Amazon
iTunes
Thalia.de
Weltbild.de
Hugendubel
Bücher.de
ebook.de
kobo
Osiander
Google Books
Barnes&Noble
bol.com
Legimi
yourbook.shop
Kulturkaufhaus
ebooks-center.de
* Affiliatelinks/Werbelinks
* Affiliatelinks/Werbelinks
Hinweis: Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Incomplete Categorical Data Design
Non-Randomized Response Techniques for Sensitive Questions in Surveys
Man-Lai Tang, Guo-Liang Tian
PDF
ca. 67,42 €
Amazon
iTunes
Thalia.de
Weltbild.de
Hugendubel
Bücher.de
ebook.de
kobo
Osiander
Google Books
Barnes&Noble
bol.com
Legimi
yourbook.shop
Kulturkaufhaus
ebooks-center.de
* Affiliatelinks/Werbelinks
* Affiliatelinks/Werbelinks
Hinweis: Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Naturwissenschaften allgemein
Beschreibung
Respondents to survey questions involving sensitive information, such as sexual behavior, illegal drug usage, tax evasion, and income, may refuse to answer the questions or provide untruthful answers to protect their privacy. This creates a challenge in drawing valid inferences from potentially inaccurate data. Addressing this difficulty, non-rando
Weitere Titel von diesem Autor
Weitere Titel in dieser Kategorie
