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Using a general framework, this book presents analyses of simple and complex models, employing data sets from various disciplines, such as the social and behavioral sciences. This new edition adds two chapters on finite intersection tests and power analysis that illustrates the experimental GLMPOWER procedure. It includes expanded theory on unrestricted general linear, multivariate general linear, SUR, and restricted GMANOVA models to comprise recent developments. The book also incorporates expanded material on missing data to include multiple imputation and the EM algorithm as well as new applications of MI, MIANALYZE, TRANSREG, and CALIS procedures. An accompanying CD-ROM contains SAS code and examples.
Kevin Kim, Neil Timm
Preface. Overview of the General Linear Model. Unrestricted General Linear Models. Restricted General Linear Models. Weighted General Linear Models. Multivariate General Linear Models. Doubly Multivariate Linear Model. The Restricted MGLM and the Growth Curve Model. The SUR Model and the Restricted GMANOVA Model. Simultaneous Inference Using Finite Intersection Tests. Computing Power for Univariate and Multivariate GLM. Two-Level Hierarchical Linear Models. Incomplete Repeated Measurement Data. Structural Equation Modeling. References.
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