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Description
Cet ouvrage fournit un guide clair et simple à tous ceux qui cherchent à mener des recherches quantitatives dans le domaine de l'éducation, en utilisant des échantillons de données de recherche primaire. Bien qu'ils soient positionnés comme moins puissants et d'une certaine manière inférieurs, les tests non paramétriques peuvent être très utiles lorsque la recherche ne peut être conçue que pour tenir compte d'une structure de données qui est ordinale, ou à l'échelle mais qui viole une hypothèse de normalité, ce qui est nécessaire pour les tests paramétriques. Les données non paramétriques sont un élément fondamental de la recherche en éducation et, à ce titre, il est essentiel que les chercheurs en éducation apprennent à travailler avec ces données avec confiance et rigueur.
Pages
201 pages
Collection
n.c
Parution
2019-08-12
Marque
Springer
EAN papier
9789811391316
EAN PDF
9789811391323
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
20
Taille du fichier
19343 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
89,66 €
EAN EPUB
9789811391323
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
20
Taille du fichier
73871 Ko
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Prix
89,66 €
Dr Saiyidi Mat Roni is a lecturer  at the School of Business and Law at Edith Cowan University, Australia.
Dr Margaret Kristin Merga is a senior lecturer  at the School of Education at Edith Cowan  University, Australia.
Dr Julia Elizabeth Morris is a senior lecturer at the School of Education at Edith Cowan University, Australia.

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