multiple regression analysis serves both to delineate a little further the scope of multivariate analysis cover in this book and to indicate the statistical background expected of the reader.

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Multivariate Data Analysis
Multivariate Data Analysis Auteurs : William w. Cooley & Paul R. Lohnes
Date : 1971 Hardcover
Prix : 19,50$
En 1962, le patrimoine multivarié que nous avons acquis était le travail de grands statisticiens, comme Pearson. Fisher, Hotelling, Bartlett et Wilks. Pourtant, nous n'étions pas statisticiens. Tukey nous a indiqué que ...
En 1962, le patrimoine multivarié que nous avons acquis était le travail de grands statisticiens, comme Pearson. Fisher, Hotelling, Bartlett et Wilks. Pourtant, nous n'étions pas statisticiens. Tukey nous a indiqué que nous étions des analystes de données, et depuis, il nous a fallu accepter et apprécier cette identification.
Tukey a soutenu qu'il doit y avoir des gens dans les diverses sciences qui consacrent une grande partie de leur attention sur les méthodes d'analyse des données et sur l’interprétation des résultats de l'analyse statistique.
Ceux-ci doivent être des gens qui s'intéressent davantage aux sciences qu'à la mathématique. Qui sont capables d’apprécier la portée et l'utilité plutôt que la sécurité et qui sont disposés à errer modérément dans leurs hypothèses explicatives, car trop souvent la preuve est inadéquate et suggère une bonne réponse.
Ils doivent utiliser le jugement scientifique plutôt que le jugement mathématique, tout en n’excluant pas le second. Donc, maintenant, nous pouvons dire que l'analyse des données est ce que ce livre est d'environ.
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In 1962, the multivariate heritage we acquired was the work of great statisticians, such as Pearson, Fisher, Hotellinq, Bartlett. and Wilks. Still, we were not statisticians. Tukey told us we were data analysts, and we have since learned to accept and even enjoy the identification.
Tukey argued that there have to be people in the various sciences who concentrate much of their attention on methods of analyzing data and of Interpreting the results of statistical analysis. These have to be people who are more interested in the sciences than in mathematics. who are temperamentally able to "seek for scope and usefulness rather than security," and who are "willing to err moderately often in order that inadequate evidence shall more often suggest the right answer." They have to use scientific judgment more than they use mathematical judgment, but not the former to the exclusion of the latter. So now we can say that data analysis is what this book is about.

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Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables
Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables Auteurs : J. Scott Long
Date : 1997 Hardcover
Prix : 90,00$
Les outils largement qualifiés de «régression» se sont développés en nombre et en puissance au cours des deux dernières décennies. Auparavant,, les chercheurs essayant de lier un ensemble de variables ...
Les outils largement qualifiés de «régression» se sont développés en nombre et en puissance au cours des deux dernières décennies. Auparavant,, les chercheurs essayant de lier un ensemble de variables explicatives à une seule variable de réponse et celles-ci étaient essentiellement limités au modèle linéaire général: analyse de variance et de covariance et de régression multiple. Ce sont des outils utiles lorsque la variable de réponse a été mesurée sur une échelle à intervalles égaux. Cependant, dans les sciences sociales et biomédicales, peu de variables de réponse intéressantes viennent en métriques d'intervalles égaux. Les réponses aux questions d'enquête sont souvent, même typiquement. Catégorique (p. Ex., «Employé», «chômeur») ou ordinal (par exemple, «d'accord», «incertain», «pas d'accord»). Il en va de même pour les résultats des établissements de traitement et des établissements médicaux: malades ou bien, arrêtés ou non, décrochés de l'école ou non, vécus ou décédés, diplôme d'études secondaires ou diplôme collégial ou postdoctoral, etc. Pour ces types de variables de réponse, le modèle linéaire général est inapproprié et donnera souvent des réponses trompeuses.

La solution dans un cadre de régression est des modèles «régressifs», parfois collectés dans le cadre du modèle linéaire généralisé. L'idée de base est encore de travailler avec une combinaison linéaire de variables explicatives et de permettre d'être liés aux variables de réponse de façon non linéaire par une fonction « liées".
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The tools broadly labeled as "regression" have expanded in number and power over the past two decades. In the "old days," researchers trying to link a set of explanatory variables to a single response variable were essentially limited to the general linear model: analysis of variance-analysis of covariance and multiple regression. These were useful tools when the response variable was measured on an equal interval scale. However, in the social and biomedical sciences, few of the response variables of interest come in equal interval metrics. Responses to survey questions are often, even typically categorical (e.g., "employed," "unemployed") or ordinal (e.g., "agree," "uncertain," "disagree"). The same holds for the outcomes of people processing and medical institutions: sick or well, arrested or not, dropped out of school or not, lived or died, high school diploma or college degree or postgraduate degree, and so on. For these kinds of response variables, the general linear model is inappropriate and will often give misleading answers.
The solution within a regression framework is "regression-like" models, sometimes collected within the framework of the generalized linear model. The basic idea is still work with a linear combination of explanatory variables, but to allow them to be related to the response variables in a nonlinear way through a "link" function.

