Steffen Kuhnel – författare

Log-linear, logit and logistic regression models are the most common ways of analyzing data when (at least) the dependent variable is categorical. This volume shows how to compare coefficient estimates from regression models for categorical dependent variables in three typical research situations: (i) within one equation, (ii) between identical equations estimated in different subgroups, and (iii) between nested equations. Each of these three kinds of comparisons brings along its own particular form of comparison problems. Further, in all three areas, the precise nature of comparison problems in logistic regression depends on how the logistic regression model is looked at and how the effects of the independent variables are computed. This volume presents a practical, unified treatment of these problems, and considers the advantages and disadvantages of each approach, and when to use them, so that applied researchers can make the best choice related to their research problem. The techniques are illustrated with data from simulation experiments and from publicly available surveys. The datasets, along with Stata syntax, are available on a companion website.

Dieser Band beinhaltet Analysen zum sozialen und politischen Wandel, zu Genderorientierungen und zum Wahlverhalten im Umfeld der Bundestagswahl 2005 auf der Basis einer allgemeinen Bevölkerungsumfrage nach der Wahl. Neben klassischen Fragestellungen der Wahl-, Parteien-, Gender- und allgemeinen Einstellungsforschung behandelt er eine Reihe von neuen, empirisch bisher noch zu wenig untersuchten Themen, wie z. B. das politische Wissen als Grundlage der Wahlentscheidung, den Einfluss von Anomia auf politische Orientierungen und die Beziehungen zwischen Rechtsextremismus, Sexismus und Gender Gap.

Dieses Buch behandelt Modelle zur Analyse kategorialer Daten. Kategoriale Daten sind Variablen, die eine begrenzte Anzahl von Ausprägungen (Kategorien) haben. Bei vielen der in Umfrageforschung und amtlicher Statistik erhobenen Merkmale handelt es sich um kategoriale Daten. Beispiele wären etwa das Geschlecht einer Befragungsperson, ihre Parteipräferenz, die Anzahl der Mitbewohner im Haushalt dieser Person, ihre Schichtzugehörigkeit und ähnliches mehr. In diesem Lehrbuch geht es um eine anwendungsorientierte Einführung in die multivariate Analyse kategorialer Daten. Konkret werden vier Ansätze vorgestellt: die gewichtete Regression nach Grizzle, Starmer und Koch (GSK-Ansatz), die Klasse der log-linearen Modelle, die logistische Regression und die Analyse latenter Klassen.

Dieses Buch behandelt Modelle zur Analyse kategorialer Daten. Kategoriale Daten sind Variablen, die eine begrenzte Anzahl von Ausprägungen (Kategorien) haben. Bei vielen der in Umfrageforschung und amtlicher Statistik erhobenen Merkmale handelt es sich um kategoriale Daten. Beispiele wären etwa das Geschlecht einer Befragungsperson, ihre Parteipräferenz, die Anzahl der Mitbewohner im Haushalt dieser Person, ihre Schichtzugehörigkeit und ähnliches mehr. In diesem Lehrbuch geht es um eine anwendungsorientierte Einführung in die multivariate Analyse kategorialer Daten. Konkret werden vier Ansätze vorgestellt: die gewichtete Regression nach Grizzle, Starmer und Koch (GSK-Ansatz), die Klasse der log-linearen Modelle, die logistische Regression und die Analyse latenter Klassen.