Einführung in die Mehrebenenanalyse: Grundlagen, Auswertungsverfahren und praktische Beispiele
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Opladen ; Wiesbaden
Westdeutscher Verlag
1998
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| Schriftenreihe: | WV-Studium
182 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | 280 Seiten Diagramme |
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| adam_text | Inhalt
1
1.1 Bevölkerungsumfragen 11
1.1.1
1.1.2 Wahrscheinlichkeitsauswahlen 14
1.1.3 Standardisierung 17
1.1.4 Untersuchungseinheiten 18
1.1.5
forschung
1.2 Längsschnittforschung 21
1.2.1 Stabilität und Wandel sozialer Systeme 21
1.2.2 Panel-, Trend-und Kohortendesign 24
1.3 Aggregatdaten-,
1.3.1 Einfuhrung 26
1.3.2 Analyseebenen und Aggregateigenschaften 28
1.3.3 Aggregatdatenanalyse und Grenzen ökologi- 3 7
scher Inferenz
1.3.4 Individualdatenanalyse und
Inferenz
1.3.5
1.3.6 Ausblick, verwendete Daten und Programme, 43
Online-Support
2 Struktursoziologische Analysen 47
2.1 Struktur und Bevölkerungszusammensetzung 47
2.2 Sozialstruktur und Gleichheit der Bildungschancen 49
2.3 Sozialstrukturelle Ungleichheitstheorien 53
2.3.1 Galtung s Criss-Cross Theorie
2.3.2
Hierarchische lineare Modelle für kontinuierliche
riablen
3.1 Zwei-Ebenen-Modelle
3.1.1 Sample und einige deskriptive Kennzahlen
3.1.2 Eine erste Modellvariante
3.1.3 Zentrierung der Einkommensvariable
3.1.4 Varianzzerlegung und erklärte Varianz
3.1.5 Systematische
3.1.6 Erklärte Level-2 Varianz
3.2 Drei-Ebenen-Modelle
3.2.1 Einführung
3.2.2 Komplexe Variation auf Ebene 2
3.2.3 Heterogene Level-1 Varianz
3.2.4 Erweiterung um Regionalcharakteristika
3.2.5 Vergleich der OLS Regression: Welchen
Fehler wir gemacht hätten
Modelle für Paneldaten und multivariate Analysen
4.1 Hierarchische Wachstumsmodelle
4.1.1 Sample und Daten: Das Beispiel Arbeitslo¬
sigkeit und regionaler Lebensstandard
4.1.2 Modell
4.1.3 Autokorrelation auf Ebene 1
4.1.4 Varianzzerlegung und erklärte Varianz durch
Arbeitslosigkeit
4.1.5
4.1.6 Wachstumsmodelle: Beispiel Deprivationser- 129
fahrungen und Jugenddelinquenz
4.1.7 Sample und Daten 131
4.1.8 Lineare und nichtlineare Effekte der Zeit 135
4.2 Studentische Qualitätsbeurteilungen der
ren Lehre
4.2.1 Konzeptionelle Fragen 143
4.2.2 Methodologische und statistische Fragen 144
4.2.3 Ein Beispiel: Qualitätsbeurteilungen der Leh- 147
re an
Sozialwissenschaftlichen Fakultät
4.2.4 Varianzzerlegung 148
4.2.5 Verfeinerte Varianzzerlegung durch ein 149
random cross-classification
4.2.6 Empirische Erklärungen des Qualitätsurteils 150
4.3 Das multivariate Mehrebenendesign 156
4.3.1 Mittlere y, Werte und Schätzung der
anz-/ Kovarianzmatrix
4.3.2 Multivariate Datenstruktur und Erweiterung 159
des Modells um erklärende
riablen
4.3.3 Beispiel: Delinquenz und Deprivationserfah- 163
rungen
4.4 Gerechtigkeit und Unzufriedenheit mit der Demo- 167
kratie: Beispiel eines multivarjaten Designs für die
räum- und zeitbezogene Ungleichheitsanalyse
4.4.1 Datenstruktur und multivariates Modell 167
4.4.2 Ergebnisse 171
Hierarchische Modelle für kategoriale
9
5.1 Das mehrebenenanalytische logistische Modell
5.2 Wachstumsmodell: Beispiel Deprivationserfahrun-
gen und Jugenddelinquenz
5.3 Multivariate logistische Mehrebenenmodelle
5.4 Ein 4-Ebenen multivariates Logit Modell für zwei
wiederholt gemessene
5.5
6 Die Analyse von Daten mit fehlenden Werten
6.1 Einführung
6.1.1 Nonresponse als Faktor, der Repräsentativität
und Effizienz von Stichprobenschätzungen
gefährdet
6.1.2 Nonresponse und Muster fehlender Werte
6.2 Analyse von Unifragedaten mit fehlenden Werten
6.2.1 Ausschluß von Fällen mit fehlenden Werten
6.2.2 Imputationstechniken
6.2.3
Mehrebenendesigns
6.2.4
6.2.5
lineare Modellierung
6.2.6 Multiple
fehlender Werte
Literatur 271
Online-Support
Daten und Programmieranweisungen der Anwendungsbeispiele kön¬
nen von http://enterprise.rz.uni-potsdam.de/u/soziologie/sozialstruk-
tur/lehrstuh.htm heruntergeladen werden.
10
Das Buch führt an Beispielen aus der wissenschaftlichen
Umfrageforschung in Techniken der statistischen Mehrebe¬
nenanalyse ein und zeigt auf, wie diese Techniken für struk¬
tursoziologische Analysen genutzt werden können. Behan-
delt werden hierarchische lineare Modelle für kontinuierli¬
che Variablen, Modelle für Paneldaten und multivariate
Analysen sowie hierarchische Modelle für kategoriale Va¬
riablen. Der Autor zeigt, wie die Mehrebenenanalyse für
die Analyse von Daten mit fehlenden Werten
data )
zur Handhabung von Surveydaten mit zufällig bzw. nicht
zufällig fehlenden Werten werden vorgestellt und an Bei¬
spielen veranschaulicht.
Daten und Programmieranweisungen der im Buch vorge¬
stellten Anwendungsbeispiele können für Lehr- und Übungs¬
zwecke von der Internet-Adresse des Autors heruntergela¬
den werden.
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