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Robustness of Statistical Tests
Robustness of Statistical Tests Auteurs : Takeaki Kariya & Bimal K. Sinha
Date : 1988 Hardcover
Prix : 49,95$
Une grande partie de la méthodologie statistique dans l'analyse multivariée concerne les modèles dans lesquels les vecteurs d'observation sous-jacents sont supposés suivre indépendamment des distributions ...
Une grande partie de la méthodologie statistique dans l'analyse multivariée concerne les modèles dans lesquels les vecteurs d'observation sous-jacents sont supposés suivre indépendamment des distributions normales multivariées. Cette hypothèse survient presque toujours dans les problèmes d'analyse non paramétriques multivariés non paramétriques. Avec le fait convaincant que l'hypothèse préserve la structure linéaire des problèmes et admet souvent des groupes de transformation sous lesquels les problèmes restent invariables. Simplification considérable de l'analyse sous-jacente telle que les dérivations des tests. Les distributions nulles et non nulles des statistiques d'essai, la vérification des propriétés optimales des tests, etc. Cependant, dans la pratique, l'hypothèse de la normalité des données sous-jacentes est difficile à vérifier ou peut ne pas être vraie. Par conséquent, il est important d'étudier l'insensibilité ou la robustesse des procédures dérivées de l 'hypothèse de normalité par rapport aux écarts à cette hypothèse. De manière équivalente, à comprendre l'étendue des distributions au-delà de la normalité en vertu desquelles la procédure est également valable.
L'objet de ce livre est de développer une théorie générale des échantillons finis de manière systématique au sujet de la robustesse des tests et d'appliquer cette théorie à certains problèmes de test importants communément considérés sous la normalité. La robustesse dont nous nous préoccupons dans ce livre est la robustesse exacte (non approximative) dans laquelle la propriété distributive ou optimale qu'un test porte sous une distribution normale se maintient exactement sous une distribution non normale.
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Much of the statistical methodology in multivariate analysis is concerned with models in which the underlying observation vectors arc assumed to independently follow multivariate normal distributions. In particular, this assumption almost always prevails in multivariate nonasymptotic parameteric testing problems with the compelling fact that the assumption preserves the linear structure of the problems and often admits transformation groups under which the problems remain invariant. No doubt, this assumption considerably simplifies the underlying analysis such as the derivations of tests. the null and non null distributions of test statistics, the verification of optimal properties of the tests, etc. However, in practice, the assumption of the normality of the underlying data is difficult to verify or simply may not be true. Hence, it is important to investigate the insensitivity or robustness of the procedures derived under the assumption of normality against deviations from this assumption or. equivalently, to understand the extent of distributions beyond normality under which the procedure is equally valid.
The object of this book is to develop a general systematic finite sample theory of the robustness of tests and to apply this theory to some important testing problems commonly considered under normality. The robustness we arc concerned with in this book is the exact (not approximate) robustness in which the distributional or optimal property that a test carries under a normal distribution holds exactly under a non normal distribution.

