Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse

Prof. Dr. Christof Wolf ist Wissenschaftlicher Leiter der Abteilung "Dauerbeobachtung der Gesellschaft" der GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften und hat eine Professur für Sozialstrukturanalyse an der Universität Mannheim.PD Dr. Henning Best ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung der Universität Mannheim.

"Das von Christof Wolf und Henning Best herausgegebene Handbuch ist ein exzellentes Werk. Aufgrund seiner Qualität und seines Umfangs zählt es [...] ab sofort zum Pflichtkanon der deutschsprachigen Methodenliteratur." Österreichische Zeitschrift für Politikwissenschaft, 1-2011"[...] dieser Sammelband [wird] momentan an Vollständigkeit wohl von keinem anderen (deutschsprachigen) Werk übertroffen." pw-portal.de - portal für politikwissenschaft, 25.10.2010

• 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.