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Das Lehrbuch erläutert die Durchführung und Interpretation von klassischen Regressionsanalysen (nach der OLS-Methode) und von logistischen Regressionsanalysen (nach der ML-Methode). Im Text wird insbesondere auf die Überprüfung der Anwendungsvoraussetzungen von Regressionsschätzungen eingegangen. Auch werden typische Fehlschlüsse und häufig anzutreffende Fehlinterpretationen behandelt (u.a. bei Determinationskoeffizienten, bei standardisierten Regressionskoeffizienten und bei zentrierten Effekten). Zudem werden erweiterte Verfahren wie z.B. Teststärkeanalysen, Regressionen mit Dummy-Variablen und Modellschätzungen mit Moderator- und Mediatorvariablen erläutert. Die Form der Darstellung ist praxisorientiert. Alle Verfahren werden an Beispielen erläutert (inkl. der für die Praxis erforderlichen SPSS-Anweisungen).
Neu in der fünften Auflage sind (u.a.):
Regressionsanalyse bei fehlenden WertenBootstrapping in der RegressionsanalyseBerechnung durchschnittlicher marginaler Effekte (AME) mit SPSS.Die AutorenDr. Dieter Urban ist Professor für Soziologie am Institut für Sozialwissenschaften der Universität Stuttgart.
Dr. Jochen Mayerl ist Juniorprofessor am Fachbereich Sozialwissenschaften der TU Kaiserslautern.
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Die Strukturgleichungsmodellierung (SEM) ist eines der prominentesten und fortgeschrittensten Verfahren der human- und sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Der Ratgeber liefert Informationen zu häufig auftretenden Problemen und Schwierigkeiten bei der Anwendung dieser Methodik. Alle Erläuterungen sind praxis- und problemorientiert. Formal-statistische Hintergründe werden bewusst so knapp wie möglich beschrieben. Zu den Inhalten des Ratgebers gehören u.a. Informationen zur richtigen Bestimmung von Messmodellen, zur Auswahl von geeigneten Verfahren der Modellschätzung und zur Interpretation von Schätzergebnissen. Zudem werden Tipps für verschiedene Varianten der SEM-Analyse gegeben (u.a. zu Längsschnittmodellen, Bootstrapping und Monte-Carlo Simulationen, zur Schätzung latenter Mittelwerte, zu non-rekursiven Modellen und zur Multigruppenanalyse).
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