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Structural Equations With Latent Variables
Structural Equations With Latent Variables Auteurs : Kenneth A. Bollen
Date : 1989 Hardcover
Prix : 96,50$
Au cours de la dernière décennie, le vocabulaire de la recherche quantitative en sciences sociales a changé. Les termes tels que «LISREL», «structures de covariance», «variables latentes», «indicateurs ...
Au cours de la dernière décennie, le vocabulaire de la recherche quantitative en sciences sociales a changé. Les termes tels que «LISREL», «structures de covariance», «variables latentes», «indicateurs multiples» et «modèles de cheminement» sont monnaie courante. Les modèles d'équations structurelles qui sous-tendent ces termes sont une généralisation puissante des approches statistiques antérieures. Ils modifient les perspectives des chercheurs sur la modélisation statistique et établissent des ponts entre la façon dont les spécialistes des sciences sociales pensent de façon substantielle et la façon dont ils analysent les données.
Nous pouvons visualiser ces modèles de plusieurs façons. Ce sont des équations de régression avec des hypothèses moins restrictives qui permettent une erreur de mesure dans les variables explicatives et les variables dépendantes. Il s'agit d'analyses factorielles qui permettent des effets directs et indirects entre les facteurs. Ils incluent systématiquement des indicateurs multiples et des variables latentes. En bref, ces modèles englobent et étendent les procédures de régression, d'économétrie et d'analyse factorielle.
Le livre fournit une introduction complète au système d'équation structurelle générale, communément appelé le «modèle LISREL».
Un des objectifs du livre est de démontrer la généralité de ce modèle. Plutôt que de traiter l'analyse des chemins, les modèles récursifs et non récursifs, l'économétrie classique et l'analyse factorielle confirmatoire comme distinctes et uniques, je les considère comme des cas particuliers d'un modèle commun.
Un autre objectif du livre est de mettre l'accent sur l'application de techniques. Des exemples empiriques apparaissent tout au long. Plusieurs chapitres contiennent certains des programmes LlSREL ou EQS utilisés pour obtenir les résultats pour les exemples empiriques.
L'objectif final est de souligner le rôle crucial joué par l'expertise de fond dans la plupart des étapes du processus de modélisation. Modèles d'équations structurelles ne sont pas très utiles si vous avez peu d'idée sur le sujet. Pour commencer le processus d'ajustement, les analystes doivent s'appuyer sur leurs connaissances pour construire un système multi-équation qui spécifie les relations entre toutes les variables latentes et leurs indicateurs. En outre, ils doivent se tourner vers des informations de fond lors de la ré-spécification de modèles et lors de l'évaluation du modèle final. Les modèles d'équations structurelles peuvent être présentés de deux façons. L'une consiste à commencer par le modèle général puis à montrer ses spécialisations aux modèles plus simples. L'autre est de commencer par les modèles plus simples et de construire vers le modèle général. J'ai choisi cette dernière stratégie. Je commence par les modèles de régression / économétrique et d'analyse factorielle et les présente sous l'angle du modèle général. Cela a l'avantage d'inclure progressivement de nouveaux matériaux tout en ayant des types de modèles avec lesquels le lecteur est un peu familier. Il encourage également la visualisation des anciennes techniques sous un nouvel éclairage et montre les hypothèses souvent irréalistes implicites dans les analyses de régression / économétriques et factorielles standard.
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Within the past decade the vocabulary of quantitative research in the social sciences has changed. Terms such as "LISREL," "covariance structures," "latent variables," "multiple indicators," and" path models" are commonplace. The structural equation models that lie behind these terms are a powerful generalization of earlier statistical approaches. They are changing researchers' perspectives on statistical modeling and building bridges between the way social scientists think substantively and the way they analyze data.
We can view these models in several ways. They are regression equations with less restrictive assumptions that allow measurement error in the explanatory as well as the dependent variables. They consist of factor analyses that permit direct and indirect effects between factors. They routinely include multiple indicators and latent variables. In brief, these models encompass and extend regression, econometric, and factor analysis procedures.
The book provides a comprehensive introduction to the general structural equation system, commonly known as the "LISREL model." One purpose of the book is to demonstrate the generality of this model. Rather than treating path analysis, recursive and nonrecursive models, classical econometrics, and confirmatory factor analysis as distinct and unique, I treat them as special cases of a common model. Another goal of the book is to emphasize the application of these techniques. Empirical examples appear throughout. Several chapters contain some of the LlSREL or EQS programs used to obtain the results for the empirical examples.
A final purpose is to emphasize the crucial role played by substantive expertise in most stages of the modeling process. Structural equation models are not very helpful if you have little idea about the subject matter. To begin the fitting process, the analysts must draw upon their knowledge to construct a multiequation system that specifies the relations between all latent variables, disturbances. and indicators. Furthermore they must turn to substantive information when respecifying models and when evaluating the final model.
Structural equation models can be presented in two ways. One is to start with the general model and then show its specializations to simpler models. The other is to begin with the simpler models and to build toward the general model. I have chosen the latter strategy. I start with the regression/econometric and factor analysis models and present them from the perspective of the general model. This has the advantage of gradually including new material while having types of models with which the reader is somewhat familiar. It also encourages viewing old techniques in a new light and shows the often unrealistic assumptions implicit in standard regression/econometric and factor analyses.

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