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Grundlegende multivariate Modelle der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. - 3., veränd. Aufl.

Zur adäquaten Analyse sozialwissenschaftlicher Phänomene ist die Anwendung multivariater Modelle hilfreich, die die Analyse von Zusammenhängen und Abhängigkeiten zwischen vielen Merkmalen ermöglichen.

Als grundlegende Modelle werden im folgenden Band behandelt:
Die Elaboration von Zusammenhängen lässt sich durch Teilgruppenvergleich (­Tabellenanalyse) auf nominalem Messniveau und durch partielle Korrelation auf metrischem Messniveau durchführen. In der multiplen Regression wird die ­Variation eines interessierenden Phänomens auf die Variation einer Reihe von Erklärungsfaktoren zurückgeführt. Die wichtigsten Interpretationshilfen dabei sind der Anteil der erklärten Varianz und die Effekte. In der Pfadanalyse werden alle Mechanismen herausgearbeitet, durch deren Zusammenwirken die Höhe ­jedes statistischen Zusammenhangs bestimmt wird: Direkte und indirekte Kausal­effekte, scheinkausale Komponenten und Assoziationseffekte. In der Varianz­analyse wird die Variation eines interessierenden Phänomens auf Haupteffekte und Interaktionseffekte einer Reihe von Erklärungsfaktoren zurückgeführt.

Identiferoai:union.ndltd.org:Potsdam/oai:kobv.de-opus-ubp:4593
Date January 2010
CreatorsHoltmann, Dieter
PublisherUniversität Potsdam, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät. Sozialwissenschaften
Source SetsPotsdam University
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
TypeBook
Formatapplication/pdf
Rightshttp://opus.kobv.de/ubp/doku/urheberrecht.php

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