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By Christof Wolf, Henning Best

ISBN-10: 3531163396

ISBN-13: 9783531163390

Das Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse bietet in über forty 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 a number of Imputation, Bootstrappen, examine latenter Klassen und propensity ranking 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.

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Wie verlauft Identitatsentwicklung im regulate? Obwohl zunachst als Frage pers- licher Lebensfuhrung aufzufassen, birgt die Thematik auch grosse gesellschaft- che Relevanz. Angesichts der wachsenden Gruppe von aktiven Alteren ist es hochste Zeit, sich dieser Frage zu stellen und den Mechanismen und Prozessen der Identitatsentwicklung im regulate auf die Spur zu kommen.

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Soziale Welt, 24, 394–408. Pierson, P. (2003). Big, Slow Moving, and ... Invisible. Macrosocial Processes in Comparative Politics. In J. Mahoney & D. ), Comparative Historical Analysis in the Social Sciences (S. 177–207). Cambridge: Cambridge University Press. Popper, K. R. (2005). Logik der Forschung. Tübingen: Mohr, 11. Auflage. Rueschemeyer, D. (2003). Can One or a Few Cases Yield Theoretical Gains? In J. Mahoney & D. ), Comparative Historical Analysis in the Social Sciences (S. 305–336). Cambridge: Cambridge University Press.

Hier ist nämlich nicht klar, ob z. B. bei der Verteilung der Punkte in Abbildung 2 b eine Kausalbeziehung vorliegt bzw. bestätigt wird, d. h. ob hier wirklich gilt, dass ein Faktor der Art X einem Faktor der Art Y vorausgeht. Die Regressionsanalyse beantwortet diese Frage. Damit leistet sie – gemeinsam mit anderen multivariaten Analyseverfahren – eine Beantwortung der Frage, was unter einer kausalen Beziehung zu verstehen ist, wenn der Zusammenhang zwischen Faktoren nicht deterministisch ist. Das Ausmaß der Streuung der Punkte um die Regressionslinie kann durch die Größe der quadrierten Abstände (d.

Z. B. Buche & Carstensen 2009, siehe auch allgemein Kriwy & Gross 2009, Gross & Kriwy 2009). 2 Kausalität und multivariate Statistik 31 Zuweilen ist es nicht möglich, die Fallzahl zu erhöhen, wenn etwa nur ein „Fall“ existiert. Dies gilt z. B. für die einzige langfristig stabile direkte Demokratie der Schweiz. Will man Wohlfahrtsstaaten vergleichen, dann liegen nur wenige Untersuchungseinheiten vor. Aber auch hier besteht für viele Hypothesen die Möglichkeit, den „Fall“ oder die wenigen Fälle zu verschiedenen Zeitpunkten zu untersuchen.

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by Joseph
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