Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse

Name: Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse
Author: Christof Wolf

Specificaties

Gebonden, 1098 blz. | Duits

VS Verlag für Sozialwissenschaften | 2010e druk, 2010

ISBN13: 9783531163390

Rubricering

VS Verlag für Sozialwissenschaften 2010e druk, 2010 9783531163390

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Samenvatting

Das Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse bietet in über 40 Kapiteln eine umfassende Darstellung multivariater Analyseverfahren. Schwerpunkte des Handbuchs bilden Grundlagen der Datenanalyse, regressionsanalytische Verfahren für Quer- und Längsschnittsdaten sowie Skalierungsverfahren. Behandelt werden u. a. OLS-, logistische und robuste Regression, Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenen-, Panel-, Ereignisdaten- und Zeitreihenanalyse, MDS und Rasch-Modelle. Darüber hinaus werden viele neuere Verfahren dargestellt, etwa multiple Imputation, Bootstrappen, Analyse latenter Klassen und propensity score matching.
Jedes Kapitel beginnt mit einer allgemein verständlichen Einführung. Es folgt eine Darstellung der mathematisch-statistischen Grundlagen. Anschließend wird jedes Verfahren anhand eines sozialwissenschaftlichen Beispiels vorgestellt. Die Beiträge enden mit Hinweisen auf typische Anwendungsfehler und einer kommentierten Literaturempfehlung.

Specificaties

ISBN13:9783531163390

Taal:Duits

Bindwijze:gebonden

Aantal pagina's:1098

Uitgever:VS Verlag für Sozialwissenschaften

Druk:2010

Hoofdrubriek:Mens en maatschappij

Inhoudsopgave

Einführung.- Einführung: Sozialwissenschaftliche Datenanalyse.- Kausalität als Gegenstand der Sozialwissenschaften und der multivariaten Statistik.- Grundlagen der Datenanalyse.- Datengewinnung und Datenaufbereitung.- Uni-und bivariate deskriptive Statistik.- Graphische Datenexploration.- Der Umgang mit fehlenden Werten.- Gewichtung.- Grundlagen des statistischen Schließens.- Einführung in die Inferenz durch den nichtparametrischen Bootstrap.- Maximum-Likelihood Schätztheorie.- Messen und Skalieren.- Reliabilität, Validität, Objektivität.- Thurstone-und Likertskalierung.- Guttman-und Mokkenskalierung.- Item-Response-Theorie.- Hauptkomponentenanalyse und explorative Faktorenanalyse.- Korrespondenzanalyse.- Multidimensionale Skalierung.- Analyse von Häufigkeiten, Gruppen und Beziehungen.- Analyse kategorialer Daten.- Varianz-und Kovarianzanalyse.- Diskriminanzanalyse.- Clusteranalyse.- Analyse latenter Klassen.- Netzwerkanalyse.- Regressionsverfahren für Querschnittsdaten.- Lineare Regressionsanalyse.- Lineare Regression: Modellannahmen und Regressionsdiagnostik.- Nicht-Linearität und Nicht-Additivität in der multiplen Regression: Interaktionseffekte, Polynome und Splines.- Robuste Regression.- Mehrebenenanalyse mit Querschnittsdaten.- Strukturgleichungsmodelle.- Regression mit unbekannten Subpopulationen.- Logistische Regression.- Multinomiale und ordinale Regression.- Regression für Zählvariablen.- Graphische Darstellung regressionsanalytischer Ergebnisse.- Analyse von zeitbezogenen Daten.- Nichtparametrische Schätzung kausaler Effekte mittels Matchingverfahren.- Kausalanalyse mit Paneldaten.- Survival-und Ereignisanalyse.- Latente Wachstumskurvenmodelle.- Sequenzdatenanalyse.- Zeitreihenanalyse.