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Reseña del editor El análisis de datos ha evolucionado y hoy no se trabaja ya exclusivamente con variables observables, sino también con variables latentes o factoriales. En este caso, las estructuras subyacentes en los datos son bastante menos aparentes y el nuevo software especializado puede detectarlas a partir del análisis de una matriz de datos, de covarianzas o de correlaciones. El diseño y la elaboración de modelos ha cambiado mucho en las dos últimas décadas. El investigador solía trabajar exclusivamente con variables observables cuando todas las estructuras subyacentes estaban claras y eran evidentes, pero la necesidad de la medida en las Ciencias Sociales mediante variables no observables impulsó la evolución de la modelización en este sentido en la totalidad de las ciencias. De esta forma aparecen los modelos causales, de ecuaciones estructurales o de estructuras de covarianzas desarrollados por Joreskog (1973), Keesing (1972) y Wiley (1973) y ampliados en el modelo LISREL (Linear Structural Relationship) y otros modelos que propusieron representaciones diferentes del análisis de estructuras de covarianzas. Este libro se ocupa de la mayoría de las tipologías de modelos estructurales enriquecidas con ejemplos y ejercicios prácticos utilizando el software más actual para esta materiaTapa blanda=192 páginas. Editor=Createspace Independent Publishing Platform (10 de enero de 2014). Idioma=Español. ISBN-10=1494966387. ISBN-13=978-1494966386. Valoración media de los clientes=Sé el primero en opinar sobre este producto. Clasificación en los más vendidos de AmazonEconomía=nº73.352 en Libros (Ver el Top 100 en Libros) .zg_hrsr { margin: 0; padding: 0; list-style-type: none; } .zg_hrsr_item { margin: 0 0 0 10px; } .zg_hrsr_rank { display: inline-block; width: 80px; text-align: right; } n.° 1193 en Libros > Economía y empresa >.

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