Jochen Mayerl – författare
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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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Aus verschiedenen Perspektiven wird in dieser Festschrift zu Ehren von Prof. Dr. Dieter Urban das thematische Feld der Einstellung-Verhaltens-Forschung beleuchtet. Dies umfasst sowohl neuere theoretisch-analytische Zugänge als auch aktuelle methodisch-statistische Entwicklungen sowie methodologische Überlegungen zur Analyse von Einstellungen und sozialem Verhalten in der empirischen Sozialforschung.
Der Band unterteilt sich in die Bereiche Theorie, Methodik, Analysestrategien und Längsschnittanalysen in unterschiedlichen inhaltlichen Anwendungsfeldern und deckt damit eine große Bandbreite der sozialwissenschaftlichen Einstellungs-Verhaltens-Forschung ab.
Der Inhalt
Perspektiven zur empirisch-analytischen Soziologie • Theorien und Konzeptionen der Einstellungs- und Verhaltensforschung • Einstellungen und Verhalten in der Forschungspraxis: Erhebungsmethoden und Analyseverfahren • Längsschnittliche Analyseverfahren der Einstellungs- und Verhaltensforschung
Die Herausgeber
Dr. Jochen Mayerl ist Juniorprofessor am Fachbereich Sozialwissenschaften der TU Kaiserslautern.
Thomas Krause und Andreas Wahl sind Wissenschaftliche Mitarbeiter am Institut für Sozialwissenschaften der Universität Stuttgart.
Marius Wuketich ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Forschungsstelle Glücksspiel an der Universität Hohenheim.162 kr
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Im Rahmen dieses essentials legen die Autoren das Augenmerk auf die Besonderheiten des Umgangs mit kleinen und großen Datenmengen in der Sportwissenschaft. Kurz und überblickartig wird dargestellt, welche Designs im Rahmen von Single-Case-Studies zum Einsatz gelangen können und wie solche Studien ausgewertet werden. Weiterhin wird erläutert, wie man die beste wissenschaftliche Evidenz in die (medizinische) Praxis integriert und wie im Rahmen von Forschungsprojekten die erhobenen Daten gesichert und öffentlich zugänglich gemacht werden. Darüber hinaus wird dargestellt, was alles unter dem Begriff Big Data subsumiert wird und welche Möglichkeiten und Grenzen für die Wissenschaft mit Big Data verbunden sind.
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