Sequence Analysis (eBook)
Sage Publications, Inc (Verlag)
9781071801895 (ISBN)
Series Editor’s Introduction
Acknowledgments
Preface
About the Authors
Chapter 1. Introduction
1.1 Sequence Analysis in the Social Sciences
1.2 Organization of the Book
1.3 Software, Data, and Companion Webpage
Chapter 2: Describing and Visualizing Sequences
2.1 Basic Concepts and Terminology
2.1 Basic Concepts and Terminology
2.3 Description of Sequence Data I: The Basics
2.4 Visualization of Sequences
2.5 Description of Sequences II: Assessing Sequence
Chapter 3: Comparing Sequences
3.1 Dissimilarity Measures to Compare Sequences
3.2 Alignment Techniques
3.3 Alignment-Based Extensions of OM
3.4 Nonalignment Techniques
3.5 Comparing Dissimilarity Matrices
3.6 Comparing Sequences of Different Length
3.7 Beyond the Standard Full-Sample Pairwise Sequence Comparison
Chapter 4: Identifying Groups in Data: Analyses Based On Dissimilarities Between Sequences
4.1 Clustering Sequences to Uncover Typologies
4.2 Illustrative Application
4.3 “Construct Validity” for Typologies From Cluster Analysis to Sequences
4.4 Using Typologies as Dependent and Independent Variables in a Regression Framework
Chapter 5: Multidimensional Sequence Analysis
5.1 Accounting for Simultaneous Temporal Processes
5.2 Expanding the Alphabet: Combining Multiple Channels Into a Single Alphabet
5.3 Cross-Tabulation of Groups Identified From Different Dissimilarity Matrices
5.4 Combining Domain-Specific Dissimilarities
5.5 Multichannel Sequence Analysis
Chapter 6: Examining Group Differences Without Cluster Analysis
6.1 Comparing Within-Group Discrepancies
6.2 Measuring Associations Between Sequences and Covariates
6.3 Statistical Implicative Analysis
Chapter 7: Combining Sequence Analysis With Other Explanatory Methods
7.1 The Rationale Behind the Combination of Stochastic and Algorithmic Analytical Tools
7.2 Competing Trajectories Analysis
7.3 Sequence Analysis Multistate Model Procedure
7.4 Combining SA and (Propensity Score) Matching
Chapter 8: Conclusions
8.1 Summary of Recommendations: An Extended Checklist
8.2 Achievements, Unresolved Issues, and Ongoing Innovation
References
| Erscheint lt. Verlag | 11.4.2022 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Quantitative Applications in the Social Sciences | Quantitative Applications in the Social Sciences |
| Verlagsort | Thousand Oaks |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Naturwissenschaften |
| Schlagworte | categorical data • Event History Analysis • lifespan psychology • longitudinal data • Optimal Matching • Sequence Analysis • Sequence data • social processes |
| ISBN-13 | 9781071801895 / 9781071801895 |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
EPUB (Adobe DRM)Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM
Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belletristik und Sachbüchern. Der Fließtext wird dynamisch an die Display- und Schriftgröße angepasst. Auch für mobile Lesegeräte ist EPUB daher gut geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich
