Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse

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. B...

Full description

Bibliographic Details
Other Authors: Wolf, Christof (Editor), Best, Henning (Editor)
Format: eBook
Language:German
Published: Wiesbaden VS Verlag für Sozialwissenschaften 2010, 2010
Edition:1st ed. 2010
Subjects:
Online Access:
Collection: Springer eBooks 2005- - Collection details see MPG.ReNa
Table of Contents:
  • 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