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Statistical Methods Using SPSS provides a practical approach for better understanding of the advanced statistical concepts that are applied in business, economics, epidemiology, public health, agriculture and other areas of data analytics. Advanced statistical methods or advanced statistical techniques for analyzing data arise because of the complex nature of data sets that cannot be analyzed using the basic or the usual and common analytical techniques. This book describes more advanced statistical methods, offering a modern approach by introducing the advanced statistical concepts, before showing the application of these concepts in real-world examples with the application of SPSS statistical software. This book is useful in explaining advanced statistical analysis techniques to postgraduate students, doctoral students and researchers. It is also a useful reference for students and researchers who require further guidance in advanced data analysis and is designed for those with basic statistical knowledge. Exercises are also included at the end of each chapter to aid in the understanding of the statistical analysis techniques explained in the book. Key features: - there are many topics on advanced statistical techniques, - a provision of theoretical statistical concepts, - there is a step-by-step guide for the different statistical analysis techniques being done using SPSS, - there are variety of data set examples to help explain the different statistical concepts, and - there is a practical applications of the statistical concepts in SPSS.
Gabriel Otieno Okello is a member of the statistics and data science faculty at the School of Science and Technology, United States International University, Nairobi, Kenya. Currently, he is an assistant professor of statistics and data science. He is also a senior statistics and data science consultant.
1.Introduction to Advanced Statistical Techniques 2. Multivariate Analysis Using SPSS 3. Survival Analysis Using SPSS 4. Advanced Time Series Analysis 5. Generalized Linear Models (GLMs) 6. Multilevel Modeling 7. Longitudinal/ Panel Data Analysis 8. Structural Equation Modelling 9. Analyzing Spatial Data using SPSS
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