Optimal-matching-Analyse: Anwendungen in den Sozialwissenschaften
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Opladen
Leske + Budrich
2000
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| Schriftenreihe: | Studien zur Wissenschafts- und Organisationssoziologie
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| adam_text | Inhalt
Abbildungsverzeichnis 7
Tabellenverzeichnis 7
Vorwort der Herausgeberin 9
Vorbemerkung 11
1 Einleitung 13
1.1 Ein „neues Verfahren? 14
1.2 Vorgehensweise der Arbeit 17
2 Optimal Matching Analyse: Das Vorgehen 19
2.1 Ein Beispieldatensatz 19
2.2 Berechnung von Distanzen und Mustern 20
2.3 Kosten zur Berechnung von Distanzen 22
2.4 Rechenbeispiele 29
3 Forschungsstand: Die Optimal Matching Analyse in
den Sozialwissenschaften 32
3.1 Überblick zu Anwendungsbeispielen der
Optimal Matching Analyse 32
3.2 Differenzierte Vorstellung einiger Anwendungsbeispiele 35
3.2.1 Andrew Abbott und Alexandra Hrycak:
„An Optimal Matching Analysis of Musicians Careers 35
3.2.2 Katherine Stovel:
„The Structure of Lynching: Temporal Pattern and Spatial
Variation in the Deep South, 1882 1930 39
3.2.3 Katherine Stovel, Michael Savage und Peter Bearman:
„Ascription into Achievement: Models of Career Systems at
Lloyds Bank, 1890 1970 45
3.2.4 Christian Erzberger und Gerald Prein:
„Optimal Matching Technik: Ein Analyseverfahren zur Vergleich¬
barkeit und Ordnung individuell differenter Lebensverläufe 48
3.2.5 Hannah Brückner und Götz Rohwer:
„Geschlechtsspezifische Unterschiede in den
Erwerbsverläufen der Geburtskohorte 1960 52
3.2.6 Zusammenfassung 54
4 Optimal Matching Analyse: Ein Anwendungsbeispiel 55
4.1 Erhebungsdaten 55
4.1.1 Die Fraunhofer Gesellschaft 55
4.1.2 Erhebung 59
4.2 Datenaufarbeitung: Von Ereignisdaten zu Sequenzdaten 62
4.3 Vorannahmen für die Optimal Matching Analyse 68
4.4 Ergebnisse 72
4.5 Stabilität der Ergebnisse 98
5 Die Optimal Matching Analyse und andere Verfahren zur
Analyse von zeitbezogenen Daten 110
5.1 Verfahren zur Untersuchung von Verläufen 110
5.2 Regressionsmodelle und Pfadanalyse 111
5.3 Verlaufsdatenanalyse 113
5.4 Weitere Verfahren der Analyse zeitbezogener Daten 117
5.5 Nebenschauplätze der Lebensverlaufsforschung 118
6 Ist der Weg das Ziel? Ein Ausblick 119
7 Anhang: Tabellen und Erläuterungen 123
8 Literaturverzeichnis 128
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 4.4 1: Häufigkeitsverteilung der Zustände 73
Abbildung 4.4 2: Clusterübersicht 74
Abbildung 4i4 3: Häufigkeitsverteilung der Distanzen 79
Abbildung 4.4 4: Häufigkeitsverteilung der Distanzen ohne Ausreißer ..80
Abbildung 5.1 1: Hypothesendarstellung 112
Abbildung 5.1 2: Verlaufsdatenanalyse 114
Abbildung 5.1 3: Zustandsabfolge 118
Abbildung A 4.4 1: Dendrogramm zur Clusterbildung 123
Tabellenverzeichnis
Tabelle 2.1 1: Beispieldatensatz 20
Tabelle 2.3 1: Transformations Beispiel 22
Tabelle 2.3 2: Substitutionskostenmatrix des Beispieldatensatzes 24
Tabelle 2.3 3: Levenstheindistanzmatrix 27
Tabelle 2.4 1: Distanzmatrix zu Beispiel 3 29
Tabelle 2.4 2: Distanzmatrix zu Beispiel 4 30
Tabelle 2.4 3: Vergleich der Distanzen aus Beispiel 3 und 4 30
Tabelle 3.1 1: Anwendungsbsp. der OMA in den Sozialwissenschaften .36
Tabelle 3.2.4 1: Substitutionskostenmatrix bei Erzberger und Prein 49
Tabelle 4.1.2 1: Merkmalsübersicht 61
Tabelle 4.2 1: Erhebung der Erwerbsverläufe 63
Tabelle 4.2 2: Erhobene Zustände 64
Tabelle 4.2 3: Ereignisdaten 65
Tabelle 4.2 4: Ereignisdaten mit Gleichzeitigkeitszuständen 65
Tabelle 4.2 5: Sequenzdaten 67
Tabelle 4.3 1: Zwölf Zustände 69
Tabelle 4.4 1: Durchschnittliche Verweildauer in den Zuständen 72
Tabelle 4.4 2: Cluster und Distanzen 83
Tabelle 4.4 3: Cluster und Geschlecht 90
Tabelle 4.4 4: Cluster und gewichtetes Geschlecht 91
7
Tabelle 4.4 5: Cluster und Alter der Befragten 92
Tabelle 4.4 6: Cluster und Kinder 94
Tabelle 4.4 7: Cluster und Elternhaus 95
Tabelle 4.4 8: Cluster und Noten 96
Tabelle 4.4 9: Zusammenfassung der Ergebnisse 97
Tabelle 4.5 1: Sechzehn Zustände 102
Tabelle 4.5 2: Substitutionskostenmatrix nach Häufigkeit 104
Tabelle 4.5 3: Standardisierung 106
Tabelle 4.5 4: Korrelationskoeffizienten zu allen Variationen 108
Tabelle 5.1 1: Lebensverlauf einer Beispielperson 110
Tabelle 5.1 2: Daten für eine logistische Regression 112
Tabelle 5.1 3: Daten für eine Verlaufsdatenanalyse 115
Tabelle 5.1 4: Daten zur Abfolge der Zustände 118
Tabelle A 2.4 1: TDA Syntax zu Beispiel 3: 124
Tabelle A 2.4 2: TDA Syntax zu Beispiel 4: 124
Tabelle A 4.4 1: Zustände 125
Tabelle A 4.4 2: Substitutionskostenmatrix 127
Tabelle A 4.4 3: Distanzen 127
8
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