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Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung

AutorDieter Urban, Jochen Mayerl
VerlagVS Verlag für Sozialwissenschaften (GWV)
Erscheinungsjahr2011
Seitenanzahl364 Seiten
ISBN9783531931142
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis14,99 EUR
Das Skript erläutert die Durchführung und Interpretation von klassischen Regressionsanalysen (nach der OLS-Methode). Zudem gibt das Skript eine Einführung in die logistische Regressionsanalyse mit Maximum-Likelihood-Schätzverfahren (ML-Methode). In der Darstellung wird insbesondere auf die Überprüfung der Anwendungsvoraussetzungen von Regressionsschätzungen eingegangen. Auch werden typische Fehlschlüsse und häufig anzutreffende Fehlinterpretationen verdeutlicht (u.a. bei Determinationskoeffizienten und standardisierten Regressionskoeffizienten).

Dr. Dieter Urban ist Professor für Soziologie am Institut für Sozialwissenschaften der Universität Stuttgart.

Dr. Jochen Mayerl ist dort als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis5
Vorwort zur 2. Auflage8
1 Einführung111
1.1 Zur Konzeption eines „theoriegeleiteten Rezeptbuchs“11
1.2 Benutzerhinweise14
1.3 Regressionsanalyse als statistisches Modell15
2 Das Grundmodell der Regressionsanalyse23
2.1 Das allgemeine Regressionsmodell23
2.2 Regression im bivariaten Modell38
2.3 Regression im multivariaten Modell78
2.4 Schrittweise Variablenauswahl110
3 Regressionstheorie113
3.1 Die bestmögliche Regressionsschätzung113
3.2 Inferenzstatistik in der Regressionsanalyse128
3.3 Testverfahren im bivariaten Regressionsmodell140
3.4 Testverfahren im multiplen Regressionsmodell159
3.5 SPSS-Beispiel: Multivariate OLS-Regression166
4 Entdeckung und Beseitigung von Modellverstößen175
4.1 Stichprobenumfang und Stichprobenfehler183
4.2 0-Mittelwert der Residuen (A2)199
4.3 Linearität (A3, A4)200
4.4 Spezifikationsprobleme215
4.5 Multikollinearität223
4.6 Streuungsungleichheit (Heteroskedastizität) (A1)240
4.7 Autokorrelation (A4)258
4.8 Zusammenfassung: Residuenanalyse270
5 Erweiterte Regressionsanalyse272
5.1 Regressionsanalyse mit qualitativen Variablen272
5.2 Regressionsanalyse mit Moderatorvariablen291
5.3 Regressionsanalyse mit Mediatorvariablen300
5.4 Sequenzielle Regressionsanalyse309
5.5 Spezielle Fehlschlüsse in der Regressionsanalyse315
6 ML-basierte Regressionsanalyse320
6.1 Das Maximum-Likelihood Schätzverfahren322
6.2 Binär logistische Regressionsanalyse328
Tabellenanhang352
Literaturverzeichnis359
Sachregister361

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