Holdings: Multivariate Analyseverfahren

Multivariate Analyseverfahren:

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Bibliographic Details
Main Author:	Küchler, Manfred (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Stuttgart Teubner 1979
Series:	Studienskripten zur Soziologie 35
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adam_text	Inhaltsverzeichnis 1. Einführung 9 1.1. Aufgabe und Stellenwert komplexer Analyseverfahren 9 1.2. Multivariate Analyseverfahren im überblick 14 1.3. Hinweise zu Aufbau und Benutzung des Texts 21 2. Regression als deskriptives Analysemodell 26 2.1. Die Regression zweier Merkmale 28 2.2. Die Einbeziehung eines dritten Merkmals 4o 2.2.1. Die Untersuchung auf Kausalität 4o 2.2.2. Regressionsebene und Interpretation der Koeffizienten 43 2.2.3. Abhängigkeit der Lösung von der Dritt¬ variablen 47 2.2.4. Determinationskoeffizient und relativer Einfluß der unabhängigen Variaben 50 2.2.5. Probleme: Multikollinearität und kleine Fallzahlen 56 2.2.6. Zusammenfassung 63 2.3. Der allgemeine Regressionsansatz 65 2.3.1. Matrizennotation und elementare Rechen¬ regeln 66 2.3.2. Die allgemeine Lösung des Regressionsan¬ satzes und substantielle Interpretation der Koeffizienten 75 2.3.3. Nicht lineare Ansätze und Einbeziehung von Interaktionswirkungen 87 2.3.4. Herleitung einiger grundlegender Bezie¬ hungen im allgemeinen Regressionsansatz ( •) 96 3. Voraussetzungen und Aussagewert statistischer Inferenz 1o8 3.1. Der klassische Fall: Zufallsstichproben 1o9 3.2. Der Begriff des hypothetischen Universums 114 4. Inferenzschlüsse im metrischen Regressionsmodell 118 4.1. Wahrscheinlichkeitsverteilung der Regressions¬ koeffizienten 119 4.2. Varianzanalytische Überlegungen und F Test 122 5. Regression mit nicht metrischen unabhängigen Variablen: Varianzanalyse 133 5.1. Orthogonale und nicht orthogonale Ansätze 135 5.2. Die Design Matrix für polytome Merkmale 142 5.3. Der Einfluß eines Kodierungswechsels 151 6. Der GSK Ansatz 154 6.1. Metrisierungen der Zielvariablen 158 6.2. Die Design Matrix 166 6.3. Die Betrachtung von saturierten Modellen 172 6.3.1. Dichotome Merkmale: Härders DO Modell 173 6.3.2. Polytome Merkmale 18o 6.4. Der Weg zum besten Modell 186 6.4.1. Inferenzbetrachtungen 187 6.4.2. Konstruktion spezifischer Design Matrizen 196 6.5. Hinweise zur Benutzung des NONMET Programms 2o6 6.6. Statistische Grundlagen des GSK Ansatzes (*) 21o 7. GOODMANs General Model 219 7.1. Allgemeine Grundzüge des GOODMAN Ansatzes 221 7.1.1. Dualismus von direkten Effektschätzungen und Modell Tests 221 7.1.2. Symmetrische und asymmetrische Betrachtung 225 7.1.3. Substantielle Interpretation der Effekte 228 7.2. Das Testen von unsaturierten Modellen 231 7.2.1. Hierarchische Modelle 231 7.2.2. Das Maximum Likelihood Prinzip 235 7.2.3. Der Weg zum besten Modell 238 7.3. Strukturgleichungen und Pfadanalyse 24o 7.3.1. Überprüfung theoretisch postulierter Pfaddiagramme 24o 7.3.2. Interpretation des besten Modells als Pfeildiagramm 246 7.4. Vergleich zwischen log linearen Modellen im GOODMAN und im GSK Ansatz 25o 7.5. Hinweise zur Benutzung des ECTA Programms 252 Literaturverzeichnis 256 Sachregister 261
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